NeuroRA

多模态神经数据表征分析工具箱

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

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。

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介绍相关项目

NeuRBF - 基于适应性径向基函数的高效神经场表示方法

GithubNeuRBF图像拟合开源项目神经场表示神经辐射场自适应径向基函数

NeuRBF是一种创新的神经场表示方法，通过适应性径向基函数实现高精度和模型紧凑性的平衡。该方法在图像拟合、SDF拟合和神经辐射场等任务中展现出优异性能，为计算机视觉和图形学研究提供了有力工具。项目提供了基于PyTorch的开源实现，并附有详细的安装和使用说明，便于研究人员复现和深入探索。

clinica - 多模态神经影像分析平台支持临床研究

BIDS标准ClinicaGithub临床神经影像开源项目数据处理管道机器学习

Clinica是一个开源的临床神经影像研究软件平台，支持多模态数据处理。平台提供多种处理流程，用于分析T1加权MRI、弥散MRI和PET数据。它可将公开数据集转换为BIDS格式，并集成机器学习和深度学习技术。Clinica为神经退行性疾病研究提供了有力工具，尤其适用于阿尔茨海默病等领域。

EEGwithRaspberryPI - Raspberry Pi EEG shield开源项目助力神经科学研究

GithubPiEEG开源项目树莓派生物信号脑机接口

EEGwithRaspberryPI项目开发了一款适用于Raspberry Pi的EEG shield，为神经科学研究提供了便捷工具。项目包含硬件连接指南、数据读取脚本和实时可视化界面，支持250Hz采样率的数据采集。该开源设备仅供研究使用，不适用于医疗目的。项目还展示了基于眨眼的机器人控制，体现了其在脑机接口领域的应用潜力。

neurite - 医疗影像分析神经网络工具箱，支持TensorFlow和Keras

GithubNeuritekerastensorflow医疗影像分析卷积网络开源项目

Neurite是一个专注于医疗影像分析的神经网络工具箱，兼容TensorFlow和Keras，包括多种网络层、实用工具、灵活模型、生成器和回调函数，适合处理、训练和调试医疗影像数据。其主要功能有UNet模型、卷积编码器和解码器、N维网格插值、分割工具和度量指标。该工具可以通过pip简单安装，并提供科研文献引用支持，项目鼓励社区贡献，已在VoxelMorph和brainstorm等项目中使用。

EEG-Conformer - 结合卷积和自注意力的EEG解码与可视化工具

EEG ConformerEEG解码Github卷积神经网络大脑波形投影开源项目自注意力机制

EEG Conformer是一种结合卷积和自注意力机制的EEG分类与可视化工具。其卷积模块提取时间和空间上的局部特征，自注意力模块捕捉全局关联，最终通过全连接层进行分类预测。此外，EEG Conformer还具备将类激活映射到脑拓扑图的可视化功能。支持Python 3.10和Pytorch 1.12，在多个BCI竞赛数据集上表现出色。

Neuralhub - 一体化神经网络开发与协作环境

AI工具AI研究Neuralhub协作平台深度学习神经网络

Neuralhub是面向AI爱好者、研究人员和工程师的一站式深度学习平台。它提供简化的神经网络开发环境，集成了从头构建网络的工具、丰富的预设组件库和高质量预训练模型。作为人工智能创新中心，Neuralhub不仅支持实验和技术突破，还培育了活跃的知识共享与协作社区。通过整合先进工具、前沿研究成果和海量模型资源，Neuralhub致力于让AI研究、学习和开发更加便捷高效，推动深度学习技术的普及与进步。

pyRiemann - 多变量数据分析的黎曼几何Python库

GithubpyRiemann多变量数据分析开源项目机器学习脑机接口黎曼几何

pyRiemann是基于scikit-learn API的Python机器学习库，专注于多变量数据处理和分类。该库利用对称正定矩阵的黎曼几何，为生物信号分析提供高级接口，主要应用于脑机接口领域。它支持运动想象、事件相关电位和稳态视觉诱发电位等范式，并实现了会话间和受试者间的迁移学习。pyRiemann提供详细文档和示例，适用于EEG、MEG和EMG等多种生物信号数据分析。

raft - 可复用CUDA函数库加速向量搜索与机器学习

CUDAGPU加速GithubRAFT向量搜索开源项目机器学习

RAFT是一个CUDA加速的C++头文件库，为机器学习和信息检索提供基础算法和原语。它实现了先进的向量相似度搜索方法，包括暴力搜索、IVF-Flat、IVF-PQ和CAGRA。RAFT还提供可重用原语，用于构建涵盖数据生成、模型评估、分类回归、聚类等领域的机器学习算法。通过跨项目复用和集中核心计算，RAFT加速了算法开发，并使未来优化能广泛应用于各种算法。

responsible-ai-toolbox - 负责任AI开发与监控的工具集

AI模型FairlearnGithubInterpretMLResponsible AI Toolboxraiwidgets开源项目

Responsible AI Toolbox是一个集合，包含多个工具和库，旨在通过提供模型和数据探索及评估界面，帮助开发者和利益相关者更好地理解和监控AI系统。该工具集包括Responsible AI dashboard、Error Analysis dashboard、Interpretability dashboard、Fairness dashboard等，还涵盖数据处理、数据平衡分析与性别偏见测量等模块。用户可自定义工作流，以优化模型调试和数据驱动决策，确保AI系统的安全性、可靠性和公平性。

pynapple - 轻量级Python库用于神经生理数据分析

GithubPython库pynapple开源软件开源项目时间序列神经数据分析

pynapple是一个轻量级Python库，专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集，可分析时间序列（如尖峰时间、行为事件）和时间间隔（如试验、大脑状态）等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数，支持多维时间序列分析，并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程，适用于各类神经科学研究。

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