Debian Science Cognitive Neuroscience packages

AMIDE (Amide's a Medical Image Data Examiner) Amide ist ein Werkzeug, um medizinische Bilddaten anzuzeigen und zu analysieren. Seine Fähigkeiten umfassen die simultane Behandlung von mehreren, aus einer Vielzahl von Dateiformaten, importierten Datensätzen, Bildzusammenführungen, dreidimensionales Zeichnen von betroffenen Regionen und deren Analyse, Volumenberechnung und starre Körperausrichtungen.

Amide importiert die meisten klinischen DICOM-Dateien, unter Verwendung der DCMTK-Bibliothek.

Diese Software ermöglicht die Erstellung, Anzeige und Bearbeitung von Oberflächenrekonstruktionen der Hirn- und Kleinhirnrinde, die Betrachtung von Volumina und die Darstellung von experimentellen Daten auf den Flächen und Volumina. Während Caret in erster Linie eine grafische Anwendung ist, liefert es auch das vielseitige Kommandozeilenwerkzeug »caret_command« mit, das einen erheblichen Teil von Carets Funktionalität unterstützt.

Caret kann stereotaktische Atlanten (Mensch, Affe, Maus und Ratte) aus einer offenen Onlinedatenbank laden und verwenden.

Einige Funktionen von Caret sind nur mit zusätzlichen Datendateien aus dem Paket caret-data verfügbar. Dazu gehören:

• die Abbildung von Volumina auf Oberflächen mittels des PALS-Atlas
• »Morphing« mit mehreren Auflösungen
• Projektion von Brennpunkten mittels des PALS-Atlas
• oberflächenbasierte Registrierung
• Abflachen von Oberflächen

Derzeit ist das Paket caret-data nur im NeuroDebian-Depot verfügbar. Unter http://neuro.debian.net finden Sie weitere Informationen.

Befehlszeilenprogramme zum Erstellen, Modifizieren, Ausgeben und Validieren von Dateien von DICOM-Attributen. Unterstützt die Umwandlung einiger proprietärer medizinischer Bildformate zu DICOM. Kann Daten in den älteren Formaten ACR/NEMA und einige proprietäre Versionen dieser Formate wie beispielsweise SPI handhaben.

dinifti wandelt im DICOM-Format gespeicherte MRI-Bilder in das NIfTI-Format um. Das NIfTI-Format ist angedacht, als das neue Standardformat für die medizinische Bildgebung. Es kann z.B. für FSL, AFNI, SPM, Caret und Freesurfer benutzt werden.

dinifti wandelt einzelne Dateien um. Es wird aber auch ein Batchmodus für die Umwandlung ganzer DICOM-Verzeichnisse unterstützt. Umgewandelte NIfTI-Dateien können entsprechend den Bildserien-Informationen aus den DICOM-Dateien benannt werden.

Dieses Paket stellt einen Betrachter für 3d- und 4d-MRI-Daten und DTI-Bilder bereit. FSLView ist zudem in der Lage ANALYZE- und NIFTI-Dateien darzustellen. Der Betrachter unterstützt mehrere 2d-Betrachtungsmodi (orthogonal, lightbox oder einzelne Slices) ebenso wie das Rendern von 3d-Rauminhalten. Zusätzlich kann FSLView Zeitreihen darstellen und metrische und stereotaxische Atlas-Daten übereinander legen.

FSLView ist ein Teil von FSL.

SNAP ermöglicht die halbautomatische Segmentierung von Strukturen in medizinischen Aufnahmen (z.B. von Magnetresonanztomographien des Gehirns) durch Aktiv-Kontur-Methoden, genauso wie eine manuelle Abgrenzung und die Navigation in der Aufnahme. Nennenswerte Fähigkeiten sind:

• verlinkte Zeiger für eine nahtlose 3D-Navigation
• gleichzeitige manuelle Aufteilung in drei orthogonalen Ebenen

• Unterstützung für viele verschiedene 3D-Bildformate, einschließlich

  NIfTI * Unterstützung für eine gleichzeitige, verlinkte Ansicht und Aufteilung

  von mehreren Aufnahmen * eingeschränkte Unterstützung für farbige Aufnahmen ( z.B. diffusion

  tensor maps) * 3D-Ebenen-Schneidewerkzeug für schnelle Nachbearbeitung von

  Segmentierungsergebnissen

Der Name dieses Projektes leitet sich von »Medical Image Conversion« (Umwandlung von Bildern in der Medizin) ab. Die Software wurde unter der (L)GPL veröffentlicht, stellt den kompletten C-Quellcode der Bibliothek zur Verfügung sowie ein flexibles Kommandozeilenwerkzeug und eine ansprechende grafische Benutzeroberfläche auf Grundlage von GTK+. Aktuell werden die folgenden Formate unterstützt: Acr/Nema 2.0, Analyze (SPM), DICOM 3.0, InterFile 3.3 und PNG.

Das Programm ermöglicht außerdem, nicht unterstützte Dateien ohne Kompression zu lesen, die Pixelwerte auszugeben oder angegebene Bilder zu extrahieren/neu zu ordnen. Es ist möglich, rohe Binär-/ASCII-Bildfelder auszulesen oder PNG für Desktopanwendungen zu schreiben.

Dieses ist das Befehlszeilenwerkzeug für die Stapelverarbeitung.

Dieses Paket enthält Programme zur Manipulation von MINC-Dateien.

Das Minc-Dateiformat ist ein sehr flexibles medizinisches Bild-Dateiformat, das auf dem generalisierten NetCDF-Datenformat aufbaut. Das Format ist einfach, selbstbeschreibend, erweiterbar, portabel und N-dimensional, mit Programmierschnittstellen sowohl für Datenzugriff auf niederer Ebene als auch zur Volume-Manipulation auf hoher Ebene. Auf diesen Bibliotheken aufbauend gibt es eine Sammlung von allgemeinen Bilddatei-Verarbeitungsprogrammen. Das Format, die Bibliotheken und Programme sind zur Verwendung in einer Forschungsumgebung für medizinische Bildverarbeitung gedacht; sie sind einfach und mächtig und versuchen nicht, gegenüber dem Benutzer eine nette Oberfläche zu bieten.

This is a GUI-based visualization and analysis tool for (functional) magnetic resonance imaging. MRIcron can be used to create 2D or 3D renderings of statistical overlay maps on brain anatomy images. Moreover, it aids drawing anatomical regions-of-interest (ROI), or lesion mapping, as well as basic analysis of functional timeseries (e.g. creating plots of peristimulus signal-change).

In addition to 'mricron', this package also provides 'dcm2nii' that supports converting DICOM and PAR/REC images into the NIfTI format, and 'npm' for non-parametric data analysis.

Niftilib ist eine Sammlung von Ein- und Ausgabebibliotheken zum Lesen und Schreiben von Dateien im NIfTI-1-Datenformat. NIfTI-1 ist ein binäres Dateiformat zum Speichern von medizinischen Bilddaten wie Magnetresonanzbildern (MRI) und funktionalen Magnetresonanztomographiebildern (fMRI) des Gehirns.

Dieses Paket enthält die Hilfsprogramme, die mit der Bibliothek mitgeliefert werden (nifti_tool, nifti_stats und nifti1_test).

Nifti2Dicom is a conversion tool that converts 3D NIfTI files (and other formats supported by ITK, including Analyze, MetaImage Nrrd and VTK) to DICOM. Unlike other conversion tools, it can import a DICOM file that is used to import the patient and study DICOM tags, and allows you to edit the accession number and other DICOM tags, in order to create a valid DICOM that can be imported in a PACS.

This package includes the command line tools.

Laut den Autoren, macht praat Phonetik durch den Computer (frei übersetzt von »doing phonetics by computer«). Durch die grafische Oberfläche sind verschiedene Funktionalitäten zur Sprachanalyse vorhanden: Spektrogramme, Cochleogramme sowie Pitch- und Formant-Extraktion. Artikulationssythese als auch Synthesen von Pitch, Formant und Intensität sind ebenfalls verfügbar. Andere Fähigkeiten sind Segmentierung, Kennzeichnungen, die die Lautschrift benutzen und Berechnung von Statistiken. Praat ist konfigurier- und durch die eigene Skriptsprache erweiterbar und hat Vorkehrungen, um mit anderen Programmen zu kommunizieren.

Psignifit allows fitting of psychometric functions to datasets while maintaining full control over a large number of parameters. Data can either be read from text files or passed through a pipe.

Psignifit performs the calculation of confidence intervals as well as goodness-of-fit tests.

This is the command line version.

Please note: This is the legacy version 2.x of psignifit.

NiBabel provides read and write access to some common medical and neuroimaging file formats, including: ANALYZE (plain, SPM99, SPM2), GIFTI, NIfTI1, MINC, as well as PAR/REC. The various image format classes give full or selective access to header (meta) information and access to the image data is made available via NumPy arrays. NiBabel is the successor of PyNIfTI.

pydicom is a pure Python module for parsing DICOM files. DICOM is a standard (http://medical.nema.org) for communicating medical images and related information such as reports and radiotherapy objects.

pydicom makes it easy to read DICOM files into natural pythonic structures for easy manipulation. Modified datasets can be written again to DICOM format files.

This package installs the module for Python 3.

pyxnat is a simple Python library that relies on the REST API provided by the XNAT platform since its 1.4 version. XNAT is an extensible database for neuroimaging data. The main objective is to ease communications with an XNAT server to plug-in external tools or Python scripts to process the data. It features:

• resources browsing capabilities
• read and write access to resources
• complex searches
• disk-caching of requested files and resources

statsmodels Python3 module provides classes and functions for the estimation of several categories of statistical models. These currently include linear regression models, OLS, GLS, WLS and GLS with AR(p) errors, generalized linear models for several distribution families and M-estimators for robust linear models. An extensive list of result statistics are available for each estimation problem.

Nifti2Dicom is a conversion tool that converts 3D NIfTI files (and other formats supported by ITK, including Analyze, MetaImage Nrrd and VTK) to DICOM. Unlike other conversion tools, it can import a DICOM file that is used to import the patient and study DICOM tags, and allows you to edit the accession number and other DICOM tags, in order to create a valid DICOM that can be imported in a PACS.

This package contains the Qt5 GUI.

This is a toolkit for analysis of functional neuroimaging (chiefly fMRI) experiments and voxel-based lesion-behavior mapping. VoxBo supports the modified GLM (for autocorrelated data), as well as the standard GLM for non-autocorrelated data. The toolkit is designed to be interoperable with AFNI, FSL, SPM and others.

Der Name dieses Projektes leitet sich von »Medical Image Conversion« (Umwandlung von Bildern in der Medizin) ab. Die Software wurde unter der (L)GPL veröffentlicht, stellt den kompletten C-Quellcode der Bibliothek zur Verfügung sowie ein flexibles Kommandozeilenwerkzeug und eine ansprechende grafische Benutzeroberfläche auf Grundlage von GTK+. Aktuell werden die folgenden Formate unterstützt: Acr/Nema 2.0, Analyze (SPM), DICOM 3.0, InterFile 3.3 und PNG.

Das Programm ermöglicht außerdem, nicht unterstützte Dateien ohne Kompression zu lesen, die Pixelwerte auszugeben oder angegebene Bilder zu extrahieren/neu zu ordnen. Es ist möglich, rohe Binär-/ASCII-Bildfelder auszulesen oder PNG für Desktopanwendungen zu schreiben.

Dieses Paket enthält die GUI-Version für X, basierend auf GTK+. Hiermit kann stets nur eine Datei zur Zeit bearbeitet werden.

The Connectome Viewer is a extensible, scriptable, pythonic research environment for visualization and (network) analysis in neuroimaging and connectomics.

Employing the Connectome File Format, diverse data types such as networks, surfaces, volumes, tracks and metadata are handled and integrated. The Connectome Viewer is part of the MR Connectome Toolkit.

PyMVPA eases pattern classification analyses of large datasets, with an accent on neuroimaging. It provides high-level abstraction of typical processing steps (e.g. data preparation, classification, feature selection, generalization testing), a number of implementations of some popular algorithms (e.g. kNN, Ridge Regressions, Sparse Multinomial Logistic Regression), and bindings to external machine learning libraries (libsvm, shogun).

While it is not limited to neuroimaging data (e.g. fMRI, or EEG) it is eminently suited for such datasets.

This is a package of PyMVPA v.2. Previously released stable version is provided by the python-mvpa package.

BioXTAS RAW is a GUI based, Python program for reduction and analysis of small-angle X-ray solution scattering (SAXS) data. The package is designed for biological SAXS data.

BioXTAS RAW provides an alternative to closed source programs such as Primus and Scatter for primary data analysis. Because it can calibrate, mask, and integrate images it also provides an alternative to synchrotron beamline pipelines that scientists can install on their own computers and use both at home and at the beamline.

Dieses Metapaket installiert Debian-Pakete, die für die Durchführung von Experimenten zu physischen Reizen und ihren psychologischen Auswirkungen hilfreich sein können.

Die Auswahl der Pakete zielt auf Software zur Stimulusabgabe ab. Weitere Software zur Analyse der erfassten Daten finden Sie je nach Anwendungsbereich in den Paketen science-neuroscience-cognitive und med-imaging. Schauen Sie sich außerdem science-bci an, da diese häufig einen vollständigen Loop-Rahmen einschließlich der Stimulusabgabe bieten.

Dieses Metapaket installiert Debian-Science-Pakete für den Schriftsatz. Vielleicht sind auch Pakete mit der Kennzeichnung use::typesetting interessant für Sie.

The only purpose of this package is to enable upgrades to the new 'fsl-core' package which replaces 'fsl'. This package can safely be removed.

Users aiming to perform a complete FSL installation (including all data components) are advised to install the 'fsl-complete' package from NeuroDebian.

BioImage Suite has extensive capabilities for both neuro/cardiac and abdominal image analysis and state of the art visualization. Many packages are available that are highly extensible, and provide functionality for image visualization and registration, surface editing, cardiac 4D multi-slice editing, diffusion tensor image processing, mouse segmentation and registration, and much more. It can be integrated with other biomedical image processing software, such as FSL and SPM. This site provides information, downloads, documentation, and other resources for users of the software.

BioImage Suite was developed at Yale University and has been extensively used at different labs at Yale since 2004.

Stimulus counter-balance is important for many experimental designs. This command-line software creates De Bruijn cycles, which are pseudo-random sequences with arbitrary levels of counterbalance. "Path-guided" de Bruijn cycles may also be created. These sequences encode a hypothesized neural modulation at specified temporal frequencies, and have enhanced detection power for BOLD fMRI experiments.

FreeSurfer is a set of tools for analysis and visualization of structural and functional brain imaging data. It contains a fully automatic structural stream for processing cross sectional and longitudinal data.

FreeSurfer provides many anatomical analysis tools, including: representation of the cortical surface between white and gray matter, representation of the pial surface, segmentation of white matter from the rest of the brain, skull stripping, B1 bias field correction, nonlinear registration of the cortical surface of an individual with an sterotaxic atlas, labeling of regions of the cortical surface, statistical analysis of group morphometry differences, and labeling of subcortical brain structures, etc.

This package depends upon the latest version of freesurfer.

OpenMEEG consists of state-of-the art solvers for forward problems in the field of MEG and EEG. Solvers are based on the symmetric Boundary Element method [Kybic et al, 2005], providing excellent accuracy, particularly for superficial cortical sources. OpenMEEG can compute four types of lead fields (EEG, MEG, Internal Potential and Electrical Impedence Tomography).

This package provides command line interface to openmeeg functionality.

Slicer is an application for computer scientists and clinical researchers. The platform provides functionality for segmentation, registration and three-dimensional visualization of multi-modal image data, as well as advanced image analysis algorithms for diffusion tensor imaging, functional magnetic resonance imaging and image-guided therapy. Standard image file formats are supported, and the application integrates interface capabilities to biomedical research software and image informatics frameworks.

3D Slicer main application.

The primary functionality of XNAT is to provide a place to store and control access to neuroimaging data. This includes sophisticated user control, search and retrieval, and archiving capabilities. As open-source software, XNAT also supports a wide variety of research-based processing pipelines, and is able to link up with supercomputer processing power to dramatically shorten image processing time.

EEGLAB is an interactive Matlab toolbox for processing continuous and event-related EEG, MEG and other electrophysiological data incorporating independent component analysis (ICA), time/frequency analysis, artifact rejection, event-related statistics, and several useful modes of visualization of the averaged and single-trial data.

This package provides a version of the MNI Average Brain (an average of 305 T1-weighted MRI scans, linearly transformed to Talairach space) specially adapted for use with the MNI Linear Registration Package.

• average_305.mnc - a version of the average MRI that covers the whole brain (unlike the original Talairach atlas), sampled with 1mm cubic voxels
• average_305_mask.mnc - a mask of the brain in average_305.mnc
• average_305_headmask.mnc - another mask, required for nonlinear mode

Remark: Michael Hanke agreed to take over his stuff from mentors http://mentors.debian.net/cgi-bin/sponsor-pkglist?action=details;package=mni-autoreg and http://mentors.debian.net/cgi-bin/sponsor-pkglist?action=details;package=mni-autoreg-model to Debian Med svn and start group maintenance.

MNI Non-parametric Non-uniformity Normalization (N3). This package provides the 'nu_correct' tool for unsupervised correction of radio frequency (RF) field inhomogenities in MR volumes. Two packages are provided:

• mni-n3 - provides 'nu_correct'
• libebtks-dev - MNI support library with numerical types and algorithms

Remark: Michael Hanke agreed to take over his stuff from mentors http://mentors.debian.net/cgi-bin/sponsor-pkglist?action=details;package=mni-n3 to Debian Med svn and start group maintenance.

The software includes algorithms for simple and advanced analysis of MEG and EEG data, such as time-frequency analysis, source reconstruction using dipoles, distributed sources and beamformers and non-parametric statistical testing. It supports the data formats of all major MEG systems (CTF, Neuromag, BTi) and of the most popular EEG systems, and new formats can be added easily. FieldTrip contains high-level functions that you can use to construct your own analysis protocols in Matlab. Furthermore, it easily allows developers to incorporate low-level algorithms for new EEG/MEG analysis methods.

This is a Python package for visualization and interaction with cortical surface representations of neuroimaging data from Freesurfer. It extends Mayavi’s powerful visualization engine with a high-level interface for working with MRI and MEG data.

PySurfer offers both a command-line interface designed to broadly replicate Freesurfer’s Tksurfer program as well as a Python library for writing scripts to efficiently explore complex datasets.

Statistical Parametric Mapping (SPM) refers to the construction and assessment of spatially extended statistical processes used to test hypotheses about functional imaging data. These ideas have been instantiated in software that is called SPM. It is designed for the analysis of fMRI, PET, SPECT, EEG and MEG.

BrainVISA is a software, which embodies an image processing factory. A simple control panel allows the user to trigger some sequences of treatments on series of images. These treatments are performed by calls to command lines provided by different laboratories. These command lines, hence, are the building blocks on which are built the assembly lines of the factory. BrainVISA is distributed with a toolbox of building blocks dedicated to the segmentation of T1-weighted MR images. The product of the main assembly line made up from this toolbox is the following: grey/white classification for Voxel Based Morphometry, Meshes of each hemisphere surface for visualization purpose, Spherical meshes of each hemisphere white matter surface, a graph of the cortical folds, a labeling of the cortical folds according to a nomenclature of the main sulci.

The Human Imaging Database (HID) is an extensible database management system developed to handle the increasingly large and diverse datasets collected as part of the MBIRN and FBIRN collaboratories and throughout clinical imaging communities at large.

This graphical environment allows for designing large-scale multi-level neuronal systems that can control real-world devices, such as cameras and mobile robots, in real-time. iqr is an extensible framework with the ability to handle new, user-provided, neuron and synapse types, as well as custom interfaces to other hardware systems. iqr employes an XML-based format for system descriptions.