neuroimaging

MNE : Magnétoencéphalographie (MEG) et Électroencéphalographie (EEG) en Python

Logiciel libre et open source multiplateforme pour la visualisation et le calcul d'images.

Entraînez efficacement des modèles d'IA sur des images médicales en utilisant n'importe quel framework

Outils de normalisation avancés (ANTs)

Apprentissage automatique pour la neuro-imagerie en Python

Logiciel d'apprentissage profond pour décoder les signaux EEG, ECG ou MEG.

Convertisseur DICOM vers NIfTI dcm2nii : versions compilées disponibles sur NITRC.

La boîte à outils MATLAB pour l'analyse MEG, EEG et iEEG.

Une bibliothèque rapide d'analyse d'imagerie médicale en Python avec des algorithmes pour le recalage, la segmentation, et plus encore.

Suite d'analyse et de visualisation en neuro-imagerie.

DIPY est la bibliothèque de référence en Python pour l'imagerie médicale 3D/4D+. Elle contient des méthodes génériques pour la normalisation spatiale, le traitement du signal, l'apprentissage automatique, l'analyse statistique et la visualisation d'images médicales. Elle inclut également des méthodes spécialisées en anatomie computationnelle, notamment pour l'imagerie de diffusion, de perfusion et structurelle.

Workflows et interfaces pour les packages de neuro-imagerie

Package Python pour accéder à une multitude de formats de fichiers de neuro-imagerie

fMRIPrep est un pipeline robuste et facile d'utilisation pour le prétraitement de diverses données IRMf. Son flux de travail transparent se passe d'intervention manuelle, garantissant ainsi la reproductibilité des résultats.

Pycortex est un kit d'outils basé sur Python pour la visualisation de surface de données d'IRMf

Découvrez le processus d'ingénierie neuromorphique pour la création de systèmes d'intégration à grande échelle (VLSI) contenant des circuits analogiques électroniques imitant les architectures neurobiologiques.

Brainchop : Rendu et segmentation d'IRM 3D directement dans le navigateur.