論文の概要: Brain Predictability toolbox: a Python library for neuroimaging based
machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01715v1
- Date: Tue, 3 Nov 2020 14:06:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-30 04:08:39.024992
- Title: Brain Predictability toolbox: a Python library for neuroimaging based
machine learning
- Title（参考訳）: Brain Predictability Toolbox: ニューロイメージングベースの機械学習のためのPythonライブラリ
- Authors: Sage Hahn, Dekang Yuan, Wesley Thompson, Max M Owens, Nicholas
Allgaier and Hugh Garavan
- Abstract要約: Brain Predictability Toolbox(BPt)は、機械学習(ML)ツールの統合フレームワークである。
このパッケージは、幅広い異なる神経画像に基づくML質問を調査するのに適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Summary Brain Predictability toolbox (BPt) represents a unified framework of
machine learning (ML) tools designed to work with both tabulated data (in
particular brain, psychiatric, behavioral, and physiological variables) and
neuroimaging specific derived data (e.g., brain volumes and surfaces). This
package is suitable for investigating a wide range of different neuroimaging
based ML questions, in particular, those queried from large human datasets.
Availability and Implementation BPt has been developed as an open-source
Python 3.6+ package hosted at https://github.com/sahahn/BPt under MIT License,
with documentation provided at https://bpt.readthedocs.io/en/latest/, and
continues to be actively developed. The project can be downloaded through the
github link provided. A web GUI interface based on the same code is currently
under development and can be set up through docker with instructions at
https://github.com/sahahn/BPt_app.
Contact Please contact Sage Hahn at sahahn@uvm.edu
- Abstract（参考訳）: 要約 brain predictability toolbox (bpt) は、集計されたデータ(特に脳、精神、行動、生理変数)と、特定の派生データ(例えば脳容積と表面)の両方を扱うように設計された機械学習(ml)ツールの統一フレームワークである。
このパッケージは、幅広い種類のニューロイメージングに基づくML質問、特に大きな人間のデータセットからクエリされた質問を調査するのに適しています。
可用性と実装 BPtは、MITライセンス下でhttps://github.com/sahahn/BPtでホストされているオープンソースのPython 3.6+パッケージとして開発され、ドキュメントはhttps://bpt.readthedocs.io/en/latest/で提供されている。
このプロジェクトはgithubのリンクからダウンロードできる。
同じコードに基づくweb gui インターフェースは現在開発中で,docker 経由で https://github.com/sahahn/bpt_app.com に指示して設定することができる。
sahahn@uvm.eduのsage hahnに連絡してください。
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