DeepMReye：基于深度神经网络的磁共振眼动追踪

DeepMReye：基于深度神经网络的磁共振眼动追踪

DeepMReye Main model and preprocessing code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepMReye

项目核心功能/场景

磁共振成像（MRI）数据眼动追踪分析

项目介绍

DeepMReye 是一个开源项目，专注于利用深度神经网络技术，从磁共振成像（MRI）数据中提取眼动信息。这一项目不仅提供了一套完整的代码示例，还包含了一个用户友好的Streamlit应用程序，使得用户可以轻松地拖拽fMRI数据并快速下载眼动坐标。

项目提供了详尽的Jupyter Notebook教程，涵盖眼球配准、体素提取、模型训练与测试以及基本性能度量等步骤。此外，DeepMReye 还支持在浏览器中运行的Colab Notebook，便于用户在具备GPU支持的Google Colab环境中进行模型训练与评估。

项目技术分析

DeepMReye 采用 Python 编程语言，基于 TensorFlow 深度学习框架进行模型训练。项目支持CPU和GPU版本的TensorFlow，并且经过了Python 3.8以上的环境的广泛测试。以下是项目的主要技术组件：

• 眼球配准：通过自动化的算法将眼球图像与MRI数据进行配准。
• 体素提取：从配准的眼球图像中提取用于模型训练的体素数据。
• 深度学习模型：使用神经网络进行模型训练，以预测眼球的运动。
• 性能度量：提供了一系列性能度量工具，用于评估模型的有效性。

项目技术应用场景

DeepMReye 的应用场景广泛，尤其在神经科学研究中具有显著价值。以下是一些主要的应用场景：

1. 神经心理学研究：通过分析眼动数据，研究大脑活动与视觉注意之间的关联。
2. 眼动追踪实验：在实验中收集眼动数据，用于研究视觉感知、注意力分配等。
3. 医疗诊断：通过分析眼动模式，辅助诊断一些神经退行性疾病。

项目特点

DeepMReye 项目的特点如下：

• 用户友好：提供了一个易于使用的Streamlit应用程序，用户可以轻松上传和下载数据。
• 高度集成：支持多种数据格式，如NIFTI文件，以及多种训练标签格式。
• 可扩展性：可以通过Docker容器在多种环境下运行，并且可以轻松集成到BIDS格式数据集中。
• 性能优越：通过GPU加速，模型训练和测试效率高，适用于大规模数据处理。

通过以上分析，DeepMReye 作为一个基于深度学习的眼动追踪工具，不仅提供了强大的技术支持，而且在易用性和可扩展性方面表现出色，是神经科学和相关领域研究人员的理想选择。

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DeepMReye Main model and preprocessing code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepMReye