Cebra ist ein KI-Tool zur Analyse komplexer Zeitreihendaten, das für Forschungs-Workflows entwickelt wurde, die Verhaltens- und neuronale Aufzeichnungen kombinieren. Es hilft dabei, verborgene Strukturen und Zusammenhänge in stark variablen Signalen sichtbar zu machen, und erzeugt Repräsentationen, die für nachgelagerte Analysen oder Dekodierungsaufgaben verwendet werden können.
Was es macht
Lernt kompakte Repräsentationen von Zeitreihen und erhält dabei wichtige Informationen
Richtet Verhaltens- und neuronale Daten aus und analysiert sie gemeinsam
Unterstützt verschiedene Aufzeichnungsmodi, einschließlich Calcium-Imaging und Elektrophysiologie
Gibt latente Embeddings für weitere Analysen oder Dekodierungsaufgaben aus
Beispielanwendung
Eine Forscherin oder ein Forscher untersucht, wie Gehirnsignale mit den Reaktionen eines Tieres auf Reize zusammenhängen. Cebra kann helfen, Muster sichtbar zu machen, die manuell schwer zu erkennen sind, und wurde verwendet, um angesehenes Video aus Aktivitäten des visuellen Kortex einer Maus zu rekonstruieren.
Hinweise und Einschränkungen
Am besten geeignet für Forschende, die mit biologischen Zeitreihen arbeiten
Erfordert Grundlagenwissen in Neurowissenschaften und Machine Learning
Die Einrichtung kann für Einsteiger herausfordernd sein
Durch die Arten der Daten, die analysiert werden können, begrenzt
