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CIAtah(即Calcium Imaging Analysis):一款适用于单光子与双光子成像数据集中钙成像分析的软件包。 http...

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简介:
CIAtah是一款专为钙成像数据分析设计的软件工具,支持单光子及双光子成像数据集处理,助力神经科学领域研究者高效解析复杂生物信号。 CIAtah(发音为cheetah;以前称为calciumImagingAnalysis [ciapkg])是一款用于单光子和双光子成像数据集钙成像分析的软件包。 该软件包括一个GUI,允许用户执行大型批处理分析,并可通过存储库中的“calciumImagingAnalysis”类访问。此外,底层函数还可以用来创建无GUI、命令行就绪的分析管道。 CIAtah包含主要的钙成像分析步骤:预处理(时空下采样、空间过滤、相对荧光等)、多种细胞提取方法、细胞分类(即将发布!)和跨会话细胞对齐等功能。此外,该软件还包括用于确定动物位置的代码,在例如露天试验中可能用到。 支持将不断更新和完善此工具包的功能与特性。

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  • CIAtahCalcium Imaging Analysis):http...
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    CIAtah是一款专为钙成像数据分析设计的软件工具,支持单光子及双光子成像数据集处理,助力神经科学领域研究者高效解析复杂生物信号。 CIAtah(发音为cheetah;以前称为calciumImagingAnalysis [ciapkg])是一款用于单光子和双光子成像数据集钙成像分析的软件包。 该软件包括一个GUI,允许用户执行大型批处理分析,并可通过存储库中的“calciumImagingAnalysis”类访问。此外,底层函数还可以用来创建无GUI、命令行就绪的分析管道。 CIAtah包含主要的钙成像分析步骤:预处理(时空下采样、空间过滤、相对荧光等)、多种细胞提取方法、细胞分类(即将发布!)和跨会话细胞对齐等功能。此外,该软件还包括用于确定动物位置的代码,在例如露天试验中可能用到。 支持将不断更新和完善此工具包的功能与特性。
  • Calcium Imaging Analysis: CIAtah(发音为印度豹),简称CIA...
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    CIAtah (发音为“豹”,全称Calcium Imaging Analysis工具包) 是一款专为钙成像数据分析设计的软件。它采用先进的算法,提供高效、准确的数据处理功能,助力神经科学领域的研究者们更深入地理解大脑活动模式。 CIAtah(发音为猎豹;以前称为C 铝一世maging 一个nalysis)是一个用于分析单光子和双光子钙成像数据集的软件包。 CIAtah的功能包括: - 提供了一个包含不同模块的图形用户界面,允许用户执行大规模批处理分析。这些功能可以通过存储库中的ciatah类进行访问。 - ciatah函数也可以用来创建不依赖于GUI、支持命令行操作的分析管道。 - 函数分布在ciapkg和+ciapkg子文件夹中。 CIAtah包括所有主要的钙成像数据分析步骤,例如电影可视化(包含从磁盘读取数据)、预处理(运动校正、时空降采样、空间滤波、相对荧光计算等)以及多种细胞提取方法的支持(CELLMax, PCA-ICA, CNMF, CNMF-E)。
  • 技术
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    单光子成像技术是一种利用极其微弱的单个光子进行图像重建和分析的先进光学技术,广泛应用于生物医学、材料科学及国防安全等领域。 入门级的单光子成像书籍介绍了主流的单光子技术。
  • MATLAB CNN代码解 - STNeuroNet:快速稳健主动神经元时空深度学习方法实现...
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    STNeuroNet是一款基于MATLAB开发的CNN工具,专为双光子钙成像数据设计,提供高效且准确的神经元分割解决方案。该软件通过结合时间与空间信息优化了主动神经元识别过程。 MatlabCNN代码详解:ST神经网络(STNeuroNet)是一个3维卷积神经网络(CNN),用于从钙成像数据中分割“活动”神经元。该网络是通过基于TensorFlow的开源CNN平台NiftyNet实施的,您可以使现有网络适应您的影像数据。 特征包括: - 预处理和后处理步骤:用于钙成像数据批处理的3DCNN。 - MATLAB GUI:用于手动标记钙成像数据。 系统要求: - Python 3.5(建议使用Anaconda) - MATLAB 2017b - MATLAB Runtime版本9.3 - 神经网络工具箱、图像处理工具箱 其他软件需求包括TensorFlow-gpu 1.4,需要CUDAToolkit 8.0和cuDNN v7.0。此外还需要NiftyNet版本0.2.0.post1。 文献资料提供了操作指南,并建议引用Soltanian-Zadeh等人于2019年发表的文章作为参考。
  • 技术探
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    本文探讨了单光纤成像技术的基本原理、发展历程及其在生物医学、工业检测等领域的应用前景,并分析其面临的挑战和未来发展方向。 本段落综述了单光纤成像技术的研究现状和发展趋势。这种技术利用一根多模光纤来实现成像功能,其中光纤既作为图像采集设备又作为传输介质,在不增加额外扫描装置和透镜的情况下,能够将一端视场内的场景一次性传递到另一端,因此也被称为宽场光纤成像技术。单光纤成像是超细内窥成像的理想选择,因为它可以减小探头直径。 该技术属于计算成像领域,并结合了全息光学与傅里叶光学的原理发展而来,主要包括传输矩阵法和相位补偿法两种具体的实现方式。对于多模光纤而言,如果能够事先获取到频域或空间域中的传输矩阵,则可以从光纤输出端处光场中恢复出目标图像;同时也可以预先测量光线通过光纤后的波前畸变情况,在成像系统内加入相应的共轭相位场来抵消这些畸变,从而确保在输出端得到清晰无失真的图像。
  • 稀疏滤波MATLAB代码-相机:实现高效技术
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    本项目采用稀疏滤波算法,在MATLAB平台上开发了适用于单光子相机的高效光子成像处理程序,旨在提升图像质量与计算效率。 简单的数学MATLAB代码用于单光子相机进行高效光子成像的项目包括数据和MATLAB代码。“使用单光子相机进行光子高效成像”由D.Shin*、F.Xu*、D.Venkatraman、R.Lussana、F.Villa、F.Zappa、VKGoyal、FNCWong和JHShapiro发表在《自然通讯》上。如何引用(BibTeX):@article{shin2016photon,title={单光子相机的光子高效成像},作者={Shin,DongeekandXu,FeihuandVenkatraman,DheeraandLussana,RudiandVilla,FedericaandZappa、Franco和Goyal、VivekK和Wong、FrancoNC和Shapiro、JeffreyH},期刊={自然通讯},体积={7},年={2016},出版商={自然出版集团}}。给定的MATLAB实现使用由SPAD相机获得的光子到达数据来计算精确的3D和房间尺度对象的反射率作为概念验证。
  • 均匀MATLAB仿真程序
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    本项目开发了一套基于均匀分布原理的光子筛成像技术MATLAB仿真程序,旨在模拟与分析光子筛在光学成像中的应用效果。通过该程序,研究者能够便捷地探索不同参数设置下光子筛成像的特点和性能优化方案。 均匀分布光子筛成像的MATLAB仿真程序,其中孔的分布是均匀的。
  • 非聚焦型场相机模拟、线追踪(light field camera)
    优质
    本研究探讨了非聚焦型光场相机的理论基础及应用潜力,涵盖其成像模拟技术、光线追踪算法以及图像解析方法。通过深入分析和实验验证,旨在提升此类相机在复杂光照条件下的成像质量和效率,推动光场摄影技术的发展与创新。 非聚焦型光场相机成像模拟涉及光线追迹及成像分析。
  • MATLAB开发——学相干重建
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    本项目聚焦于利用MATLAB平台进行光学相干成像(OCT)技术的研究,涵盖图像重建算法及光谱数据解析,旨在提升医学诊断和生物组织检测的精确度。 MATLAB开发——光学相干成像的重建与光谱分析。该程序用于光谱域OCT图像的重建及光谱分析。