Centre de recherche Saclay - Île-de-France

MNE

MNE

Une bibliothèque de pointe pour la visualisation et l’analyse de l’activité électrique cérébrale

MNE est une bibliothèque logicielle open source écrite en Python qui fournit des algorithmes de pointe destinés au traitement et à la visualisation d’un très grand volume données issues de l’électroencéphalographie (EEG) et de la magnétoencéphalographie (MEG).

MNE permet à des chercheurs, cliniciens et industriels d’automatiser le traitement de ces données pour des applications à la fois thérapeutiques (étude du sommeil, monitoring de l’anesthésie, suivi de patients épileptiques, évaluation de l’action d’un traitement) et technologiques (équipements médicaux de suivi de l’activité électrique cérébrale pour des professionnels et des particuliers).

MNE bénéficie, grâce à sa large communauté de contributeurs à travers le monde, d’une grande capacité d’évolution au plus près des besoins de ses utilisateurs et des avancées scientifiques et technologiques.

 

Partenaires dans le développement du logiciel :

Harvard University, New York University, University of Washington, Boston University, UC Berkeley, Aalto University, Telecom Paris, CEA Neurospin

Fiche technique

Santé

Méthodes proposées par MNE

  • Prétraitement des données
  • Localisation des sources
  • Analyse statistique / Machine learning
  • Visualisation et annotations des données
  • Estimation de la connectivité fonctionnelle entre différentes régions du cerveau

Pour aller plus loin

  • A. Gramfort, M. Luessi, E. Larson, D. Engemann, D. Strohmeier, C. Brodbeck, L. Parkkonen, M. Hämäläinen, MNE software for processing MEG and EEG data, NeuroImage, Volume 86, 1 February 2014, Pages 446-460, ISSN 1053-8119
  • A. Gramfort, M. Luessi, E. Larson, D. Engemann, D. Strohmeier, C. Brodbeck, R. Goj, M. Jas, T. Brooks, L. Parkkonen, M. Hämäläinen, MEG and EEG data analysis with MNE-Python, Frontiers in Neuroscience, Volume 7, 2013, ISSN 1662-453X

L'équipe Parietal