mne-bids-pipeline 是行业应用领域的开源项目，由 mne-tools 开发，2019 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 537 个项目，GitHub 星标数为 169。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-18。开源免费，基于 MNE-Python 的神经科学数据处理工具。
它主要面向的使用场景是：认知神经科学实验中的大规模EEG数据预处理与统计分析。同类可对比的替代方案包括 EEGLAB、FieldTrip、Brainstorm。
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
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。
开源
free
行业应用
GitHub 星标
★ 169
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类行业应用
开发团队mne-tools
所属国家
定价模式free
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
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★ 169
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2019-01-28 00:00:00
最近更新2026-09-18 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-21
浏览次数0
使用教程
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
项目介绍
上一篇：cloud-volume
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