MNE-PythonによるMEGおよびEEGデータ解析

磁気脳波計（MEG）および脳波計（EEG）は、脳内の神経活動によって生成される弱い電磁信号を測定します。この信号を使用して脳内の神経活性を特徴付け、位置を特定することは、物理学、信号処理、統計学、および数値解析の専門知識を必要とする課題です。MNEソフトウェアスイートの一部であるMNE-Pythonは、データ前処理、ソースローカリゼーション、統計分析、および分散した脳領域間の機能的接続性の推定に関する複数の方法をカバーするPythonで実装された最先端アルゴリズムを提供するオープンソースソフトウェアパッケージです。すべてのアルゴリズムとユーティリティ関数は、一貫した方法で実装されており、明確なインターフェースを持つため、ユーザーはPythonスクリプトを書くことでM/EEGデータ解析パイプラインを作成できます。さらに、MNE-Pythonは、科学計算用の主要なPythonライブラリ（NumPy、SciPy）や視覚化ライブラリ（matplotlibおよびMayavi）、およびNibabelパッケージを介したPythonの神経画像処理エコシステムと緊密に統合されています。このコードは新BSDライセンスの下で提供されており、商用製品においてもコードの再利用が可能です。MNE-Pythonは開発が始まってからまだ数年しか経っていないにもかかわらず、複数の研究室がコード開発に協力し、ベストプラクティスを共有しているため、迅速に分析能力が拡張され、教育的なチュートリアルも充実しています。MNE-Pythonは、前処理済みのデータセットへの簡単なアクセスも提供し、ユーザーが迅速に始められるよう支援し、他の研究者による手法の再現性を促進します。完全なドキュメントは、http://martinos.org/mneで入手可能であり、多数の例が含まれています。