神経科学者は、MATLAB および Simulink を使用して、実験データの処理と解析、実験の推進、脳回路モデルのシミュレーションを行っています。MATLAB と Simulink を使用すれば、次のことが可能になります。
- 電極信号の記録から神経科学の時系列データを解析
- 神経画像および顕微鏡検査の研究を基に、構造的および機能的画像データを把握
- 機械学習およびディープラーニングを使用し、神経科学データを用いて学習させたモデルを使って、分類、予測、クラスタリングを実行
- ブレインコンピューター インターフェイス (BCI) や行動制御システムなどのライブ データ ストリームを処理および生成
さらに、MATLAB をご利用の神経科学者は、神経科学用途向けに設計された、豊富なサードパーティ ツールのライブラリにアクセスすることができます。このライブラリには、無料で共有されているコミュニティ ツールボックスや、ハードウェアおよびクラウド接続を提供する商用パートナー製品が含まれています。
「MATLAB は、…思考様式であり、国境を越えた言語であり、他の科学者との共有や共同作業の手段でもあります…」
ニューラル データ サイエンス
MATLAB を使用して、複数の試験、被験者、およびデータモダリティを含むデータセットを処理します。ここでは、統計学、機械学習、およびディープラーニングのためのアルゴリズムの組み込みライブラリを使用します。
MATLAB でライブエディターを使用して、神経科学データストーリーを作成します。これらのデータストーリーをライブスクリプトとして共有し、共同作業者や読者向けに対話的に使用できるようにします。
Parallel Computing Toolbox を使用して、個々のコンピューターやワークステーション上のすべてのコアと GPU カードで実行できるように MATLAB 処理をスケーリングします。MATLAB Parallel Server にアクセスして、1 つまたは複数の計算ノードにまたがるリモートクラスターに簡単にスケーリングできます。
健康な認知加齢を研究するための神経画像データの解析を高速化 (ケンブリッジ大学)。
てんかん患者の頭蓋内脳波 (EEG) 記録をラベル化。(出典: Kaggle)
神経科学の時系列データ
MATLAB を使用して、スパイク、フィールド、頭皮の記録、行動モニタリング記録などの神経科学の時系列データを可視化し、解析します。
信号処理およびウェーブレット解析向けの MATLAB アルゴリズムと対話型のアプリを使用して、時間、周波数、時間-周波数領域のデータを前処理し、特徴量を抽出します。
時系列データに適したディープラーニングの手法 (長期短期記憶 (LSTM) ネットワークなど) を適用します。
神経画像および顕微鏡検査
MATLAB を使用して、神経科学の画像データや映像データをニューロン、脳、被験者単位で可視化し、解析します。
NIfTI や TIFF などの一般的なファイル形式で 2D や 3D の画像データにアクセスし、メモリに収まりきらない大規模なデータセットを処理します。画像処理セッションと被験者全体で画像の位置合わせを行います。画像セグメンテーションのためのモルフォロジー演算およびアルゴリズムを使用して、脳領域および細胞構造を解析します。点と関心領域 (ROI) を指定するための対話型ツールを使用して、カスタムの画像処理ワークフローを構築します。
イメージラベラーやビデオラベラーアプリを使用して、画像データに対話的にラベル付けします。ラベル付けされたデータセットにディープラーニングの手法を適用して、画像全体、識別可能な領域や構造、または個々のピクセルを分類または定量化します。
ディープラーニングによるアルツハイマー病の治療標的の評価 (Genentech)
画像著作権: カーネギーメロン大学
実験制御およびブレイン コンピューター インターフェイス (BCI)
MATLAB を使用して、データ収集システムやカメラ、EEG システム、神経記録システム、脳刺激装置、2 光子顕微鏡といった、さまざまなハードウェアデバイスとの間でデータをストリーミングできます。
Simulink Real-Time および HDL Coder を使用して、リアルタイム ハードウェアと FPGA ハードウェアをそれぞれ制御し、ミリ秒未満の精度が保証された実験や BCI を管理します。
Stateflow を使用して、行動タスクや BCI システム、その他の実験の制御ロジックを設計します。MATLAB で Stateflow チャートを実行したり、リアルタイム ターゲット ハードウェアまたは FPGA ターゲット ハードウェア上で実行します。
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