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功能材料及相关器件的研究、开发、生产和销售
产品名称Plexon Offline Sorter软件
Offline Sorter(OFS)是如今业内受认可和信赖的离线Spike Sorting软件,超过1,700篇的已发表论文特别引用了OFS作为其方法的一部分。OFS还能兼容其他很多第三方数据采集的文件类型,如:Plexon (.PL2, .PLX), NeuroExplorer? (.NEX), Alpha Omega (.MAP, .MPX), Axion Biosystems (.SPK, .RAW), Cyberkinetics/Blackrock Microsystems (.NEV, .NS5), CED Spike-2 (.SMR), DataWave (.UFF, .DAT, .CUT, .ACT), Neuralynx (.NTT, .NST, .NSE, .NCS, .NVT), MultiChannel Systems (.MCS, .MCD), Panasonic (.MED), Neuroshare (.NSN), Data Translations (.DCF),等等。
Offline Sorter 已经升级至4.0版本了!
全新的OFS v4是一款用于查看、甄别和分选通过电极采集到的神经元放电信号(Spike)的工具,功能强大、操作简便。电极的种类可以是单电极(single electrode)、双极电极(Steretrode)和四极电极(Tetrode)。4.0版本加载了新的复杂的数学算法和功能,包括分析重叠的波形、计算性噪比(signal-to-noise ratio ,SNR)、高切滤波(high-cut filtering)和数字滤波(digital referencing)。 OFS v4.0还增加了更广泛的功能,包括同时加载多个PL2文件、全新的 L-Ratio 和 Isolation Distance、Band 和 Line sorting方法、对时间片段(Time Segments) 的命名和操作、保存成NeuroExplorer文件、新的扫描模式(scan modes)包括random initial seed 聚类、支持多Spike来源、支持在一个timeline窗口合并显示连续信号和Spike信号、支持使用标准偏离和平均绝对偏离(MAD)来计算匹配度。
Spike以点的形式显示在2D和3D的聚类空间里,在此基础上可以运用很多手动、半自动和全自动的分类方法对Spike进行分类。而在此之前,OFS可以运用很多不同的阈值方法对连续信号进行Spike的提取。分类之后的spike可以导出成很多格式,以配合之后进一步的分析。
Powerful waveform viewing and sorting
强大的波形显示和分类功能
· 运用principal component projections、voltage slices in time、或者其他20多种波形参数(如: peak, valley, full-width at half maximum)的方法,在3D特征空间内进行手动聚类。
· Box sorting方法
· 在time-voltage空间内进行波形选择
· Template模板匹配算法
· Tetrode 和 Stereotrode 的波形提取
· 神经元互相关分析和ISI放电间隔
· 2D和3D空间内显示波形密度
· 波形校正
· 去除小于ISI放电间隔的波形和运动噪音
· Raster 显示Spike和连续数据
· Sorting结果可导入PowerPoint中,并可打印
· Sorting的统计数据
· 波形特征和Sorting的统计数据可导入到MATLAB®, Excel® 或text 中
· Sorting结果可导入到NeuroExplorer中
· 对于任一通道可保存和调出特定的Sorting方法
Time segmentation, adaptive sorting methods, and time-dependent analysis
· 将文件分割成时间片段,对每个时间片段单独的查看和Sorting
· Clusters vs. Time view显示出聚类随着时间的变化发展
· Sort Quality vs. Time Segment graph 显示出sort quality 随时间的变化
· Adaptive template sorting
· Template vs. Time view
Semi-automatic and automatic sorting 半自动和全自动Sorting
· 全自动分类算法的参数空间会通过图形显示质量指标的方法被自动扫描,为每个通道对手动的分类结果选择合适的分类.
· 自动扫描的结果可以保存为. SCAN文件。由于结合了新的批处理模式的命令,这个过程允许各种算法的运行。在快速手动Sorting之后,为每个通道对手动的分类结果选择合适的分类。
· 全自动分类方法包括valley seeking 、T-Distribution Expectation Maximization (E-M)等算法。
· 半自动分类方法运用K-means、Standard E-M等算法。
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