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Erschienen in: Neuroinformatics 1/2018

04.10.2017 | News Item

CHIPS: an Extensible Toolbox for Cellular and Hemodynamic Two-Photon Image Analysis

verfasst von: Matthew J. P. Barrett, Kim David Ferrari, Jillian L. Stobart, Martin Holub, Bruno Weber

Erschienen in: Neuroinformatics | Ausgabe 1/2018

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Excerpt

Two-photon microscopy is able to produce exquisite and informative functional images of cells and blood vessels in living animals or tissue,1 especially when combined with genetically-encoded indicators of cellular activity.2 Since these imaging techniques typically produce too much data to analyse manually, a number of automated or semi-automated image analysis approaches have been developed. However, even aside from the algorithms themselves, many factors can complicate analysis workflows. …

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Fußnoten
1
Shih, A. Y., Driscoll, J. D., Drew, P. J., Nishimura, N., Schaffer, C. B., & Kleinfeld, D. (2012). Two-photon microscopy as a tool to study blood flow and neurovascular coupling in the rodent brain. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism, 32(7), 1277–1309, https://​doi.​org/​10.​1038/​jcbfm.​2011.​196.
 
2
Lin, M. Z., & Schnitzer, M. J. (2016). Genetically encoded indicators of neuronal activity. Nature Neuroscience, 19(9), 1142–1153, https://​doi.​org/​10.​1038/​nn.​4359.
 
3
Drew, P. J., Blinder, P., Cauwenberghs, G., Shih, A. Y., & Kleinfeld, D. (2010). Rapid determination of particle velocity from space-time images using the Radon transform. Journal of Computational Neuroscience, 29(1–2), 5–11. https://​doi.​org/​10.​1007/​s10827-009-0159-1.
 
4
Kim, T. N., Goodwill, P. W., Chen, Y., Conolly, S. M., Schaffer, C. B., Liepmann, D., et al. (2012). Line-scanning particle image velocimetry: an optical approach for quantifying a wide range of blood flow speeds in live animals. PLoS One, 7(6), e38590. https://​doi.​org/​10.​1371/​journal.​pone.​0038590.
 
5
Gao, Y. R., & Drew, P. J. (2014). Determination of vessel cross-sectional area by thresholding in Radon space. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism, 34(7), 1180–1187. https://​doi.​org/​10.​1038/​jcbfm.​2014.​67.
 
6
Ellefsen, K. L., Settle, B., Parker, I., & Smith, I. F. (2014). An algorithm for automated detection, localization and measurement of local calcium signals from camera-based imaging. Cell Calcium, 56(3), 147–156. https://​doi.​org/​10.​1016/​j.​ceca.​2014.​06.​003.
 
7
Mukamel, E. A., Nimmerjahn, A., & Schnitzer, M. J. (2009). Automated analysis of cellular signals from large-scale calcium imaging data. Neuron, 63(6), 747–760. https://​doi.​org/​10.​1016/​j.​neuron.​2009.​08.​009.
 
8
Stobart, J. L., Ferrari, K. D., Barrett, M. J. P., Stobart, M. J., Looser, Z. J., Saab, A. S., et al. (2016). Long-term in vivo calcium imaging of astrocytes reveals distinct cellular compartment responses to sensory stimulation. Cerebral Cortex. https://​doi.​org/​10.​1093/​cercor/​bhw366.
 
9
Pologruto, T. A., Sabatini, B. L., & Svoboda, K. (2003). ScanImage: flexible software for operating laser scanning microscopes. Biomedical Engineering Online, 2:13. https://​doi.​org/​10.​1186/​1475-925X-2-13.
 
10
Linkert, M., Rueden, C. T., Allan, C., Burel, J. M., Moore, W., Patterson, A., et al. (2010). Metadata matters: access to image data in the real world. Journal of Cell Biology, 189(5), 777–782. https://​doi.​org/​10.​1083/​jcb.​201004104.
 
11
Dombeck, D. A., Khabbaz, A. N., Collman, F., Adelman, T. L., & Tank, D. W. (2007). Imaging large-scale neural activity with cellular resolution in awake, mobile mice. Neuron, 56(1), 43–57. https://​doi.​org/​10.​1016/​j.​neuron.​2007.​08.​003.
 
12
Dabov, K., Foi, A., Katkovnik, V., & Egiazarian, K. (2007). Image denoising by sparse 3-D transform-domain collaborative filtering. IEEE Transactions on Image Processing, 16(8), 2080–2095. https://​doi.​org/​10.​1109/​Tip.​2007.​901238.
 
13
Danielyan, A., Wu, Y. W., Shih, P. Y., Dembitskaya, Y., & Semyanov, A. (2014). Denoising of two-photon fluorescence images with block-matching 3D filtering. Methods, 68(2), 308–316. https://​doi.​org/​10.​1016/​j.​ymeth.​2014.​03.​010.
 
14
Makitalo, M., & Foi, A. (2013). Optimal inversion of the generalized anscombe transformation for poisson-gaussian noise. IEEE Transactions on Image Processing, 22(1), 91–103. https://​doi.​org/​10.​1109/​Tip.​2012.​2202675.
 
Metadaten
Titel
CHIPS: an Extensible Toolbox for Cellular and Hemodynamic Two-Photon Image Analysis
verfasst von
Matthew J. P. Barrett
Kim David Ferrari
Jillian L. Stobart
Martin Holub
Bruno Weber
Publikationsdatum
04.10.2017
Verlag
Springer US
Erschienen in
Neuroinformatics / Ausgabe 1/2018
Print ISSN: 1539-2791
Elektronische ISSN: 1559-0089
DOI
https://doi.org/10.1007/s12021-017-9344-y

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