MATLAB pour les neurosciences

La science et les ressources neuroscientifiques utilisent MATLAB® et Simulink® pour traiter et analyser des données expérimentales, mener des expériences et simuler des modèles de circuits cérébraux. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :

  • Analyser des données de séries temporelles neuronales à partir d’ enregistrements d'un signal d'électrode
  • Comprendre des données structurelles et fonctionnelles issues d'études par neuro-imagerie et microscopie
  • Utiliser le Machine Learning et le Deep Learning pour effectuer des tâches de classification, de prédiction et de regroupement en utilisant des modèles entraînés avec des données neuroscientifiques
  • Traiter et générer des flux de données temps réel, provenant de systèmes de contrôle comportemental et d'interface cerveau-machine (ICM)

Les neuroscientifiques qui utilisent MATLAB peuvent également accéder à une vaste bibliothèque d'outils tiers conçus spécialement pour des applications en neurosciences. Ces outils incluent notamment des toolboxes communautaires libres de droit et des produits commerciaux de partenaires qui offrent une connectivité au hardware et au cloud.

« MATLAB est… une façon de penser, un langage qui dépasse les frontières et une manière de partager et de collaborer avec d'autres scientifiques… »

Mike X. Cohen, "MATLAB for Brain and Cognitive Scientists"

Utilisation de MATLAB pour les neurosciences

Data Science pour les données neuronales

Utilisez MATLAB pour exploiter des jeux de données provenant de plusieurs essais, impliquant différents sujets et différentes modalités, en utilisant les bibliothèques d'algorithmes pour les statistiques, le Machine Learning et le Deep Learning.

Utilisez MATLAB pour créer des « data stories » neuroscientifiques avec le Live Editor. Partagez ces « data stories » et rendez-les interactives pour vos collaborateurs et vos lecteurs sous forme de live scripts.
Accélérez les traitement MATLAB en les exécutant sur tous les cœurs et cartes graphiques de vos stations de travail ou vos ordinateurs personnels, en utilisant Parallel Computing Toolbox™. Accédez à MATLAB Parallel Server™ afin de déployer des traitements sur des clusters distants, sur un ou plusieurs nœuds de calcul.


Données d'un EEG intracrânien fournies par Kaggle

Séries temporelles neuronales

Utilisez MATLAB pour visualiser et analyser des séries temporelles  issues d’électro-encéphalogrammes ou d’examens comportementaux.

Effectuez un prétraitement et une extraction des caractéristiques de données dans les domaines de temps, fréquence, et temps-fréquence en utilisant des algorithmes MATLAB et des applications interactives pour le traitement des signaux et l'analyse de wavelets.

Appliquez des techniques de deep learning adaptées aux données de séries temporelles, telles que les réseaux LSTM (Long Short-Term Memory).


Imagerie cérébrale et microscopie

Utilisez MATLAB pour visualiser et analyser des données image et vidéo neuroscientifiques à l'échelle du neurone, du cerveau et du sujet.

Accédez à des données images en 2D et 3D dans des formats de fichiers courants, tels que NIfTI et TIFF et travaillez avec des jeux de données qui sont trop volumineux pour être stockés en mémoire. Alignez les images prises lors d’une session d’imagerie ou sur différents sujets. Analysez des régions cérébrales et des structures cellulaires avec des opérations morphologiques et des algorithmes dédiés à la segmentation d'image. Développez des processus de traitement d'images personnalisés en utilisant des outils interactifs conçus pour la spécification de points et de régions d'intérêt.

Labellisez des données images de manière interactive avec les applications Image Labeler et Video Labeler. Appliquez les techniques de Deep Learning aux jeux de données labellisés pour classifier ou quantifier des images entières, des régions ou des structures identifiables d’images ou encore des pixels individuels.


Crédit : Université Carnegie Mellon

Interfaces cerveau-machine (ICM) et contrôle des expériences

Utilisez MATLAB pour diffuser des données vers et à partir d'une grande variété d'équipement hardware comme des systèmes d'acquisition de données, des caméras, des systèmes d'EEG, des systèmes d'enregistrement neuronal, des simulateurs cérébraux et des microscopes à deux photons.

Utilisez Simulink Real-Time™ et HDL Coder™ pour contrôler le hardware temps réel et le hardware FPGA afin de respectivement contrôler les expériences ou les ICM avec une garantie de précision inférieure à la milliseconde.

Utilisez Stateflow® pour concevoir les logiques de contrôle pour des tâches comportementales, des systèmes d'ICM et d'autres expériences. Exécutez des diagrammes Stateflow dans MATLAB ou orientez-vous vers des exécutions temps réel ou sur hardware FPGA.


Autour des neurosciences

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