Logiciel open source populaire pour l'analyse EEG et IRMf
Nous avons analysé toutes les neurotechnologies actuelles et recherchées et avons sélectionné quelques-unes des plus populaires. Vous trouverez ci-dessous une liste de 5 solutions gratuites utilisées pour l'analyse des données neuronales.
- EEGLAB (basé sur MATLAB, open source). C'est l'un des outils les plus populaires pour l'analyse EEG. Il permet de traiter des enregistrements continus et épisodiques, ainsi que d'effectuer des ICA, de créer des visualisations d'activité et d'exporter des rapports.
- Brainstorm (MATLAB / Python). Il est activement utilisé dans le domaine de l'analyse EEG, MEG et IRMf. Il prend en charge le traitement d'enregistrements multicanaux, l'analyse statistique et la visualisation de l'activité sur des modèles 3D. Il est utilisé non seulement par des cliniques spécialisées, mais aussi par des laboratoires privés.
- MNE-Python. Bibliothèque Python distincte pour le traitement et la visualisation des données MEG, EEG et IRMf. Elle prend en charge l'apprentissage automatique, le filtrage et la localisation des sources. Toutes les données peuvent être exportées dans des formats pratiques. Au moment de la rédaction de cet article, il s'agit de l'un des outils open source les plus activement développés.
- SPM (Statistical Parametric Mapping). Un outil puissant pour l'analyse statistique des données IRMf. Il est idéal pour travailler avec de grands ensembles d'images, permet de modéliser l'activité neuronale et de créer des cartes d'activation du cerveau du patient.
- FieldTrip. Il s'agit d'une plateforme d'analyse des données EEG, MEG et neurophysiologiques. Elle permet de créer des spectres de fréquences, d'effectuer des statistiques et de visualiser les résultats. Elle est largement utilisée dans la recherche fondamentale en neurosciences.
Comment les entreprises utilisent les outils des neurosciences
Les entreprises ne restent pas en retrait et l'utilisent activement à leurs fins. Les entreprises utilisent les neuro-outils dans la médecine, le design et d'autres secteurs.
- Diagnostic clinique. L'analyse de l'EEG et de l'IRMf aide à détecter l'épilepsie, les conséquences des traumatismes crâniens et les processus neurodégénératifs à un stade très précoce. Les outils ouverts permettent aux cliniques de réduire le coût du diagnostic et d'utiliser des méthodes avancées de traitement des données. Cela rend la recherche plus accessible, ce qui a un impact positif sur la dynamique de guérison et le traitement des patients.
- UX et études comportementales. Les études EEG sont utilisées pour évaluer les interfaces cérébrales avec les ordinateurs, la charge cognitive et les facteurs de distraction. Les entreprises utilisent ces technologies pour mesurer le stress des utilisateurs lorsqu'ils naviguent dans une application, identifier les points de surcharge ou les réactions aux éléments visuels. Ensuite, tous les « points faibles » sont améliorés et l'application répond pleinement aux besoins du public.
- Marketing et publicité. En neuromarketing, l'EEG et l'IRMf aident à comprendre quelles couleurs, marques, formes ou sons suscitent une réponse émotionnelle chez les acheteurs. Cette approche permet de personnaliser avec précision la publicité, de concevoir des emballages et des messages audiovisuels pour les clients.
- Casinos en ligne et industrie du jeu. Oui, ces niches n'ont pas été laissées de côté. Les neuro-outils open source permettent d'étudier le comportement des joueurs. Par exemple, leurs réactions à certains éléments visuels (animations de gains, couleurs d'arrière-plan, effets sonores).
