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J-GLOBAL ID：202202260593075411   整理番号：22A0840442

MNEflow:EEG/MEG復号化と解釈のためのニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

MNEflow: Neural networks for EEG/MEG decoding and interpretation

著者 (4件)： Zubarev Ivan (Department of Neuroscience and Biomedical Engineering, Aalto University School of Science, FI-00076, Aalto, Finland) ,  Vranou Gavriela (Department of Neuroscience and Biomedical Engineering, Aalto University School of Science, FI-00076, Aalto, Finland) ,  Parkkonen Lauri (Department of Neuroscience and Biomedical Engineering, Aalto University School of Science, FI-00076, Aalto, Finland) ,  Parkkonen Lauri (Aalto Neuroimaging Center, Finland)
資料名： SoftwareX  (SoftwareX)
巻： 17  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3073A  ISSN： 2352-7110  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： MNEflowは,多チャネル脳波(EEG)と磁気脳波(MEG)測定に深いニューラルネットワークを適用するためのPythonパッケージである。このソフトウェアは,EEG-MEGデータのためのいくつかのポピュラーな畳込みニューラルネットワーク(CNN)モデルのTensorflowベース実装から成り,最も一般的な前処理,検証,およびモデル解釈アプローチの容易な応用を可能にする柔軟なパイプラインを導入する。ソフトウェアは,EEGとMEGデータの解析にニューラルネットワークを適用するのに必要な時間と計算資源を節約することを目的とする。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ ,  脳波 ,  前処理 ,  *ニューラルネットワーク ,  磁気 ,  *復号化 ,  ソフトウェア ,  脳磁図 ,  機械学習
準シソーラス用語： マルチチャネル ,  Python ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ニューラルネットワーク ,  脳波検査 ,  脳磁図 ,  テンソルフロー ,  機械学習

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： EEG ,  MEG ,  復号化 ,  ニューラルネットワーク