신경과학 분야를 위한 MATLAB

신경과학자의 과학 실험이나 리소스에서는 실험 데이터의 처리와 분석, 실험 수행, 두뇌 회로 모델 시뮬레이션에 MATLAB®과 Simulink®가 사용됩니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 전극 신호 기록의 신경 시계열 데이터 분석
  • 신경영상 및 현미경 관찰 연구의 구조적, 기능적 영상 데이터 이해
  • 머신러닝과 딥러닝을 사용하여 신경과학 데이터로 훈련된 모델을 활용해 분류, 예측 및 군집화 수행
  • BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스) 및 행동 제어 시스템 등의 실시간 데이터 스트림 처리 및 생성

또한 MATLAB을 이용하는 신경과학자는 신경과학 응용 분야에 맞춰 제작된 다양한 타사 툴을 사용할 수도 있습니다. 이러한 툴에는 무료로 공유되는 커뮤니티 툴박스와 하드웨어 및 클라우드 연결 기능이 있는 협력업체의 상업용 제품이 있습니다.

“MATLAB은 하나의 사고방식이자 나라의 경계를 넘나드는 언어이며, 다른 과학자와의 공유 및 협업 수단입니다.”

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

신경과학 분야에 MATLAB 활용하기

신경 데이터 과학

MATLAB으로 통계, 머신러닝, 딥러닝에 대한 내장 알고리즘 라이브러리를 활용해 복수의 시행, 연구대상자, 데이터 모달리티  정보가 있는 데이터 세트에 대해 작업할 수 있습니다.

MATLAB의 라이브 편집기를 활용해 신경과학 데이터 스토리를 만들고, 만든 스토리를 공유하고, 이를 협업자와 독자가 사용할 수 있는 대화형 라이브 스크립트로 만들 수 있습니다.
Parallel Computing Toolbox™를 사용하면 개별 컴퓨터 및 워크스테이션의 모든 코어와 GPU 카드에서 MATLAB 처리가 실행되도록 확장할 수 있습니다. MATLAB Parallel Server™를 사용하면 하나 이상의 컴퓨팅 노드에 있는 원격 클러스터로 쉽게 확장할 수 있습니다.


Kaggle 제공 두개강내 EEG 데이터.

신경 시계열

MATLAB으로 스파이크, 필드 및 두피 기록과 행동 모니터링 기록 등의 신경과학 시계열 데이터를 시각화하고 분석할 수 있습니다.

신호 처리와 웨이블릿 분석을 위해 마련된 MATLAB 알고리즘과 대화형 앱으로 시간 영역과 주파수 영역, 그리고 시간-주파수 영역에서 전처리를 적용하고 데이터 특성을 추출할 수 있습니다.

LSTM(장단기 기억) 신경망과 같은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 기법을 적용할 수 있습니다.


신경영상 및 현미경 관찰

MATLAB을 활용해 신경과학 영상 및 비디오 데이터를 뉴런, 두뇌, 연구대상자 등 규모별로 시각화하고 분석할 수 있습니다.

NIfTI와 TIFF 같은 일반적인 파일 형식의 2, 3차원 영상 데이터에 액세스하고 메모리에 담을 수 없을 정도로 큰 대규모 데이터 세트에 대해 작업할 수 있습니다. 영상 세션 및 연구대상자 전반에 대해 영상을 정렬할 수 있습니다. 영상 분할을 위한 모폴로지 연산 및 알고리즘을 활용하여 두뇌 영역과 세포 구조를 분석할 수 있습니다. 지점 및 관심 영역을 설정하는 대화형 도구를 사용해 사용자 지정 영상 처리 워크플로를 구축할 수 있습니다.

Image Labeler와 Video Labeler 앱을 활용해 대화형 방식으로 영상 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 레이블이 지정된 딥러닝 기법을 적용해 전체 영상, 식별 가능한 영역이나 구조, 또는 개별 픽셀을 분류하거나 정량화할 수 있습니다.


영상 출처: Carnegie Mellon University

실험 제어 및 BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스)

MATLAB을 사용하면 데이터 수집 시스템, 카메라, EEG 시스템, 신경신호 기록 시스템, 두뇌 자극기, 이광자 현미경 등 다양한 하드웨어 장치에서, 또는 이들 장치로 데이터를 스트리밍할 수 있습니다.

Simulink Real-Time™ 및 HDL Coder™를 사용하면 각각 실시간 하드웨어 및 FPGA 하드웨어를 제어해 밀리초 미만의 정밀도로 실험 또는 BCI를 제어할 수 있습니다.

Stateflow®를 사용하면 행동 과제, BCI 시스템 및 기타 실험에 대한 제어 로직을 설계할 수 있습니다. MATLAB에서 Stateflow 차트를 실행하거나 실시간 또는 FPGA 하드웨어에서 타깃을 실행할 수 있습니다.


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