Nörobilimciler, deneysel verileri işleyip analiz etmek, deneyleri yönetmek ve beyin devrelerinin modellerini simüle etmek için MATLAB ve Simulink kullanıyorlar. MATLAB ve Simulink’i kullanarak şunları yapabilirsiniz:
- Elektrot sinyal kayıtlarından, zaman serisi verilerini analiz edebilirsiniz.
- Nörogörüntüleme ve mikroskopi çalışmalarından yapısal ve işlevsel görüntü verilerini çıkarabilirsiniz.
- Nörobilim verilerini kullanarak makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle sınıflandırma, tahminleme ve kümeleme yapabilirsiniz.
- Beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) ve davranışsal kontrol sistemleri dahil olmak üzere canlı veri akışlarını işleyebilir ve oluşturabilirsiniz.
MATLAB kullanan nörobilimciler ayrıca, nörobilim uygulamaları için oluşturulmuş üçüncü taraf ürünler aracılığıyla zengin kütüphanelere de erişebilirler. Ücretsiz olarak paylaşılan ürünler ve iş ortaklığı bulunan ticari ürünler donanım ve bulut bağlantısı da sunmaktadır.
Sinirsel Veri Bilimi
İstatistik, makine öğrenmesi ve derin öğrenme için hazır algoritmaları kullanarak çoklu deneyler yapabilmek ve veri çeşitlilikleri içeren veri kümeleriyle çalışmak için MATLAB’ i kullanabilirsiniz.
Parallel Computing Toolbox kullanarak, MATLAB uygulamalarınızı tek tek bilgisayarlardaki tüm çekirdekler ve GPU kartlarında çalışacak şekilde ölçeklendirebilirsiniz.
Bir veya daha fazla hesaplama düğümünde uzak kümelere kolayca ölçeklendirmek için MATLAB Parallel Server‘a erişebilirsiniz.
Nöral Zaman Serileri
MATLAB’i nörobilim zaman serisi verilerini görselleştirmek ve analiz etmek için kullanabilirsiniz.
Sinyal işleme ve dalgacık analizi için MATLAB algoritmalarını ve etkileşimli uygulamaları kullanarak, zaman, frekans ve zaman-frekans alanlarında ön işleme yapabilir ve veri özelliklerini çıkarabilirsiniz.
Uzun kısa dönemli bellek (LSTM) ağları gibi zaman serisi verileri için uygun derin öğrenme tekniklerini uygulayabilirsiniz.
Nörogörüntüleme, Mikroskopi ve Etoloji
MATLAB kullanarak nörobilim görüntü ve video verilerini çeşitli ölçeklerde görselleştirip analiz edebilirsiniz.
NIfTI ve TIFF gibi yaygın dosya biçimlerinde 2 boyutlu ve 3 boyutlu görüntü verilerine erişebilirsiniz ve belleğe sığmayacak kadar büyük veri kümeleriyle çalışabilirsiniz. Morfolojik işlemler ve görüntü segmentasyonu algoritmaları ile beyin bölgelerini ve hücresel yapıları analiz edebilirsiniz. İlgi alanlarını (ROI) belirlemek için etkileşimli araçlar kullanarak özel görüntü işleme iş akışları oluşturabilirsiniz.
Image Labeler ve Video Labeler uygulamaları ile görüntü verilerine etkileşimli olarak etiketler ekleyebilirsiniz. Etiketlenmiş veri kümelerine derin öğrenme tekniklerini uygulayarak tüm görüntüleri, tanımlanabilir bölgeleri veya nesneleri sınıflandırabilir veya ölçebilirsiniz.
Deney Kontrolü ve Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI’ler)
MATLAB kullanarak veri toplama sistemleri, kameralar, EEG sistemleri, nöral kayıt sistemleri, beyin uyarıcıları ve iki-foton mikroskopları gibi geniş bir yelpazedeki donanım cihazlarına veri akışı yapabilirsiniz.
Simulink Real-Time ve HDL Coder kullanarak gerçek zamanlı donanım ve FPGA donanımını kontrol edebilirsiniz, milisaniyenin altında hassasiyetle deneyler çalıştırabilir veya beyin bilgisayar arayüzlerini kontrol edebilirsiniz.
Stateflow kullanarak davranışsal görevler, BCI sistemleri ve diğer deneyler için kontrol mantığı tasarlayabilirsiniz. Stateflow şemalarını MATLAB’ta çalıştırabilirsiniz, gerçek zamanlı olarak veya FPGA donanımlarında da yürütebilirsiniz.
