Flow-Registration : compensation de mouvement basée sur le flux optique / stabilisation vidéo / enregistrement pour les données d'imagerie à 2 photons

Boîte à outils pour la compensation et la stabilisation de vidéos de microscopie multicanal. Le code est écrit en Matlab, Java (Plugin IJ) et C++. La publication de cette boîte à outils peut être trouvée ici et le site Web du projet avec les résultats vidéo ici .

Installation

Pour installer la boîte à outils, clonez le référentiel ou téléchargez la version la plus récente et exécutez le

set_path.m

script. Avec

savepath

la boîte à outils sera disponible en permanence dans MATLAB.

Veuillez nous contacter pour plus de détails.

Conditions

Pour exécuter cette boîte à outils, MATLAB 2018b et versions ultérieures avec un compilateur C++ configuré (vérifiez ici les compilateurs pris en charge) sont requis.

Commencer

Ce référentiel contient les scripts de démonstration

demos/jupiter.m

et

demos/jupiter_minimal_example.m

qui sont prêts à l'emploi et compensent la gigue dans un enregistrement amateur d'un impact de météore sur Jupiter. Le dossier

demos/examples

contient des exemples qui illustrent des cas d'utilisation de la boîte à outils et

demos/reproduce_journal_results

contient des scripts qui reproduisent les évaluations de notre article.

Le plugin prend en charge la plupart des types de fichiers couramment utilisés tels que HDF5, les piles tiff et les fichiers matlab mat. Pour exécuter la compensation de mouvement, les options doivent être définies dans un

OF_options

objet tel que

options = OF_options(...
    'input_file', 'input.hdf', ... % input path
    'output_path', results_folder, ... % results folder
    'output_format', 'MAT', ...
    'alpha', [0.5, 0.5], ... % smoothness parameter
    'sigma', [0.5, 0.5, 0.1; ... % gauss kernel size channel 1
              0.5, 0.5, 0.1], ... % gauss kernel size channel 2
    'weight', [1, 1], ...
    'levels', 15, ... % solver levels
    'eta', 0.86, ... % pyramid stepsize
    'iterations', 25, ... % outer iterations (the larger the better the result, but slower)
    'bin_size', 5, ... % binning over 5 frames from the 30 hz data
    'buffer_size', 500, ... % size of blocks for the parallel evaluation (larger takes more memory)
    'output_typename', [], ...
    'reference_frames', 1:5 ...
    );

L'objet est ensuite transmis à

compensate_recording(options)

pour exécuter la compensation de mouvement

input.hdf

dans

results_folder

. Pour s'exécuter

compensate_recording

avec les paramètres par défaut, seuls le fichier d'entrée et le chemin de sortie doivent être spécifiés.

Base de données

L'ensemble de données que nous avons utilisé pour nos évaluations est disponible sous forme de films à 2 photons avec des artefacts de mouvement .

Citation

Des détails sur la méthode et les résultats vidéo peuvent être trouvés ici .

Si vous utilisez des parties de ce code ou du plugin pour votre travail, veuillez citer

P. Flotho, S. Nomura, B. Kuhn et DJ Strauss, "Logiciel pour l'enregistrement d'images non paramétriques de données d'imagerie à 2 photons", J Biophotonics, 2022. doi:https://doi.org/10.1002/jbio. 202100330

Entrée BibTeX

@article{flotea2022a,
    author = {Flotho, P. and Nomura, S. and Kuhn, B. and Strauss, D. J.},
    title = {Software for Non-Parametric Image Registration of 2-Photon Imaging Data (in press)},
    year = {2022},
  journal = {J Biophotonics},
  doi = {https://doi.org/10.1002/jbio.202100330}
}