Cebra

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CEBRA ist ein selbstlernender Algorithmus zur interpretierbaren Zeitreihenanalyse. Er dekodiert komplexe neuronale und Verhaltensdaten und deckt verborgene Strukturen auf.

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CEBRA ist ein selbstlernender Algorithmus zur Analyse hochdimensionaler Aufzeichnungen. Er bildet neuronale Aktivität auf interpretierbare, konsistente Einbettungen ab. Sie verwenden CEBRA, um Zeitreihendaten zu komprimieren und verborgene Strukturen aufzudecken. Dieses Werkzeug eignet sich hervorragend für simultane Verhaltens- und neuronale Aufzeichnungen. Sie können die Aktivität des visuellen Kortex von Mäusen dekodieren, um gesehene Videos zu rekonstruieren. Sie dekodieren auch sensorimotorische Kortex-Trajektorien von Primaten und die Position von Tieren während der Navigation. CEBRA bietet einen hypothesen- oder entdeckungsorientierten Ansatz. Er erzeugt leistungsstarke latente Räume. Sie erhalten genaue Ergebnisse für Ihre neurowissenschaftliche Forschung. Erkunden Sie seine Fähigkeiten anhand von Dokumentationen und Demos.

Use Cases

• Neuronale Aktivität des visuellen Kortex dekodieren, um gesehene Videos zu rekonstruieren. • Trajektorien vom sensomotorischen Kortex von Primaten dekodieren. • Position während der Navigation dekodieren. • Ratten-Hippocampus-Daten auf Positions-/neuronalen Aktivitätskorrelation analysieren. • Maus-Primärvisuellen-Kortex-Daten mit DINO-Frame-Merkmalen einbetten. • Neuronale Daten aus primärem motorischem und somatosensorischem Kortex analysieren.

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