mne-bids-pipeline

一键自动处理脑电/脑磁数据，从原始信号到分组分析

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 行业应用 🍴 复刻 89 🐛 待处理 70 👀 关注 11
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 173
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，基于 MNE-Python 的神经科学数据处理工具

项目预览

mne-bids-pipeline 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类行业应用
开发团队mne-tools
官网地址https://mne.tools/mne-bids-pipeline
GitHubhttps://github.com/mne-tools/mne-bids-pipeline
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，基于 MNE-Python 的神经科学数据处理工具
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议BSD-3-Clause
主要语言Python
技术栈/模型bids,group-analysis,mne-python,neuroscience,pipeline,python
GitHub 星标★ 173
上线时间2019-01-28 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积858.6 MB
本站数据更新2026-11-05
维护状态活跃
收录时间2026-09-21
浏览次数1

项目介绍

mne-bids-pipeline 是一个基于 MNE-Python 的自动化神经电生理数据处理流水线，专门针对符合 BIDS 标准的脑电（EEG）、脑磁（MEG）等数据集。它解决了神经科学中数据预处理流程繁琐、重复性差、难以标准化的问题。用户只需提供 BIDS 格式的原始数据，该工具就能自动完成从原始信号到分组分析的完整流程，包括滤波、去伪迹、独立成分分析（ICA）、事件相关电位（ERP）计算、时频分析、源定位等步骤。其核心能力在于高度可配置的 YAML 配置文件，允许研究者灵活调整参数，同时保证分析的可重复性。它支持并行处理、自动生成质量报告，并输出符合 BIDS 衍生标准的处理结果，便于后续统计和共享。该工具由 MNE 社区维护，适合认知神经科学、临床神经生理学等领域的科研人员使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-21 · 当前星标 ★ 173

技术标签

核心亮点

  • 基于 MNE-Python 生态，与主流神经影像工具无缝集成
  • 通过 YAML 配置实现全流程自动化，确保分析可重复
  • 支持多种模态（EEG/MEG）和多种分析步骤（ICA、ERP、源定位等）

不足之处

  • 文档和教程主要面向有经验的用户，新手学习曲线较陡
  • 社区规模相对较小，遇到问题时获取帮助的渠道有限

适用场景

  • 认知神经科学实验中的大规模 EEG 数据预处理与统计分析
  • 临床研究中 MEG 数据的标准化处理与组间对比
  • 多中心研究中的神经电生理数据统一处理流程

替代项目

EEGLAB、FieldTrip、Brainstorm

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