HFO Artifact

🚀 HFO-Classifierモデルカード

このリポジトリには、神経信号における高周波振動（HFO）を分類するための機械学習モデルが含まれています。HFOは、神経学的研究、特にてんかんや脳機能の研究において重要なバイオマーカーです。このリポジトリのモデルは、異なる分類タスクに合わせて設計されており、研究者や臨床医がHFOをより効果的に分析できるように支援します。

🚀 クイックスタート

このリポジトリには、神経信号の高周波振動（HFO）を分類するための機械学習モデルが含まれています。HFOは、神経学的研究、特にてんかんや脳機能の研究において重要なバイオマーカーです。ここにあるモデルは、様々な分類タスクに対応しており、研究者や臨床医がHFOをより効果的に分析できるようになっています。

✨ 主な機能

• 包括的な分類パイプライン：アーティファクト除去、spkHFO検出、eHFO検出をカバーし、HFO分析ワークフローを合理化します。
• 最先端のモデル：高度なディープラーニング技術を使用して構築され、高精度と堅牢性を保証します。
• 使いやすいAPI：Hugging Faceのtransformersライブラリを使用して直接モデルを読み込むことができ、研究パイプラインへのシームレスな統合が可能です。

📚 ドキュメント

含まれるモデル

1. アーティファクト検出モデル：HFO信号からアーティファクトを識別してフィルタリングします。
2. spkHFO検出モデル：てんかんスパイクに関連する特定のHFOサブタイプであるスパイク関連HFO（spkHFO）を検出します。
3. eHFO検出モデル：脳のてんかん原性領域と強く関連する別のサブタイプであるてんかん性HFO（eHFO）を識別します。

📄 ライセンス

MITライセンスの下で提供されています。