SpikeInterface/spikeinterface

解决的问题

SpikeInterface 提供了一个统一的 Python 框架，用于神经元放电（spike）排序，即从细胞外电生理记录中识别和分离单个神经动作电位（spikes）的过程。它消除了研究人员在不兼容的、分散的排序工具和文件格式之间手动切换的需要。

如何工作

它作为一个全面的接口，将现有的多种神经元放电排序技术和算法整合到一个代码库中。用户可以通过一致的 API 读取和写入各种细胞外文件格式，对记录数据进行预处理，并运行多种流行的排序器（如 Kilosort、MountainSort 以及自研工具 Lupin）。该框架还包含后处理、质量指标计算、基准测试和运动/漂移校正工具。

适用人群

需要使用多种算法和工具处理、排序和整理神经元放电数据的神经科学家和研究人员。

主要亮点

• 统一 API：从一个地方访问多个半自动排序器和自研算法。
• 容器化执行：通过 Docker 或 Singularity 运行主流排序器，无需本地安装。
• 完整流水线：覆盖从读取原始文件、预处理到后处理和数据整理的全流程。
• 验证工具：包含质量指标和基准测试功能，用于验证排序结果。
• 灵活的数据整理：支持基于机器学习、基于指标和手动的数据整理策略。