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头皮脑电图（EEG）是研究实时神经现象的最流行的非侵入性方式之一。虽然传统的脑电图研究集中在识别群体级统计效应上，但机器学习的兴起促使计算神经科学的转变向时空预测分析。我们介绍了一种新颖的开源查看器脑电图预测器（EPVIZ），以帮助研究人员开发，验证和报告其预测性建模输出。EPVIZ是Python开发的轻量重量和独立软件包。 除了查看和操纵脑电图数据之外，EPVIZ还允许研究人员加载Pytorch深度学习模型，将其应用于脑电图功能，并在原始时间序列的顶部覆盖输出渠道或主题级的时间预测。 这些结果可以作为高分辨率图像保存，以用于手稿和演示文稿。 EPVIZ还为Clinician科学家提供了有价值的工具，包括频谱可视化，基本数据统计数据的计算和注释编辑。 最后，我们包括一个内置的EDF匿名模块，以促进临床数据的共享。 在一起，EPVIZ填补了急需的脑海中的差距。 我们的用户友好界面和丰富的功能集合也可能有助于促进工程师和临床医生之间的合作。EPVIZ是Python开发的轻量重量和独立软件包。除了查看和操纵脑电图数据之外，EPVIZ还允许研究人员加载Pytorch深度学习模型，将其应用于脑电图功能，并在原始时间序列的顶部覆盖输出渠道或主题级的时间预测。这些结果可以作为高分辨率图像保存，以用于手稿和演示文稿。EPVIZ还为Clinician科学家提供了有价值的工具，包括频谱可视化，基本数据统计数据的计算和注释编辑。最后，我们包括一个内置的EDF匿名模块，以促进临床数据的共享。在一起，EPVIZ填补了急需的脑海中的差距。我们的用户友好界面和丰富的功能集合也可能有助于促进工程师和临床医生之间的合作。
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