論文の概要: PyNoetic: A modular python framework for no-code development of EEG brain-computer interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00670v1
• Date: Sun, 31 Aug 2025 02:49:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.013634
• Title: PyNoetic: A modular python framework for no-code development of EEG brain-computer interfaces
• Title（参考訳）: PyNoetic:脳-コンピュータインタフェースのノーコード開発のためのモジュール型ピソンフレームワーク
• Authors: Gursimran Singh, Aviral Chharia, Rahul Upadhyay, Vinay Kumar, Luca Longo,
• Abstract要約: PyNoeticは、BCI(Brain-Computer Interfaces)研究の多様なニーズに対応するように設計されたPythonフレームワークである。 刺激的なプレゼンテーションやデータ取得からチャネル選択、フィルタリング、特徴抽出、アーティファクト削除、最後にシミュレーションと視覚化に至るまで、BCI設計パイプライン全体を含んでいる。 高度なユーザにとっては、最小限のコーディングでカスタム機能と新しいアルゴリズムのシームレスな統合を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.345929832241806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG)-based Brain-Computer Interfaces (BCIs) have emerged as a transformative technology with applications spanning robotics, virtual reality, medicine, and rehabilitation. However, existing BCI frameworks face several limitations, including a lack of stage-wise flexibility essential for experimental research, steep learning curves for researchers without programming expertise, elevated costs due to reliance on proprietary software, and a lack of all-inclusive features leading to the use of multiple external tools affecting research outcomes. To address these challenges, we present PyNoetic, a modular BCI framework designed to cater to the diverse needs of BCI research. PyNoetic is one of the very few frameworks in Python that encompasses the entire BCI design pipeline, from stimulus presentation and data acquisition to channel selection, filtering, feature extraction, artifact removal, and finally simulation and visualization. Notably, PyNoetic introduces an intuitive and end-to-end GUI coupled with a unique pick-and-place configurable flowchart for no-code BCI design, making it accessible to researchers with minimal programming experience. For advanced users, it facilitates the seamless integration of custom functionalities and novel algorithms with minimal coding, ensuring adaptability at each design stage. PyNoetic also includes a rich array of analytical tools such as machine learning models, brain-connectivity indices, systematic testing functionalities via simulation, and evaluation methods of novel paradigms. PyNoetic's strengths lie in its versatility for both offline and real-time BCI development, which streamlines the design process, allowing researchers to focus on more intricate aspects of BCI development and thus accelerate their research endeavors. Project Website: https://neurodiag.github.io/PyNoetic
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、ロボット工学、仮想現実、医療、リハビリテーションにまたがる応用技術として登場した。 しかしながら、既存のBCIフレームワークには、実験的な研究に不可欠な段階的な柔軟性の欠如、プログラミングの専門知識を持たない研究者のための急激な学習曲線、プロプライエタリなソフトウェアへの依存によるコストの上昇、研究成果に影響を与える複数の外部ツールの使用につながる包括的な機能の欠如など、いくつかの制限がある。 これらの課題に対処するため,BCI研究の多様なニーズに対応するために設計されたモジュール型BCIフレームワークであるPyNoeticを紹介した。 PyNoeticは、刺激的なプレゼンテーションやデータ取得からチャネルの選択、フィルタリング、機能抽出、アーティファクト削除、最後にシミュレーションと視覚化に至るまで、BCI設計パイプライン全体を包含するPythonで数少ないフレームワークの1つである。 特にPyNoeticは、直感的でエンドツーエンドのGUIと、コードなしのBCI設計のためのユニークなピック・アンド・プレイス・コンフィグレーション可能なフローチャートを導入し、最小限のプログラミング経験を持つ研究者が利用できるようにしている。 高度なユーザにとって、カスタム機能と新しいアルゴリズムを最小限のコーディングでシームレスに統合し、各設計段階で適応性を確保する。 PyNoeticには、機械学習モデル、脳接続性指標、シミュレーションによる体系的なテスト機能、新しいパラダイムの評価方法など、豊富な分析ツールも含まれている。 PyNoeticの強みは、オフラインとリアルタイムのBCI開発の両方に汎用性があり、設計プロセスの合理化が図られ、研究者はBCI開発のより複雑な側面に集中し、研究努力を加速することができる。 Project Webサイト: https://neurodiag.github.io/PyNoetic

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