HFO Ehfo

🚀 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調整されており、研究者や臨床医がHFOをより効果的に分析できるようになっています。

🚀 クイックスタート

このリポジトリは、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群を提供します。HFOは神経学的研究、特にてんかんや脳機能の文脈で頻繁に研究される重要なバイオマーカーです。ここに含まれるモデルは、異なる分類タスクに特化しており、研究者や臨床医がHFOをより効果的に分析するのを支援します。

✨ 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用いて構築され、高い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モデルを直接ロードでき、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：てんかん性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

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。