flatironinstitute/CaImAn

해결하는 문제

CaImAn은 대규모 칼슘 및 전압 이미징 데이터 분석을 위한 파이썬 도구상자입니다. 노이즈와 움직임 아티팩트에서 의미 있는 생물학적 신호를 추출하기 위해 고용량 형광 현미경 데이터를 처리하는 도전 과제를 해결합니다.

작동 방식

이 도구상자는 이미징 데이터를 처리하기 위한 확장 가능한 알고리즘 세트를 구현합니다. 이미지를 안정화하기 위한 모션 보정, 뉴런을 식별하기 위한 소스 추출, 신경 활동을 추정하기 위한 스파이크 디컨볼루션, 그리고 다양한 기록 세션 간 뉴런을 추적하기 위한 등록 기능을 제공합니다. 1광자 및 2광자 형광 현미경을 모두 지원하며, 오프라인(후처리) 또는 온라인(실시간) 모드로 작동할 수 있습니다.

대상 사용자

대규모 칼슘 또는 전압 이미징 데이터셋을 처리하여 신경 활동 패턴을 식별해야 하는 신경과학 및 생물 이미징 연구자들.

주요 특징

• 다양한 이미징 지원: 1광자 및 2광자 형광 현미경 데이터 모두 지원.
• 확장 가능한 알고리즘: 모션 보정, 소스 추출, 스파이크 디컨볼루션에 대한 빠른 방법 제공.
• 실시간 기능: 실시간 실험을 위한 온라인 분석 모드(예: OnACID) 지원.
• 다중 세션 추적: 여러 이미징 세션 간 뉴런 등록을 위한 도구 포함.
• 포괄적인 데모: 3D 부피 이미징에서 수상돌기 분석에 이르기까지 다양한 사용 사례를 다루는 Jupyter 노트북 제공.