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Pitão

v0.8.1

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BraadDecode

O BrainDecode é uma caixa de ferramentas Python de código aberto para decodificar dados cerebrais eletrofisiológicos brutos com modelos de aprendizado profundo. Inclui buscadores de dados, ferramentas de pré -processamento e visualização de dados, bem como implementações de várias arquiteturas de aprendizado profundo e aumento de dados para análise de EEG, ECOG e MEG.

Para os neurocientistas que desejam trabalhar com aprendizado profundo e pesquisadores de aprendizado profundo que desejam trabalhar com dados neurofisiológicos.

Instalação BrainDecode

Instale o pytorch em http://pytorch.org/ (você não precisa instalar a Torchvision).
Se você deseja baixar conjuntos de dados EEG do MoABB, instale -o:

pip install moabb

Instale a versão mais recente do BraadDecode via Pip:

pip install braindecode

Se você deseja instalar a versão mais recente de desenvolvimento do BraadDecode, consulte a página contribuinte

Documentação

A documentação está online no https://brainecode.org, tanto nas versões estáveis quanto em desenvolvimento.

Contribuindo para o BrainDecode

Diretrizes para contribuir para a biblioteca podem ser encontradas no BraadDecode Github:

https://github.com/brainecode/brainndecode/blob/master/contributing.md

BraadDecode Chat

https://gitter.im/braindecodechat/comunity

Citando

Se você usar este código em uma publicação científica, cite -nos como:

 @article { HBM:HBM23730 ,
author = { Schirrmeister, Robin Tibor and Springenberg, Jost Tobias and Fiederer,
  Lukas Dominique Josef and Glasstetter, Martin and Eggensperger, Katharina and Tangermann, Michael and
  Hutter, Frank and Burgard, Wolfram and Ball, Tonio } ,
title = { Deep learning with convolutional neural networks for EEG decoding and visualization } ,
journal = { Human Brain Mapping } ,
issn = { 1097-0193 } ,
url = { http://dx.doi.org/10.1002/hbm.23730 } ,
doi = { 10.1002/hbm.23730 } ,
month = { aug } ,
year = { 2017 } ,
keywords = { electroencephalography, EEG analysis, machine learning, end-to-end learning, brain–machine interface,
  brain–computer interface, model interpretability, brain mapping } ,
}

bem como o software MNE-Python usado pelo BraadDecode:

 @article { 10.3389/fnins.2013.00267 ,
author = { Gramfort, Alexandre and Luessi, Martin and Larson, Eric and Engemann, Denis and Strohmeier, Daniel and Brodbeck, Christian and Goj, Roman and Jas, Mainak and Brooks, Teon and Parkkonen, Lauri and Hämäläinen, Matti } ,
title = { {MEG and EEG data analysis with MNE-Python} } ,
journal = { Frontiers in Neuroscience } ,
volume = { 7 } ,
pages = { 267 } ,
year = { 2013 } ,
url = { https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fnins.2013.00267 } ,
doi = { 10.3389/fnins.2013.00267 } ,
issn = { 1662-453X } ,
}