Nilearn

Nilearn é a biblioteca de aprendizado de máquina desenvolvida especialmente para o processamento de dados de neuroimagem. Ela possui vastos modelos treinados em dados de neuroimagem coletados de várias máquinas de ressonância magnética e outras máquinas de neuroimagem. Pode ser usada para aplicar aprendizado supervisionado em dados de neuroimagem, assim como pode ser usada para sugerir o tratamento de acordo com os dados de entrada para prever o tratamento. Também pode ser usada para Decodificação e MVPA. Portanto, é a melhor biblioteca para aplicar aprendizado de máquina em dados de neuroimagem e prever resultados adequados.

Nilearn é a biblioteca para Python que é usada para processamento de imagens neurais. Ela facilita o uso de muitas técnicas avançadas de aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões e técnicas estatísticas multivariadas em dados de neuroimagem. Pode ser facilmente usada em dados de fMRI, dados de repouso e dados VB, por isso é a melhor API para imagens neurais. Está sendo usada no setor de saúde para prever pontuações clínicas ou resposta ao tratamento com algoritmos de aprendizado supervisionado. Também pode ser usada para muitas outras funcionalidades para dados de neuroimagem. É a melhor biblioteca para prever e realizar aprendizado supervisionado em dados de neuroimagem.

Nilearn makes it easy to use many advanced machine learning, pattern recognition and multivariate statistical techniques on neuroimaging data for applications such as MVPA (Mutli-Voxel Pattern Analysis), decoding, predictive modelling, functional connectivity, brain parcellations, connectomes. Nilearn can readily be used on task fMRI, resting-state, or VBM data. For a machine-learning expert, the value of nilearn can be seen as domain-specific feature engineering construction, that is, shaping neuroimaging data into a feature matrix well suited to statistical learning, or vice versa.