主要特点:
•使用带通滤波、抖动矫正和dF/F计算来处理您的视频,并进行细胞识别和钙事件检测;
•使用Matlab和Python API批处理您的数据;
•自动记录的系统日志和时间记录追踪实验进程;
•利用机器视觉处理视频,实时提取信噪比;
•可在任何阶段导出您的数据,并且数据格式兼容多种分析工具,包括Matlab,Excel和ImageJ;
•适用于Windows,Mac和Linux。
运动校正

背景滤光

运动校正

细胞筛选
如何可视化您的Ca2 +信号并转换为相关数据
1 | 预处理 最优化数据:降采样,区域裁剪,移除组件。 |
2 | 运动校正 校正由各种原因引起的画面抖动。 |
3 | △F/F 标准化瞬时荧光。 |
4 | 细胞识别 使用自动(CNMFe)算法,可自动识别细胞ROI, 提取细胞信号,无需手动限定细胞数量。 |
5 | 纵向细胞识别 在同一动物的多段视频之间进行细胞定位和匹配。 |
6 | 事件检测 根据荧光强度变化自动检测钙事件活动指数。 |