flatironinstitute/CaImAn

解决的问题

CaImAn 是一个专为大规模钙成像和电压成像数据分析设计的 Python 工具箱。它解决了处理高容量荧光显微镜数据的挑战，从噪声和运动伪影中提取有意义的生物信号。

工作原理

该工具箱实现了一套可扩展的算法来处理成像数据。它支持运动校正以稳定图像，源提取以识别神经元，脉冲去卷积以估计神经活动，并支持注册以追踪不同记录会话中的神经元。它支持单光子和双光子荧光显微镜，并可在离线（后处理）或在线（实时）模式下运行。

适用人群

需要处理大规模钙成像或电压成像数据集以识别神经活动模式的神经科学和生物成像研究人员。

主要亮点

• 多模态成像支持：兼容单光子和双光子荧光显微镜数据。
• 可扩展算法：提供快速的运动校正、源提取和脉冲去卷积方法。
• 实时处理能力：支持在线分析模式（如 OnACID），适用于实时实验。
• 多会话追踪：包含跨多个成像会话注册神经元的工具。
• 全面的演示示例：提供涵盖从 3D 体积成像到树突分析等各种应用场景的 Jupyter 笔记本。