<div dir="ltr"><p>Dear Connectionists Community,</p>
<p>I hope this message finds you well.</p>
<p>I would like to share a new version of <strong>EEGraph</strong>, an open-source Python library designed to facilitate the construction and analysis of functional brain connectivity networks from EEG recordings.</p>
<p>EEGraph was originally developed to provide researchers with a simple, transparent, and reproducible framework for transforming EEG signals into graph representations that can be readily integrated into network neuroscience and machine learning workflows. The library supports multiple connectivity metrics and graph-generation pipelines while aiming to reduce the technical barriers associated with EEG network analysis.</p>
<p>In this latest release, EEGraph has been significantly extended beyond its original scope. New features include additional connectivity estimation methods, improved preprocessing and analysis capabilities, enhanced flexibility for different experimental settings, better documentation, and several performance and usability improvements. These developments aim to make EEGraph a more comprehensive tool for researchers working in computational neuroscience, brain network analysis, neuroengineering, and related fields.</p>
<p>As with any open-source scientific software, community feedback is invaluable. We encourage researchers, students, and developers to try the new version in their own projects, report any issues they encounter, suggest improvements, and contribute to future development. Identifying bugs, edge cases, or unexpected behaviours is particularly helpful for improving the reliability and robustness of the package.</p>
<p>The project is available here: <a href="https://github.com/ufvceiec/EEGRAPH">https://github.com/ufvceiec/EEGRAPH</a></p>
<p>Documentation, examples, and installation instructions can be found in the repository.</p><p>PS: We are also pleased to mention that work is currently underway to extend EEGraph beyond EEG data. A forthcoming release will incorporate support for fMRI-based functional connectivity analysis, enabling researchers to construct and analyse brain networks from both electrophysiological and neuroimaging modalities within a unified framework. We hope this expansion will further broaden the applicability of EEGraph and foster multimodal neuroscience research.</p><p><span style="background-color:transparent">Thank you for your time and interest.</span></p>
<p>Best regards, <span style="background-color:transparent">Alberto Nogales</span></p></div>