HFO Spkhfo

🚀 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のセットが含まれています。HFOは、神経学的研究、特にてんかんと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。このリポジトリ内のモデルは、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：モデルはHugging Faceのtransformersライブラリを使用して直接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：てんかん性スパイクに関連するHFOの特定の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に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。