Facemap: 基于开源的神经活动预测框架

Facemap: 基于开源的神经活动预测框架

facemap Framework for predicting neural activity from mouse orofacial movements tracked using a pose estimation model. Package also includes singular value decomposition (SVD) of behavioral videos. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/facemap

Facemap 是一个开源项目，旨在通过追踪小鼠的面部运动来预测神经活动。该项目主要使用 Python 语言开发，并依赖于深度学习技术进行面部关键点检测和神经活动预测。

项目基础介绍

Facemap 提供了一个用于追踪小鼠面部运动的关键点检测模型，以及一个基于这些关键点估计神经活动的神经网络模型。此外，它还可以对行为视频进行奇异值分解（SVD）分析。该框架的开发目的是为了帮助研究人员更好地理解大脑活动与动物行为之间的关系。

核心功能

• 关键点检测: Facemap 通过训练好的网络模型能够从不同的摄像头视角追踪小鼠面部上的特定关键点。
• 神经活动预测: 利用检测到的关键点信息，神经网络模型能够预测相应的神经活动。
• 视频SVD分析: 提供了对行为视频的奇异值分解分析，帮助分析视频数据中的多维模式。

最近更新的功能

最近项目的更新主要集中于提升用户体验和模型性能，以下是一些具体的更新内容：

• 模型优化: 对关键点检测和神经活动预测的模型进行了优化，提高了预测的准确性和稳定性。
• 用户界面改进: 更新了用户图形界面，使得操作更为便捷和直观。
• 文档和教程: 增加了详细的文档和使用教程，帮助新用户更快地理解和运用Facemap。
• 错误修复: 修复了之前版本中的一些已知错误，提高了软件的稳定性。

Facemap 项目的开发者和贡献者持续在 GitHub 上进行维护和更新，感兴趣的科研人员和开发者可以关注项目以获取最新进展。

facemap Framework for predicting neural activity from mouse orofacial movements tracked using a pose estimation model. Package also includes singular value decomposition (SVD) of behavioral videos. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/facemap