Библиотека Epicurrents с открытым исходным кодом переносит записи клинической нейрофизиологии в веб-браузеры

Клинические нейрофизиологические исследования включают электроэнцефалографию, исследования сна и бдительности, а также записи нервной проводимости. Интерпретации этих записей в основном обучают во время клинической работы с использованием тех же устройств и программного обеспечения, которые используются в повседневной практике. Браузерные приложения предлагают простой, безопасный и экономичный способ дистанционного обучения без присмотра. Одни и те же наборы данных можно использовать как в образовательных целях, так и в научных исследованиях.

Сампса Лохи, докторант-исследователь из Университета Восточной Финляндии, разработала библиотеку JavaScript с открытым исходным кодом Epicurrents, которая позволяет пользователям просматривать несколько типов записей клинической нейрофизиологии непосредственно в веб-браузере. Приложение уже использовалось в обучении, в том числе на конгрессах Европейской академии неврологии. Описание приложения теперь опубликовано в журнале с открытым доступом «Клиническая нейрофизиологическая практика».

Легкий доступ через веб-приложение

Одним из ключевых преимуществ браузерных приложений является их высокая доступность. Приложение Epicurrents можно использовать на любом устройстве, поддерживающем веб-браузер на базе Chromium. Никакого дополнительного программного обеспечения устанавливать не нужно, поскольку приложение запускается прямо в браузере. Поскольку приложение поддерживает открытие файлов как локально, так и по сети, псевдонимизированные наборы данных записи можно совместно использовать и просматривать в контексте вторичного использования, например, в научных исследованиях, через браузер. Веб-браузеры также обеспечивают надежную аутентификацию пользователей, если необходимы ограничения доступа.

Расширенные инструменты для научных исследований

Как приложение на основе JavaScript, Epicurrents не особенно оптимизирован для тяжелых числовых вычислений. Для поддержки расширенного анализа приложение позволяет запускать код Python и модели машинного обучения на основе ONNX для обработки сигнальных данных.

Эти дополнительные функции увеличивают требования к памяти и поэтому в первую очередь подходят для настольных компьютеров или высокопроизводительных ноутбуков».

Сампса Лохи, докторант-исследователь, Университет Восточной Финляндии

Открытость повышает доверие

В соответствии с принципами открытого исходного кода, исходный код Epicurrents не только общедоступен доступен для просмотра, но также свободно доступен для использования, модификации и распространения. «Открытый исходный код обычно повышает доверие к проекту – не только благодаря прозрачности, но и потому, что он поддерживает долгосрочную устойчивость. Это также позволяет другим лицам, заинтересованным в этой теме», — добавляет Лохи.