Neurocientistas usam MATLAB e Simulink diariamente para lidar com maestria ao abordar dados e processos tão complexos quanto o cérebro humano.
Com o MATLAB e Simulink, você pode:
- Analisar dados de séries temporais neurais de gravações de sinais de eletrodos
- Compreender dados de imagem estrutural e funcional de estudos de neuroimagem e microscopia
- Usar machine learning e deep learning para classificar, prever e agrupar usando modelos treinados com dados de neurociência
- Processar e gerar fluxos de dados ao vivo, incluindo interface cérebro-computador (BCI) e sistemas de controle de comportamento
Neurocientistas que usam MATLAB e Simulink também podem acessar uma rica biblioteca de ferramentas de terceiros criadas especificamente para aplicações de neurociência. Isso inclui toolboxes compartilhadas livremente pela comunidade e produtos parceiros comercialmente suportados que oferecem conectividade com hardware e nuvem.
Exemplos de uso das soluções MathWorks® na neurociência
Avaliando Alvos Terapêuticos para Alzheimer com Deep Learning e a ferramenta "Spine Tool
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A doença de Alzheimer, principal causa de demência, está ligada à perda de espinhas dendríticas no cérebro. Para avaliar essa perda, foi desenvolvido o "Spine Tool", uma ferramenta MATLAB que, após a incorporação de Deep Learning (rede U-Net), otimizou a identificação automática de espinhas dendríticas em tecidos cerebrais de ratos. A nova versão dessa ferramenta promete reduzir em até 50% o esforço manual em estudos futuros, mantendo a precisão na análise.
O MATLAB e o Simulink permitem:
- Analisar Dados Experimentais:Neurocientistas utilizam o MATLAB e Simulink para processar, interpretar e visualizar dados coletados em pesquisas experimentais, auxiliando na compreensão das complexidades neurais.
- Simular Circuitos Cerebrais:O MATLAB e Simulink possibilitam a criação de modelos simulados que imitam a funcionalidade de circuitos cerebrais, facilitando a investigação das dinâmicas cerebrais sem intervenções diretas.
- Estudar Séries Temporais Neurais:Através das capacidades de análise do MATLAB, pesquisadores podem examinar sequências de dados neurais, como as provenientes de gravações de eletrodos, identificando padrões e anomalias nos sinais.
- Obter Novos Insights por Neuroimagem:Com o MATLAB e Simulink, cientistas podem explorar detalhadamente imagens cerebrais obtidas por técnicas avançadas de neuroimagem e microscopia, visando identificar estruturas e funcionalidades específicas do cérebro.
- Utilizar Deep Learning e Machine Learning na Neurociência:Implementando algoritmos avançados, o MATLAB permite o uso de técnicas de Deep Learning e Machine Learning para classificar, prever e agrupar dados neurais, facilitando a identificação de padrões complexos na atividade cerebral.
- Desenvolver Interfaces Cérebro-Computador:Usando o MATLAB e Simulink, pesquisadores podem desenvolver, testar e otimizar sistemas de interação entre o cérebro e dispositivos computacionais, como as interfaces cérebro-computador (BCIs), proporcionando novas formas de comunicação e controle.
Reconectando o Cérebro após Paralisia com Auxílio de Machine Learning
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Após um acidente que resultou na paralisia de um paciente, especialistas desenvolveram um sistema inovador de interface cérebro-computador (BCI) para ajudar a restaurar algumas das funções perdidas.
Desenvolvido com o uso de eletrodos e algoritmos de Machine Learning, o sistema NeuroLife permitiu ao paciente movimentar sua mão, realizar atividades como tocar um instrumento musical e até mesmo sentir objetos por meio de um feedback tátil artificial, demonstrando o poder e potencial dessas soluções em restaurar a independência e melhorar a qualidade de vida de pessoas com paralisia.
O MATLAB e o Simulink permitem:
- Analisar Dados Experimentais:Neurocientistas utilizam o MATLAB e Simulink para processar, interpretar e visualizar dados coletados em pesquisas experimentais, auxiliando na compreensão das complexidades neurais.
- Simular Circuitos Cerebrais:O MATLAB e Simulink possibilitam a criação de modelos simulados que imitam a funcionalidade de circuitos cerebrais, facilitando a investigação das dinâmicas cerebrais sem intervenções diretas.
- Estudar Séries Temporais Neurais:Através das capacidades de análise do MATLAB, pesquisadores podem examinar sequências de dados neurais, como as provenientes de gravações de eletrodos, identificando padrões e anomalias nos sinais.
- Obter Novos Insights por Neuroimagem:Com o MATLAB e Simulink, cientistas podem explorar detalhadamente imagens cerebrais obtidas por técnicas avançadas de neuroimagem e microscopia, visando identificar estruturas e funcionalidades específicas do cérebro.
- Utilizar Deep Learning e Machine Learning na Neurociência:Implementando algoritmos avançados, o MATLAB permite o uso de técnicas de Deep Learning e Machine Learning para classificar, prever e agrupar dados neurais, facilitando a identificação de padrões complexos na atividade cerebral.
- Desenvolver Interfaces Cérebro-Computador:Usando o MATLAB e Simulink, pesquisadores podem desenvolver, testar e otimizar sistemas de interação entre o cérebro e dispositivos computacionais, como as interfaces cérebro-computador (BCIs), proporcionando novas formas de comunicação e controle.
Reconstruindo Mapas Neurais a partir de Dados de Microscopia Eletrônica com Deep Learning
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Pesquisadores do Instituto Max Planck estão usando aprendizado profundo para criar mapas de circuitos neurais do córtex cerebral, conhecidos como “conectomas”. A reconstrução manual desses mapas a partir de dados de microscopia eletrônica leva milhares de horas de trabalho.
Para automatizar partes desse processo, os pesquisadores desenvolveram o FocusEM, um fluxo de trabalho que combina anotações humanas com automação alimentada por redes neurais convolucionais. Com o FocusEM, a reconstrução de 1,8 metro de axônios e identificação de quase 500.000 sinapses exigiu apenas 4.000 horas de trabalho humano, um aumento de eficiência de 10 a 25 vezes.
O MATLAB e o Simulink permitem:
- Criar Redes Neurais Convolucionais (CNNs): Use o software para projetar e treinar CNNs. Analise e interprete dados de imagens cerebrais, elevando sua capacidade de pesquisa e análise.
- Preprocessar Dados: Aplique o MATLAB durante a fase de pré-processamento. Alinhe fatias de imagem, mascare estruturas identificáveis e corrija brilhos de imagem. Aprimore a qualidade dos seus dados para análises mais precisas.
- Automatizar a Reconstrução: Use o MATLAB para desenvolver fluxos de trabalho que combinam anotação humana com automação baseada em CNNs. Agilize o processo de reconstrução de conectomas, integrando conhecimento especializado com a potência da automação. Otimize sua produção e garanta precisão em cada etapa.
- Segmentar Imagens:Utilize o MATLAB e Simulink para otimizar a segmentação de imagens. Baseie-se em algoritmos avançados de processamento de imagens e aprendizado profundo para segmentar de maneira eficaz.
- Desenvolver Classificadores de Machine Learning: Construa e treine classificadores customizados para suportar seus fluxos de trabalho, ajudando a determinar a probabilidade de dois segmentos de volume adjacentes estarem fisicamente conectados, identificar conexões neurais e categorizar segmentos de volume em diversas classificações neurais. Utilize a eficácia desses classificadores para aprimorar sua análise e seus insights.
- Desenvolver Computação Paralela de Alto Desempenho: Combine o MATLAB com o MATLAB Parallel Server™ e o Parallel Computing Toolbox™. Paralelize algoritmos, acelere o tempo de processamento e execute várias tarefas simultaneamente. Aproveite o poder da computação paralela para resultados mais rápidos e precisos.
