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小鼠大脑的立体定位图谱。

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简介:
小鼠凭借其适中的体型、强大的繁殖能力以及经济的性价比,已迅速成为神经科学研究领域中最广泛应用的实验动物。然而,国内目前尚未有小鼠脑组织解剖图谱的完整资料。澳大利亚新南威尔士大学的Paxinos教授所著的《The Rat Brain in Stereotaxic Coordinates---- Compact Third Edition》早已出版。值得庆幸的是,在2002年Paxinos教授访问温州医学院期间,他将该著作赠予瞿佳教授,并表达了希望将其翻译成中文出版的愿望。本书堪称目前国内外描述大鼠脑结构最为详尽的解剖图谱,它包含78幅精美绝佳、定位精准且立体定向的解剖结构图,为众多神经科学研究中对脑组织结构的定位、解剖和功能分析提供了极其宝贵的参考信息与资料。

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    《小鼠脑立体定位图谱》是一本详细描绘小鼠大脑结构的专业书籍,提供精确坐标和图像,助力神经科学研究与实验操作。 小鼠由于体型适中、繁殖能力强且经济实惠,在神经科学研究中最常被用作实验动物。然而,目前国内尚未有专门的小鼠脑组织解剖图谱。澳大利亚新南威尔士大学的Paxinos教授编写的《The Rat Brain in Stereotaxic Coordinates---- Compact Third Edition》已经出版发行。2002年,当Paxinos教授访问温州医学院时,他将这本书赠予瞿佳教授,并希望能将其翻译成中文版本进行发布。 该书是目前国内外最为详尽的大鼠脑结构解剖图谱之一,提供了78幅精美的定位精确的立体定向解剖结构图。这些资料为神经科学研究中所需的脑组织结构定位、解剖以及功能研究提供了非常有用的参考信息。
  • 技术演示文稿.pptx
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    本演示文稿详细介绍了大鼠脑立体定位技术的操作步骤、关键解剖标志及注意事项,旨在为神经科学研究提供精准的技术指导。 大鼠脑立体定位技术涉及精确操作以在实验动物的大脑内植入电极或注射药物。这项技术要求高度的准确性和细致的操作技巧,以便对特定大脑区域进行研究而不造成不必要的损伤。通过使用专门设计的坐标系统以及精密仪器,研究人员能够靶向到毫米级别的精度来探索神经科学中的各种问题和机制。
  • 片中
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    本文介绍了一种在大图片中精确定位小图片位置的技术和方法,适用于图像检索、目标检测等领域。 在大图片中查找小图的位置,并圈出其位置。
  • PPT讲解
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    本PPT深入浅出地介绍了大脑源定位的概念、原理及其应用,旨在帮助听众理解这一技术如何精准识别大脑神经活动的位置。适合科研人员及医学爱好者学习参考。 本段落件主要介绍了如何使用MATLAB处理脑电数据进行源定位的方法,并通过MATLAB及其辅助包快速完成脑电数据分析。
  • 片中置(C#)
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    本文章介绍了如何使用C#编程语言在一张较大的图像中查找并确定较小图像的具体位置的方法和技巧。 在一张大图中找到小图的位置是一项常用的技术,例如在游戏中就可以用到这种技术。这里有一个C#的详细示例代码,用于截取图片并保存为小图片,在一个大的界面中查找这张小图片,并进行点击操作。代码比较简单,但讲解非常详尽。压缩包内包含了一个Word文件来说明细节以及一个C#的演示程序,总之这些内容讲得非常细致。
  • STM32-M0声音源系统
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    本项目设计了一套基于STM32-M0微控制器的立体声音源定位系统,能够精准捕捉并分析声源方向,适用于智能家居、安防监控等场景。 采用四路MIC阵列采集声音数据,并通过M0进行实时分析。利用空间波束直接的时间相位差以及相干性来确定声源的空间位置。
  • 重写后标题:电活动
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    本项目致力于构建人类大脑电活动的详细图谱,通过分析不同脑区间的电信号交流模式,揭示认知功能和神经疾病的机制。 脑电图(Electroencephalogram, EEG)是一种记录大脑电活动的技术。通过在头皮上放置电极来捕捉神经元放电产生的微弱电信号,并将这些信号经过放大处理后以波形的形式显示,帮助医生和研究人员了解大脑的功能状态。EEG技术广泛应用于神经科学、临床医学以及生物信号处理领域。 Python编程环境为处理脑电图数据提供了强大的工具支持。多个库如MNE(MNE-Python)、EEGLAB、FieldTrip等专门用于管理EEG数据的各个环节,包括导入、预处理、特征提取、事件相关电位(ERP)分析、源定位以及可视化等。 1. **数据导入**:使用MNE-Python可以读取多种格式的EEG文件(如EDF, BDF, FIF等)。通过`mne.io.read_raw_*`函数,用户能够轻松加载并处理这些数据。 2. **预处理**:EEG信号中常含有噪声,包括肌肉活动、眼动和系统噪音。MNE-Python库提供了去除直流偏置、滤波(高频或低频)以及使用独立成分分析(ICA)进行眼动校正等功能。 3. **事件相关电位(ERP)分析**:通过在特定刺激响应时间点对EEG数据分段,并计算各时间段的平均值,可以研究大脑对于这些事件的即时反应。 4. **源定位**:为了估计信号来源的位置,需要使用逆问题求解技术如最小二乘法、动态统计参数映射(dSPM)或标准化低分辨率电磁地形图(sLORETA),而MNE-Python库提供了上述算法的具体实现。 5. **可视化**:通过Python的Matplotlib和Seaborn等绘图工具,可以绘制基本波形图和功率谱;同时,使用MNE-Python则能生成更专业的EEG图表如时间-频率图、3D头皮图以及源空间激活图。 6. **机器学习与特征提取**:在生物信号处理及神经科学研究中,常常利用Scikit-Learn等库训练模型来分类或预测EEG数据。可能的特征包括功率谱密度、时域特性(如峰谷和周期)及连接性指标(例如相干性和相位锁定值)。 7. **数据分析**:除了上述提到的功能外,Python还拥有Pandas用于高效的数据操作,NumPy进行数值计算以及SciPy提供统计与优化方法。这些库共同构成了一个强大的环境支持复杂的EEG研究项目。 总之,利用Python及其丰富的相关库和工具,研究人员能够深入探究大脑的奥秘,并推动神经科学及临床诊断的进步。
  • rodent-whole-brain-preprocessing-toolbox: 适用于预处理工具箱
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    Rodent-Whole-Brain-Preprocessing-Toolbox是一个专为科研设计的开源软件工具包,旨在简化并加速针对小鼠及大鼠全脑成像数据的预处理流程。 啮齿动物全脑fMRI数据预处理工具箱是由Nan Xu开发的适用于小鼠和大鼠全脑功能磁共振成像(fMRI)的数据处理软件包。它遵循特定文献中描述的小型哺乳动物大脑图像预处理流程,并对初始脚本进行了重新设计,以适应啮齿类动物多个fMRI组数据集的需求。此工具箱已经在四个不同的啮齿动物fMRI全脑组数据集中进行过测试(包括三个大鼠组和一个小鼠组),并能生成合理的功能连接图谱和质量参数。 使用该工具包需要以下软件: - FSL 5.0 - AFNI - ANTS 以上这些软件可以安装在个人电脑上。此外,还推荐使用Matlab中的PCNN3D工具箱(对于小鼠大脑预处理是可选的)。 在准备数据文件时,请确保每个输入的数据文件比扫描图像多出10倍的体素大小。(例如,在生成.nii格式的文件时)。
  • 基于双目视觉目标检测与
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    本研究探讨了利用双目立体视觉技术进行目标检测与精确位置定位的方法,结合计算机视觉理论和算法优化,旨在提高复杂环境下的目标识别精度。 基于双目立体视觉的目标识别与定位技术能够实现对目标的精确识别和位置确定。这种方法利用两个摄像头从不同角度捕捉图像,并通过计算视差来获取深度信息,从而在三维空间中精确定位物体的位置。
  • OpenCV校正標
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    本项目专注于利用OpenCV进行立体视觉系统的标定与图像矫正技术研究,旨在提高双目相机系统的准确度和可靠性。 在计算机视觉领域,立体标定是一项关键技术,它允许我们计算出两个或多个摄像头之间的相对位置和姿态以及它们的内参。OpenCV是一个强大的开源库,提供了丰富的功能来支持这一过程。本段落将深入探讨“opencv立体标定”的相关知识点。 首先我们要理解立体视觉的基本概念。立体视觉是指通过至少两个不同的视角(通常由两个摄像头提供)获取场景的三维信息。在双摄像头系统中,每个摄像头都有其独特的视场,当它们同时捕获同一场景时,可以通过比较两者的图像差异来推断物体的距离和深度。 OpenCV中的立体标定过程主要包括以下几个步骤: 1. **标定对象**:通常使用棋盘格图案作为标定对象。因为它的角点可以精确地被检测和匹配。在OpenCV中,`findChessboardCorners()`函数用于自动检测棋盘格的角点。 2. **内参标定**:对于每个摄像头,需要确定其内参数,包括焦距、主点坐标及畸变系数等信息。通过使用已知的棋盘格角点位置来估计这些参数,OpenCV提供了`calibrateCamera()`函数用于完成这一步骤。 3. **外参标定**:描述了每个摄像头相对于世界坐标的姿态。在双摄像头系统中,我们需要知道两个摄像头间的相对位置和旋转关系。通过解算共视角点的几何关系来实现这一目标,OpenCV提供了`stereoCalibrate()`函数用于此目的。 4. **立体匹配**:完成标定后,我们可以使用如`StereoSGBM::create()`等函数找到两幅图像间的对应像素。这一步通常涉及特征匹配或块匹配算法的运用。 5. **深度恢复**:利用上述步骤得到的结果通过三角测量原理来计算每个像素的深度值。OpenCV提供了`triangulatePoints()`函数用于此过程。 6. **后处理**:为了提高结果的质量,常常需要进行一些后续处理工作,如剔除错误匹配、应用滤波器等操作以增强系统的准确性和鲁棒性。 在实际应用场景中,立体标定技术常被应用于自动驾驶、无人机导航、机器人避障以及3D重建等领域。掌握OpenCV的立体标定方法对于开发这些应用程序至关重要。通过不断实践与优化,我们可以提升系统性能,更好地满足各种需求。