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NeuroRA

NeuroRA

多模态神经数据表征分析工具箱

NeuroRA是一个开源的Python工具箱，用于多模态神经数据的表征相似性分析。它支持包括行为、EEG、MEG、fMRI在内的多种神经数据类型，提供神经模式相似性、时空模式相似性等分析功能。该工具箱还实现了跨时间RSA和基于分类的EEG解码等创新方法，为神经科学研究者提供了一个功能全面的分析平台。

NeuroRA神经数据分析表征相似性分析Python工具箱多模态神经数据Github开源项目
访问官网GitHub论文文档

#NeuroRA

一个用于多模态神经数据表征分析的Python工具箱

概述

**表征相似性分析（RSA）**已成为测量不同模式多变量神经活动表征的一种流行且有效的方法。

NeuroRA是一个基于Python的易用工具箱，可以对几乎所有类型的神经数据进行RSA相关工作，包括行为、脑电图、脑磁图、功能性近红外光谱、立体脑电图、皮层脑电图、功能性磁共振成像和其他一些神经电生理数据。 此外，用户可以在NeuroRA上进行神经模式相似性（NPS）、时空模式相似性（STPS）、跨被试相关（ISC）、基于分类的脑电解码以及一种新颖的跨时间RSA（CTRSA）。

安装

pip install neurora

论文

Lu, Z., & Ku, Y. (2020). NeuroRA: A Python toolbox of representational analysis from multi-modal neural data. Frontiers in Neuroinformatics. 14:563669. doi: 10.3389/fninf.2020.563669

网站及使用方法

更多详情请访问NeuroRA网站。

您可以阅读文档或下载教程以了解如何使用NeuroRA。

所需依赖：

  • Numpy：一个基础的科学计算包。
  • SciPy：提供许多用户友好且高效的数值例程的包。
  • Scikit-learn：一个Python机器学习模块。
  • Matplotlib：一个Python 2D绘图库。
  • NiBabel：提供对一些常见医学和神经影像文件格式的读写访问的包。
  • Nilearn：一个用于神经影像数据快速简便统计学习的Python模块。
  • MNE-Python：用于探索、可视化和分析人类神经生理数据的Python软件。

功能

  • 计算神经模式相似性（NPS）

  • 计算时空神经模式相似性（STPS）

  • 计算跨被试相关（ISC）

  • 计算表征差异矩阵（RDM）

  • 计算跨时间RDM（RDM）

  • 基于RDM计算表征相似性

  • 一步实现表征相似性分析（RSA）

  • 进行跨时间RSA（CTRSA）

  • 进行基于分类的脑电解码

  • 进行统计分析

  • 将RSA结果保存为功能性磁共振成像的NIfTI文件

  • 绘制结果

示例

NeuroRA提供了几个示例，您可以在/demos/..路径下查看它们（提供了.py文件和.ipynb文件）。

运行示例查看示例
示例1在Colab中打开查看notebook
示例2在Colab中打开查看notebook
示例3在Colab中打开查看notebook

关于NeuroRA

值得注意的是，这个工具箱目前仅是一个测试版本。 如果您在使用过程中有任何问题、发现一些错误或有一些有用的建议，可以给我发邮件，我将很高兴并感谢得知。

我的电子邮箱地址： zitonglu1996@gmail.com / zitonglu@outlook.com

我的个人主页： https://zitonglu1996.github.io

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