Meggie 是一款开源软件，用于运行 MEG 和 EEG 分析，具有易于使用的图形用户界面。它是用 Python 3 编写的，在 Linux、macOS 和 Windows 上运行，并在底层使用 MNE-Python 库来完成繁重的工作。该项目于 2013 年在于韦斯屈莱跨学科大脑研究中心 (CIBR) 启动，并从早期开始在内部使用。它于 2019 年公开发布，并于 2021 年正式发布。
Meggie 试图将复杂的分析方法从 MNE-Python 带到一个简单的图形用户界面，其中不需要任何编程经验。
这里至少需要提及三个其他软件：EEGLAB、Brainstorm 和 mnelab。EEGLAB 和 Brainstorm 是成熟的基于 Matlab 的分析软件，具有图形用户界面。mnelab 是一个较新的基于 python 的软件。此处描述的软件与 Brainstorm 和 EEGLAB 之间的主要区别在于语言。与 Matlab 相比，Python 是免费的，并且具有无限的可能性。与 mnelab 的主要区别在于 mnelab 更忠实于 mne 工作流程，而 Meggie 提供了自己的多学科做事方式。
Meggie 背后有两个关键的设计理念。首先，应该很好地支持多个主题（数据集）的实验。因此，在 meggie 中，您可以将所有实验对象添加到软件中，并且当您运行分析步骤（例如过滤）时，您几乎总是可以一次性为所有对象运行它们。其次，是管道的概念，即按顺序运行分析步骤应该简单明了，不会迷路。例如，在诱发反应的分析中，数据被导入、预处理、历元、平均、绘图和保存。在 meggie 中，这对应于在一系列选项卡中移动，使其非常容易理解。将这两者结合起来，要记住的想法是某种主题波，从原始信号，通过分析步骤，到最终结果。
安装（终端）
Python >= 3.7 、mne>=1.0 和 pyqt5是必需的
来自 PYPI：
- 创建虚拟环境：python -m venv /path/to/meggie-env
- 激活环境：/path/to/meggie-env/bin/activate
- 安装 meggie：python -m pip install meggie
- 启动：meggie
来自 conda-forge：
- 创建一个 conda 环境： conda create -n meggie-env python=3
- 激活环境： conda activate meggie-env
- 安装 meggie： conda install -c conda-forge meggie
- 启动：meggie
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本文作者：陈锐
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文章题目及链接：《Meggie开源软件》
