熨斗的软件

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凯门鳄Python

钙成像采集技术的最新进展正在创建tb /周量级的数据集。内存和计算效率高的算法需要在合理的时间内分析tb级的数据。本项目实现了一套钙成像电影分析管道所需的基本方法。快速和可扩展的算法实现了运动校正,电影操作,以及源和spike提取。CaImAn还包含一些用于分析视频摄像机行为的例程。总之,CaImAn提供了一个处理大型电影的通用工具,特别强调了双光子和单光子钙成像和行为数据集的工具。

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CaImAn-MATLAB

用于大规模钙成像数据分析的计算工具箱。该代码实现了CNMF算法同时从大规模钙成像电影中提取源和spike推理。包含了更多的功能。该代码适用于躯体成像数据的分析。未来将增加对树突/轴突成像数据分析的改进实现。

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Chunkflow

现代成像方法,如光、电子和同步加速器x射线,已经能够对高分辨率的大样本进行3D成像。因此,产生了越来越多tb级甚至pb级的图像卷。在一台计算机上运行的传统软件已经无法处理它们,分布式计算,尤其是云计算通常是首选。同时,由于科学任务的多样性,图像处理管道也多种多样,而它们内部通常有一些共同的操作。Chunkflow旨在解决这些挑战。图像卷被分解为块并分布在计算节点上。得益于混合云架构设计,用户可以同时使用本地集群和公有云,同时使用cpu和gpu运行任务。目前,可以在命令行中组成50多个操作符,以立即构建定制的管道。用户还可以轻松地将自己的Python代码作为新的操作符插入。Chunkflow是在实际项目中构建的,并且已经用于产生超过18pb的结果卷。 The maximum scale we have reached is over 3300 instances with GPUs in Google Cloud across three regions, and Chunkflow is still robust and reliable.

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RealNeuralNetworks.jl

由于神经元和血管的弦状性质,它们可以抽象为具有中心线和半径的弯曲管。该表示方法可用于路径长度和分支角度等形态分析。给定一个精确的体素分割,物体中心线和半径的计算称为骨架化。RealNeuralNetworks.jlis developed to do that. Unlike most related packages, it combines the synaptic connectivity graph with morphological features and could be used to explore the relationship between synaptic connectivity and morphology. Recently, a new arising programing language, called Julia, is getting popular in data science. RealNeuralNetworks.jl is a Julia package and the algorithms are written from scratch for less dependency and efficiency.

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