I neuroscienziati utilizzano MATLAB e Simulink per elaborare e analizzare dati sperimentali, eseguire esperimenti e simulare modelli di circuiti cerebrali. Con MATLAB e Simulink, è possibile:
- Analizzare i dati di serie storiche neurali a partire da registrazioni di segnali di elettrodi
- Comprendere i dati immagine funzionali e strutturali degli studi di neuroimaging e microscopia
- Utilizzare il Machine Learning e il Deep Learning per classificare, prevedere e creare cluster utilizzando modelli addestrati con dati neuroscientifici
- Elaborare e generare flussi di dati in tempo reale, compresi sistemi di controllo comportamentale e BCI (brain-computer interface)
I neuroscienziati che utilizzano MATLAB hanno accesso anche a una ricca libreria di strumenti di terze parti studiati appositamente per applicazioni neuroscientifiche. Questi includono toolbox della community condivisi gratuitamente e prodotti di partner commerciali che offrono connettività cloud e hardware.
“MATLAB è... un modo di pensare, un linguaggio che supera le frontiere e un metodo di condivisione e collaborazione con altri scienziati…”
MATLAB per la neuroscienza
Data Science neurale
Utilizza MATLAB per lavorare con set di dati che includono più sperimentazioni, soggetti e modalità di dati, tramite librerie di algoritmi integrate per statistiche, Machine Learning e Deep Learning.
Utilizza MATLAB per creare storie di dati neuroscientifici con il Live Editor. Condividi queste storie di dati e rendile interattive per i collaboratori e i lettori sotto forma di live script.
Scala l’elaborazione MATLAB per l’esecuzione su tutti i core e sulle schede GPU su computer individuali e workstation tramite Parallel Computing Toolbox. Accedi a MATLAB Parallel Server per scalare con facilità a cluster remoti attraverso uno o più nodi di calcolo.
Accelerazione dell’analisi di dati di neuroimaging per lo studio di un invecchiamento cognitivo salutare (Cambridge University)
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Registrazioni EEG intracraniche etichettate di un soggetto epilettico. (fonte: Kaggle)
Serie storiche neurali
Utilizza MATLAB per visualizzare e analizzare dati neuroscientifici di serie storiche, tra cui field recording, registrazioni dei picchi, del cuoio capelluto e dati di monitoraggio del comportamento.
Applica la pre-elaborazione ed estrai dati nei domini di tempo, frequenza e tempo-frequenza tramite algoritmi MATLAB e applicazioni interattive per l’elaborazione di segnali e l’analisi di wavelet.
Applica tecniche di Deep Learning idonee ai dati di serie storiche, ad esempio reti Long Short-Term Memory (LSTM).
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Neuroimaging e microscopia
Utilizza MATLAB per visualizzare e analizzare dati video e dati immagine neuroscientifici in scala del neurone, del cervello e del soggetto.
Accedi a dati immagine 2D e 3D nei formati file più diffusi, come NIfTI e TIFF, e lavora con set di dati che sarebbero troppo grandi per una memoria. Allinea immagini di più sessioni di imaging e soggetti. Analizza le regioni cerebrali e le strutture cellulari con operazioni morfologiche e algoritmi per la segmentazione delle immagini. Costruisci workflow di elaborazione immagini personalizzati tramite strumenti interattivi per specificare punti e regioni di interesse (ROI).
Etichetta in modo interattivo i dati immagine con le applicazioni Image Labeler e Video Labeler. Applica le tecniche di Deep Learning a set di dati etichettati per classificare o quantificare intere immagini, strutture o regioni identificabili o pixel individuali.
Valutazione dei target terapeutici del morbo di Alzheimer con il Deep Learning (Genentech)
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Crediti dell’immagine: Carnegie Mellon University
Sperimentazione di interfacce di controllo e BCI (Brain-Computer Interface)
Utilizza MATLAB per trasmettere dati a e da un’ampia gamma di dispositivi hardware, tra cui sistemi di acquisizione dati, fotocamere, sistemi EEG, sistemi di registrazione neurale, stimolatori cerebrali e microscopi a due fotoni.
Utilizza Simulink Real-Time e HDL Coder per controllare rispettivamente hardware in tempo reale e hardware FPGA, per la gestione di esperimenti o BCI con una precisione garantita inferiore al millisecondo.
Utilizza Stateflow per progettare la logica di controllo per attività comportamentali, sistemi BCI e altri esperimenti. Esegui i diagrammi Stateflow in MATLAB o esegui il targeting su hardware FPGA o in tempo reale.
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