神经科学

 

将 MATLAB 用于神经科学

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神经科学家使用 MATLAB® 和 Simulink® 处理并分析实验数据、驱动实验以及仿真大脑回路模型。借助 MATLAB 和 Simulink，您能够：

  • 通过电极信号记录分析神经时序数据
  • 通过神经成像和显微镜学研究了解结构性和功能性影像数据
  • 借助机器学习和深度学习，使用神经科学数据训练模型以进行分类、预测和聚类
  • 处理和生成实时数据流，包括脑机接口 (BCI) 和行为控制系统

借助 MATLAB，神经科学家还可以访问面向神经科学应用的第三方工具库，利用其中的丰富资源。这里既有免费共享的社区工具箱，也有商业合作伙伴产品，可以与硬件和云实现互连。

“MATLAB 是一种思维方式，一种跨越国界的语言，一种与其他科学家进行分享和协作的方式……”

MATLAB for Brain and Cognitive Scientists，Mike X. Cohen 著

神经数据科学

使用 MATLAB 内置的统计、机器学习和深度学习算法库来处理包含多个试验、受试者和数据模态的数据集。

使用 MATLAB 的实时编辑器创建神经科学数据案例。以实时脚本形式共享这些数据案例，以便与合作者以及读者进行交互。
利用 Parallel Computing Toolbox™ 扩展 MATLAB 的处理能力，使其可以基于个人计算机和工作站上的所有内核和显卡运行。利用 MATLAB Parallel Server™，更可轻松扩展到一个或多个计算节点上的远程集群。

图片显示，中年时期积极参与社交活动的老年患者拥有更高的大脑健康水平

加速神经成像数据分析，推进健康认知老化研究（剑桥大学）

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多个信号数据信道，分别对应于癫痫受试者在健康时期与癫痫发作前采集的 EEG 记录。

标注的癫痫受试者颅内 EEG 记录。（来源：Kaggle） 

神经时间序列

使用 MATLAB 可视化和分析神经科学时序数据，包括峰值、电场和头皮记录以及行为监测记录。

利用 MATLAB 的信号处理和小波分析算法以及交互式 App，在时域、频域和时频域应用预处理并提取数据特征。

应用适合时序数据的深度学习方法，例如长短期记忆 (LSTM) 网络。

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神经成像和显微镜学

使用 MATLAB 在神经元、大脑和受试者各级可视化和分析神经科学影像和视频数据。

读取常见文件格式（例如 NIfTI 和 TIFF）的二维和三维影像数据，处理无法放入内存的大型数据集。跨多个成像会话和受试者执行影像配准。使用图像分割的形态学运算和算法，分析大脑区域和细胞结构。利用交互式工具构建自定义图像处理工作流程，用以指定点和关注区域 (ROI)。

借助图像标注器和视频标注器，以交互方式标注影像数据。在标注的数据集中采用深度学习方法，对整个影像、可识别区域/结构或单个像素进行分类或量化。

阿尔茨海默病患者大脑中的神经元

用深度学习评估阿尔茨海默病治疗靶点（基因泰克）

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无损式脑机接口 (BCI)。图片所有权：卡耐基梅隆大学

图片所有权：卡耐基梅隆大学

实验控制和脑机接口 (BCI)

使用 MATLAB 在各种硬件设备之间流式传输数据，包括数据采集系统、摄像机、EEG 系统、神经记录系统、脑刺激器和双光子显微镜。

分别借助 Simulink Real-Time™ 和 HDL Coder™ 控制实时硬件和 FPGA 硬件，确保以亚毫秒级精度控制实验或 BCI。

采用 Stateflow® 针对行为任务、BCI 系统和其他实验设计控制逻辑。在 MATLAB 中运行 Stateflow 图，或将其部署到实时或 FPGA 硬件上执行。

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