Siirry päänavigointiin Siirry hakuun Siirry pääsisältöön

MNE-RSA: Representational Similarity Analysis on EEG, MEG and fMRI data

  • Marijn van Vliet
  • , Stefan Appelhoff
  • , Takao Shimizu
  • , Egor Eremin
  • , Annika Hulten
  • , Yuanfang Zhao
  • , Richard Höchenberger
  • Max Planck Institute for Human Development
  • Johns Hopkins University
  • INRIA Saclay

Tutkimustuotos: Lehtiartikkeli › Article › Scientific › vertaisarvioitu

2 Lataukset (Pure)

Abstrakti

MNE-RSA is a Python package for performing representational similarity analysis (RSA) on non-invasive measurements of brain activity, namely electroencephalography (EEG), magnetoencephalography (MEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI). It serves as an extension to MNE-Python, which is a comprehensive package for pre-processing EEG/MEG data and performing source estimation alongside implementing the many preprocessing steps required for RSA analysis. After preprocessing is done, MNE-RSA provides a straightforward way to perform the actual RSA on data that is loaded as MNE-Python datastructures.
AlkuperäiskieliEnglanti
Artikkeli09148
Sivumäärä6
JulkaisuJournal of Open Source Software
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 12 jouluk. 2025
OKM-julkaisutyyppiA1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä

Rahoitus

Development of MNE-RSA was funded by the Research Council of Finland (grants #310988 and #343385 to M.v.V)

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'MNE-RSA: Representational Similarity Analysis on EEG, MEG and fMRI data'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä