尖峰检测与尖峰排序的自动聚类

klusta的Python项目详细描述


#Klusta:自动尖峰排序多达64个通道

[![生成状态](https://img.shields.io/travis/kwikteam/klusta.svg)](https://travis-ci.org/kwikteam/klusta) [![codecov.io](https://img.shields.io/codecov/c/github/kwikteam/klusta.svg)](http://codecov.io/github/kwikteam/klusta?branch=master) [![文档状态](https://readthedocs.org/projects/klusta/badge/?version=latest)](http://klusta.readthedocs.org/en/latest/) [![PYPI发布](https://img.shields.io/pypi/v/klusta.svg)](https://pypi.python.org/pypi/klusta) [![github发布](https://img.shields.io/github/release/kwikteam/klusta.svg)](https://github.com/kwikteam/klusta/releases/latest

[klusta](https://github.com/kwikteam/klusta)是一个开源软件包,用于自动对多电极神经生理学记录进行尖峰排序,这些记录是由包含几十个位点的探针制成的。

我们也在积极研究更复杂的算法,这些算法将扩展到成百上千个频道。这项工作是在[phy项目](https://github.com/kwikteam/phy)中完成的,目前仍处于实验阶段。

##概述

klusta实现以下功能:

  • kwik:一种基于hdf5的文件格式,用于存储峰值排序会话的结果。
  • spike detection(也称为spikedetekt):为包含数十个通道的探测器设计的算法,基于探测器中记录点形成的邻接图中的洪水填充算法。
  • automatic clustering(也称为masked klustakwik):为高维结构化数据集设计的自动聚类算法。

##图形用户界面

您需要一个gui来可视化峰值排序结果。

我们开发了两个具有相同功能的图形用户界面程序:

  • phy kwikgui:更新的项目,可扩展到数百个/数千个频道,仍然是相对实验性的。如果您按照下面的安装说明操作,它将自动安装。
  • [klustaviewa](https://github.com/klusta team/klustaviewa):广泛使用,但较旧,安装有点困难,因为它依赖于非常旧的依赖项。

两个gui都使用相同的kwik格式。

##快速安装指南

以下说明将同时安装klustaphy kwikgui

  1. 确保已安装了[miniconda](http://conda.pydata.org/miniconda.html)。您可以为您的操作系统(Linux、Windows或OS X)选择Python3.5 64位版本。

  2. [下载环境文件。](https://raw.githubusercontent.com/kwikteam/klusta/master/installer/environment.yml

  3. 在保存文件的目录中打开终端(在Windows上,cmd,而不是powershell),然后键入:

    ^{tt1}$

  4. 完成!现在,要使用klusta和phy kwikgui,请输入包含文件的目录并键入:

    ^{tt2}$

    See the documentation for more details.

###更新软件

要获取软件的最新版本,请打开终端并键入:

` source activate klusta  # omit the `source` on Windows pip install klusta phy phycontrib --upgrade `

##技术细节

klusta是用纯python编写的。用python和cython编写的集群代码目前位于[另一个存储库](https://github.com/kwikteam/klustakwik2/)。

##链接

##学分

klusta由伦敦大学学院的[cortexlab](https://www.ucl.ac.uk/cortexlab)的[cyrille rossant](http://cyrille.rossant.net)、[shabnam kadir](https://iris.ucl.ac.uk/iris/browse/profile?upi=SKADI56)、[dan goodman](http://thesamovar.net/)、[max hunter](https://iris.ucl.ac.uk/iris/browse/profile?upi=MLDHU99)和[kenneth harris](https://iris.ucl.ac.uk/iris/browse/profile?upi=KDHAR02)开发。

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