MouseLand/Kilosort

解決する課題

Kilosort4は「スパイクソーティング」という問題を解決するために設計されています。これは、大規模な神経記録から個々のニューロンの電気的活動（スパイク）を特定し、分離するプロセスです。研究者は、高密度電極プローブの記録から、どのスパイクがどの特定のニューロンに属しているかを識別できるようになります。

仕組み

このソフトウェアは、GPU加速パイプラインを使用してバイナリデータファイルとプローブ構成を処理します。スパイクを特定し、波形に基づいてユニットにクラスタリングします。このプロセスはGUIと統合されており、パラメータ調整が可能です。また、結果を精査するための手動クラスタリングインターフェースであるPhyと互換性のある形式で出力されます。

対象ユーザー

主に、高密度神経記録を扱い、生の電気データから個々のニューロンの活動を分離するプロセスを自動化する必要がある神経科学者や研究者を対象としています。

主な特徴

• GPU加速: 高性能な処理のために、少なくとも8GBのGPU RAM（12GB以上を推奨）が必要です。
• 統合GUI: データの読み込みとソーティングパイプラインの実行のための使いやすいインターフェースを提供します。
• Phy統合: 推定汚染率に基づいて「良好」なユニットを自動設定し、Phyでの手動精査用にデータをエクスポートします。
• クロスプラットフォーム対応: Windows 10、11、およびUbuntu 20.04で完全にテスト済みです。