大家好，我是陈锐。

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本文来源：https://github.com/NeuroTechX/awesome-bci
目录
1.软件
–独立 BCI 应用程序
–Matlab 工具箱
–Python 工具箱
–安卓工具箱
–大脑可视化
–树莓派框架
–通信协议
2.硬件
–脑电图
•消费和 DIY 脑电图设备
•研究脑电图设备
•BCI 产品
•脑电图配件
–NIRS 设备
–多模态神经技术
–未来的神经影像技术
3.大脑数据库
4.教程和项目
5.比赛
–数据竞赛
–脑控比赛
6.会议和活动
7.阅读材料
–文件
–入门书籍
–技术书籍
–信号处理
8.其它资源
软件
独立 BCI 应用程序
这些应用程序不需要其它形式的依赖即可工作。基本上下载程序，安装它，你就可以开始了！
•Openvibe：(http://openvibe.inria.fr/)
•BCI2000：(http://www.schalklab.org/research/bci2000)
•Brainstorm:(http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/)
•BrainBay:(http://www.shifz.org/brainbay/)
•EventIDE:(http://okazolab.com/)
Matlab 工具箱
•EEGLAB:(http://sccn.ucsd.edu/eeglab/)
•FieldTrip:(http://www.fieldtriptoolbox.org/)
•BCILab:(http://sccn.ucsd.edu/wiki/BCILAB)
•BBCI:(https://github.com/bbci/bbci_public)
•ERPLAB:(http://erpinfo.org/erplab)
•Psychtoolbox:(http://psychtoolbox.org/)
•Chronux:(http://chronux.org/)
Python 工具箱
•Thunder:(https://github.com/thunder-project/thunder)
•Pyff:(https://github.com/bbci/pyff)
•Mushu:(https://github.com/bbci/mushu)
•Wyrm:(https://github.com/bbci/wyrm)
•EEGrunt:(https://github.com/curiositry/EEGrunt)
•Cloudbrain:(http://getcloudbrain.com/)
•Python MNE:(http://martinos.org/mne/stable/index.html)
•OpenNFB:(https://github.com/strfry/OpenNFB)
•bcikit:(https://github.com/octopicorn/bcikit)
•PsychoPy:(http://www.psychopy.org/)
•BioSPPy:(https://github.com/PIA-Group/BioSPPy)
•Timeflux:(https://timeflux.io/)
•EEGsynth:(https://github.com/eegsynth/eegsynth)
安卓工具箱
•EEG-101:(https://github.com/NeuroTechX/eeg-101)
•NeuroSky Android SDK:(https://github.com/pwittchen/neurosky-android-sdk)
大脑可视化
•BrainBox:(http://brainbox.pasteur.fr/)
•BrainBrowser:(https://brainbrowser.cbrain.mcgill.ca/)
树莓派框架
•IntelliPi:(https://github.com/AtlantsEmbedded/IntelliPi)
通信协议
这些是一些常用的通信协议
•Lab Streaming Layer:(https://github.com/sccn/labstreaminglayer)
•Open Sound Control:(http://www.opensoundcontrol.org/)
•FieldTrip buffer:(http://www.fieldtriptoolbox.org/development/realtime/buffer_protocol/)
硬件
本节根据技术类型分为不同的部分。
脑电图
脑电图是最常用的神经技术形式。那里有很多选择，这意味着您可以轻松找到符合您的需求和价格的设备。
消费和 DIY 设备
•OpenBCI:(http://openbci.com/)
•icibici:(https://icibici.github.io/site/)
•Emotiv EPOC:(https://emotiv.com/epoc.php) & Insight:(https://emotiv.com/insight.php)
•Emotiv Insight:(https://www.emotiv.com/insight/)
•Neurosky:(http://neurosky.com/)
•OpenEEG:(http://openeeg.sourceforge.net/doc/)
•FreeEEG32: an open source 32 channel eeg:(https://hackaday.io/project/20618-freeeeg32-32-channels-electroencephalography)
•Muse:(https://choosemuse.com/)
•HackEEG:(https://www.crowdsupply.com/starcat/hackeeg)
研究设备
•Wearable Sensing Dry Electrode EEG:(http://www.wearablesensing.com/)
•g.BCIsys:(http://www.gtec.at/Products/Complete-Solutions/g.BCIsys-Specs-Features)
•EGI High Density EEG:(https://www.egi.com/)
•Biosemi:(http://www.biosemi.com/)
•ANT Neuro:(https://www.ant-neuro.com/)
•Advanced Brain Monitoring:(http://www.advancedbrainmonitoring.com/)
•Brain Products:(https://www.brainproducts.com/)
脑电图配件
•Florida Research Instruments:(http://fri-fl-shop.com/)
•TI ADS1299EEG-FE:(http://www.ti.com/tool/ads1299eegfe-pdk)
•DIY Electrode Design:(https://oshpark.com/shared_projects/h2i1xBaW)
•Comparison of different types of electrodes:(http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1388245704003906)
•Intan Technologies:(http://intantech.com/)
NIRS 研究设备
•Artinis 医疗系统:(http://www.artinis.com/)
•日立高新技术:(http://www.hitachi-hightech.com/global/product_list/?ld=iis1&md=iis1-6)
•NIRX:(http://nirx.net/)
•岛津:(http://www.ssi.shimadzu.com/products/productgroup.cfm?subcatlink=tissueimaging)
多模态神经技术
这些设备结合了不同类型的传感器来测量或影响大脑活动。
•Foc.us 开发套件：EEG、TDCS、fNIRS、TACS:(https://world.foc.us/eeg)
•神经电学：EEG，TDCS:(http://www.neuroelectrics.com/)
•BITalino：脑电图、肌电图、心电图、EDA:(http://www.bitalino.com/)
脑刺激
•DIY TMS：(https://www.instructables.com/id/Transcranial-Magnetic-Stimulation-TMS-Device/)
未来的神经影像技术
•功能超声：(http://fultrasound.eu/)
•Raspberry Pi 上的 FPGA 超声成像：(http://un0rick.cc/FPGA-Rpi)
•事件相关光信号：(https://en.wikipedia.org/wiki/Event-related_optical_signal)
•事件相关的光信号：(https://www.researchgate.net/publication/223360817_Shedding_light_on_brain_function_The_event-related_optical_signal)
•准弹道光子。（Facebook 的 BCI 使用的技术）：(https://arxiv.org/pdf/cond-mat/9906188.pdf)
•开放式电阻抗断层扫描：(https://github.com/OpenEIT/EIT_PCB)
漫射光学成像资源。
这是 Mary Lou Jepken 的公司Openwater使用的技术。她的目标是制造一个便携式核磁共振成像仪。
•漫射光学成像/所使用的技术：(https://en.wikipedia.org/wiki/Diffuse_optical_imaging)
大脑数据库
•SCCN eeg/erp 数据列表供公众免费下载：(http://sccn.ucsd.edu/~arno/fam2data/publicly_available_EEG_data.html)
•使用原始数据进行脑电图研究：(http://www.studycatalog.org/)-（来自 BigEEG 联盟）
•BNCI 地平线数据集：(http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets)
•g.tec 生物信号数据集：(http://www.gtec.at/Research/Biosignal-Data-Sets/content/Biosignal-Data-Sets)
•Child Mind Institute MIPDB 数据集：(http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/cmi_eeg/)
•来自 U. Penn 的 RAM (DARPA) 侵入式记录数据集：(http://memory.psych.upenn.edu/RAM)
•MindBigData 脑数字的 MNIST：(http://mindbigdata.com/opendb/index.html)
•大脑的 MindBigData ImageNet：(http://www.mindbigdata.com/opendb/imagenet.html)
•meagmohit 的 EEG 数据集列表：(https://github.com/meagmohit/EEG-Datasets)
教程和项目
•如何破解玩具脑电图：(http://www.frontiernerds.com/brain-hack)
•BCI 研讨会：(https://github.com/bcimontreal/bci_workshop/blob/master/INSTRUCTIONS.md)
•现代脑机接口简介：(http://sccn.ucsd.edu/wiki/Introduction_To_Modern_Brain-Computer_Interface_Design)
•脑控鲨鱼攻击(http://eeghacker.blogspot.com/2015/03/brain-controlled-shark-attack.html)
•用Muse控制球体：(https://github.com/neuralcubes/musephero)
•为您的智能手机构建 20 欧元的脑电图：(https://jmanart.github.io/smartphone-bci-hardware/)
•用于 OpenVibe 的 Muse 文件阅读器：(http://openvibe.inria.fr/forum/viewtopic.php?f=3&t=9668)
•EEG 101：Android 和 Muse 的交互式教程：(https://github.com/NeuroTechX/eeg-101)
•脑电波分析仪：(https://github.com/katie356/BrainwaveAnalyzer/tree/master/web-edition)
•哥伦比亚大学提供的 BCI 课程：(http://naplab.ee.columbia.edu/bcilab.html)
•NeuroTechX 的 Pierre 在伯克利开设的 BCI 课程：(https://github.com/NeurotechBerkeley/bci-course)
•OHBM 提供的 EEG 和 MRI 课程：(https://www.humanbrainmapping.org/m/pages.cfm?pageID=3814)
•EEG Notebooks：Jupyter notebooks，适合初学者的经典脑电图实验：(https://github.com/NeuroTechX/eeg-notebooks)
比赛
数据竞赛
•Kaggle 抓握和提升：(https://www.kaggle.com/c/grasp-and-lift-eeg-detection)
•Kaggle 错误检测：(https://www.kaggle.com/c/inria-bci-challenge)
•Kaggle 解码人脑：(https://www.kaggle.com/c/decoding-the-human-brain)
•Kaggle 癫痫发作预测：(https://www.kaggle.com/c/seizure-prediction)
•Kaggle 癫痫发作检测：(https://www.kaggle.com/c/seizure-detection)
•解码大脑信号：(https://gallery.cortanaintelligence.com/Competition/Decoding-Brain-Signals-2)
•脑机接口竞赛：(http://www.bbci.de/competition/iv/)
脑控比赛
•脑机大赛：(http://braindronerace.com/)
•赛百项：(http://www.cybathlon.ethz.ch/)
会议和活动
•List: Curated list of events (BCI Society)：(http://bcisociety.org/events/)
•BCI Meeting(http://bcisociety.org/meetings/bci-meeting-2016-welcome/)
•NeuroGaming / XTech[(Youtube Videos)(https://www.youtube.com/user/NeuroGamingCon/videos)
•CHI(https://chi2016.acm.org/wp/)
•BrainTech(http://conference.israelbrain.org/)
•Brain Summit(http://brainsummit.com/)
•NIPS(https://nips.cc/)
•SfN(http://www.sfn.org/)
阅读材料
文件
•[黎曼几何的多类脑机接口分类(https://www.researchgate.net/publication/51727880_Multiclass_Brain-Computer_Interface_Classification_by_Riemannian_Geometry)
•[基于黎曼几何的新一代脑机接口(https://www.researchgate.net/publication/258144410_A_New_Generation_of_Brain-Computer_Interface_Based_on_Riemannian_Geometry)
•[我的虚拟梦想：沉浸式艺术环境中的集体神经反馈(http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0130129)
•[BCI 竞赛 IV – 数据集 I：学习基于 EEG 的自定进度运动图像检测的判别模式(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3272647/)
•[ERP组件的单次试验分析和分类——教程(http://doc.ml.tu-berlin.de/bbci/publications/BlaLemTreHauMue10.pdf)
•[用于单次试验脑电图分类的可解释深度神经网络(https://www.researchgate.net/publication/301817936_Interpretable_Deep_Neural_Networks_for_Single-Trial_EEG_Classification)
•[基于全自动协同自适应运动图像的脑机接口的大规模评估(http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0148886)
•[使用直接大脑记录的想象语音中的词对分类(http://knightlab.berkeley.edu/statics/publications/2016/10/03/srep25803.pdf)
•[脑机接口评论，Nicolelis & Lebedev。2017(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28275048)
•[具有非侵入性脑机接口的高速拼写(http://www.pnas.org/content/112/44/E6058.abstract)
•[使用干脑电图电极的高速脑机接口 (BCI)(http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0172400)
入门书籍
•[超越界限（Nicolellis）(http://www.amazon.com/Beyond-Boundaries-Neuroscience-Connecting-Machines/dp/1250002613)
•[大脑的节奏（Buzsaki）(http://www.amazon.com/Rhythms-Brain-Gyorgy-Buzsaki/dp/0199828237)
•[牢记循环（科恩）(http://www.amazon.com/Cycles-mind-rhythms-control-perception-ebook/dp/B013ZI5AIA)
•[神经科学原理（Kandel 等人）(http://www.amazon.com/Principles-Neural-Science-Eric-Kandel/dp/0838577016)
•[心灵的未来（卡库）(http://www.amazon.com/The-Future-Mind-Scientific-Understand/dp/038553082X)
技术书籍
•[脑机接口：简介 (Rao)(http://www.amazon.com/Brain-Computer-Interfacing-Introduction-Rajesh-Rao/dp/0521769418)
•[脑机接口（Wolpaw）(http://www.amazon.com/Brain-Computer-Interfaces-Principles-Jonathan-Wolpaw/dp/0195388852)
•[分析神经时间序列数据 (Cohen)(https://mitpress.mit.edu/books/analyzing-neural-time-series-data)
•[用 EEG 成像脑功能（Freeman & Quiroga）(http://www.springer.com/us/book/9781461449836)
•[用于神经科学家的 Matlab(http://www.amazon.com/MATLAB-Neuroscientists-Introduction-Scientific-Computing/dp/0123745519)
•[生物医学光学(https://books.google.ca/books?id=EJeQ0hAB76gC&pg=PR3&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false)
•[iMotions 十大脑电图书籍(https://imotions.com/blog/eeg-books/)
信号处理
•[信号与系统麻省理工学院课程(http://ocw.mit.edu/resources/res-6-007-signals-and-systems-spring-2011/)
•伯克利 DSP 课程[讲座(https://www.youtube.com/watch?v=6_-ljdxjwac&list=PL-XXv-cvA_iCUQkarn2fxB3NggnPF_dob)，页面
•[信号与系统（奥本海姆、威尔斯基、哈米德）(http://www.amazon.com/Signals-Systems-Edition-Alan-Oppenheim/dp/0138147574)
•[离散时间信号处理（第 2 版）（Oppenheim、Schafer、Buck）(http://www.amazon.com/Discrete-Time-Signal-Processing-Edition-Prentice-Hall/dp/0137549202)
•[数据分析讲座（Mike X Cohen）(http://www.mikexcohen.com/lectures.html)
其他资源
•[神经科学暑期学校(https://github.com/PhABC/neuroSummerSchools/blob/master/README.md)
•[神经科学杜克课程（Coursera）(https://www.coursera.org/learn/medical-neuroscience)
•[布雷德维基(http://neuro.compute.dtu.dk/wiki/Main_Page)
•[干预大脑的新型神经技术(https://nuffieldbioethics.org/wp-content/uploads/2013/06/Novel_neurotechnologies_report_PDF_web_0.pdf)
•[通过优化皮层振荡增强人类认知(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4072086/)
•[Open Neuroscience(https://open-neuroscience.com/en/) - 一个用户驱动的与神经科学相关的开源/科学项目数据库

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助力脑科学技术课程学习，仅供参考（非本公众号培训班）：
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