Debian Science Cognitive Neuroscience packages

AMIDE: (Amide's a Medical Imaging Data Examiner). AMIDE è uno strumento per visualizzare e analizzare insiemi di dati di immagini medicali. Tra le sue funzionalità sono incluse: la gestione simultanea di insiemi di dati multipli importati da diversi formati di file, la fusione di immagini, il disegno e l'analisi di regioni 3D di interesse, la resa dei volumi e l'allineamento di corpi rigidi.

Amide importa la maggior parte dei file DICOM clinici (usando la libreria DCMTK).

Questo software permette di creare, visualizzare e manipolare ricostruzioni di superficie della corteccia cerebrale e cerebellare, di visualizzare volumi e mostrare dati sperimentali sulle superfici e sui volumi. Benché Caret sia principalmente una applicazione GUI, con "caret_command" si ha anche un versatile strumento a riga di comando che permette di accedere ad una sostanziosa porzione delle funzionalità di Caret.

Caret può scaricare e usare atlanti stereotassici (uomo, scimmia, topo e ratto) da un database aperto in rete.

Alcune funzionalità di Caret sono disponibili solamente quando sono presenti alcuni file dati aggiuntivi forniti dal pacchetto caret-data. Tra queste sono incluse:

• mappatura di volumi su superficie attraverso atlante PALS,
• morphing multi-risoluzione,
• proiezione di fuochi con atlas PALS,
• registrazione basata su superficie,
• appiattimento di superfici.

Attualmente il pacchetto caret-data è disponibile solo dal repository NeuroDebian. Per maggiori informazioni vedere http://neuro.debian.net

Utilità a riga di comando per creare, modificare, fare il dump e convalidare file di attributi DICOM. Supporta la conversione di alcuni formati per immagini medicali proprietari in DICOM. Può gestire dati nel vecchio formato ACR/NEMA e alcune versioni proprietarie di esso come SPI.

Il programma dinifti converte immagini MRI memorizzate in formato DICOM nel formato NIfTI. Quest'ultimo è considerato il nuovo formato standard per le immagini medicali e può essere usato con, per esempio, FSL, AFNI, SPM, Caret o Freesurfer.

dinifti converte file singoli, ma supporta anche la conversione completamente automatica di complete directory dicom. In aggiunta, i file NIfTI convertiti possono essere rinominati in modo appropriato usando le informazioni sulle serie di immagini nei file DICOM.

Questo pacchetto fornisce un visualizzatore sia per dati MRI in 3D e 4D che per immagini DTI. FSLView è in grado di visualizzare file ANALYZE e NIFTI. Il visualizzatore supporta modalità di visualizzazione 2D (parti ortogonali, negatoscopio o singole sezioni), ma anche la resa di volumi 3D. Inoltre FSLView è in grado di visualizzare le serie temporali e può sovrapporre dati metrici e dati da atlanti stereotassici.

FSLView è parte di FSL.

SNAP fornisce la segmentazione semiautomatica di strutture in immagini medicali (es. immagini di risonanza magnetica del cervello) usando metodi di contorno attivo e delineazione manuale e navigazione di immagini. Funzionalità notevoli sono:

• cursore collegato per navigazione 3D senza interruzioni;
• segmentazione manuale in 3 piani ortogonali contemporaneamente;
• gestione di molti formati differenti di immagini 3D, incluso NIfTI;
• gestione di visualizzazioni collegate concorrenti e segmentazione di immagini multiple;
• gestione limitata di immagini a colori (es. mappe di tensori di diffusione);
• strumento di taglio di piani 3D per post-elaborazione veloce dei risultati della segmentazione.

Questo progetto riguarda la conversione di immagini medicali. È rilasciato sotto licenza (L)GPL e viene fornito con il completo codice sorgente in C della libreria, una flessibile utilità a riga di comando e una bella interfaccia grafica che usa il toolkit GTK+. I formati attualmente gestiti sono: Acr/Nema 2.0, Analyze (SPM), DICOM 3.0, InterFile 3.3 e PNG.

Può anche leggere file non supportati senza compressione, visualizzare i valori dei pixel o estrarre/riordinare le immagini specificate. È possibile recuperare i vettori grezzi delle immagini in formato binario o ASCII o produrre immagini PNG per le applicazioni desktop.

Questo è lo strumento a riga di comando per l'elaborazione di massa.

Questo pacchetto contiene strumenti per manipolare file MINC.

Il formato di file Minc è un formato per immagini medicali altamente flessibile costruito sulla base del formato dati generalizzato NetCDF. Il formato è semplice, auto-descrittivo, estensibile, portabile e a N dimensioni, con interfacce di programmazione sia per accesso di basso livello ai dati, sia per manipolazione di volumi ad alto livello. Sopra alle librerie è costruita una suite di strumenti generici per la manipolazione di file immagine. Il formato, le librerie e gli strumenti sono pensati per l'uso in ambienti di ricerca sulle immagini medicali: sono semplici e potenti e non cercano in alcun modo di fornire una bella interfaccia per gli utenti.

MRIConvert è un'utilità di conversione per file di immagini medicali che converte i file DICOM nei formati di volumi NIfTI 1.1, Analyze 7.5, SPM99/Analyze, BrainVoyager e MetaImage.

Questo è uno strumento di visualizzazione e analisi basato su GUI per immagini di risonanza magnetica (funzionale). MRIcron può essere usato per creare rendering 2D o 3D di mappe statistiche sovrapposte su immagini dell'anatomia del cervello. Inoltre aiuta a disegnare le ROI (regions-of-interest) anatomiche o la mappatura delle lesioni, e l'analisi di base delle serie temporali funzionali (es. creando grafici dei cambiamenti di segnali peristimolo).

Oltre a "mricron", questo pacchetto fornisce anche "dcm2nii", che gestisce la conversione di immagini DICOM e PAR/REC nel formato NIfTI, e "npm", per l'analisi di dati non parametrici.

Niftilib è un insieme di librerie di I/O per la lettura e la scrittura di file dati nel formato NIfTI-1. NIfTI-1 è un formato binario per l'archiviazione di immagini mediche, tipo risonanza magnetica (RMN) o immagini cerebrali da RMN funzionale (fRMN).

Questo pacchetto comprende gli strumenti forniti con la libreria (nifti_tool, nifti_stats e nifti1_test).

Nifti2Dicom è uno strumento di conversione che converte file 3D NIfTI (e altri formati gestiti da ITK, inclusi Analyze, MetaImage Nrrd e VTK) in DICOM. A differenza di altri strumenti di conversione, può importare un file DICOM che viene usato per importare il paziente e studiare i tag DICOM, e permette di modificare il numero di accrescimento e altri tag DICOM per creare un DICOM valido che può essere importato in PACS.

Questo pacchetto include gli strumenti a riga di comando.

Secondo i suoi autori, praat è "fonetica tramite il computer". Molteplici funzionalità di analisi del linguaggio sono disponibili tramite la sua interfaccia grafica: spettrogrammi, cocleogrammi, estrazione del tono e della formante. Sono altresì disponibili sintesi articolatorie, dal tono, dalla formante e dall'intensità. Fra le altre funzionalità si segnalano segmentazione, etichettatura con uso dell'alfabeto fonetico e computazione statistica. Praat è configurabile ed estensibile attraverso il suo linguaggio di script ed è inoltre predisposto per poter comunicare con altri programmi.

Psignifit permette l'adattamento di funzioni psicometriche a insiemi di dati mantenendo il controllo completo su un gran numero di parametri. I dati possono essere letti da file di testo o passati tramite una pipe.

Psignifit effettua il calcolo degli intervalli di fiducia ma anche dei test della bontà dell'adattamento.

Questa è la versione a riga di comando.

Notare che questa è la versione obsoleta 2.x di psignifit.

NiBabel fornisce accesso in lettura e scrittura ad alcuni formati di file comuni per neuroimmagini e file medicali, inclusi: ANALYZE (plain, SPM99, SPM2), GIFTI, NIfTI1, MINC, così come PAR/REC. Le varie classi per formato per immagini danno accesso pieno o selettivo alle informazioni delle intestazioni (metainformazioni) e l'accesso ai dati dell'immagine è reso disponibile attraverso matrici NumPy. NiBabel è il successore di PyNIfTI.

pydicom è un modulo in Python puro per l'analisi di file DICOM. DICOM è uno standard (http://medical.nema.org) per comunicare le immagini medicali e le informazioni relative, come rapporti e oggetti di radioterapia.

pydicom rende facile la lettura di file DICOM in naturali strutture pythoniche per una facile manipolazione. Gli insiemi di dati modificati posso essere nuovamente scritti su file in formato DICOM.

Questo pacchetto installa il modulo per Python 3.

pyxnat è una semplice libreria Python che si basa sull'API REST fornita dalla piattaforma XNAT a partire dalla sua versione 1.4. XNAT è un database estensibile per dati di neuroimmagini. L'obiettivo principale è di facilitare la comunicazione con un server XNAT per usare come plugin strumenti esterni o script Python per elaborare i dati. Ha:

• funzionalità di navigazione delle risorse;
• accesso in lettura e scrittura alle risorse;
• ricerche complesse;
• cache su disco dei file richiesti e delle risorse.

Il modulo Python 3 statsmodels fornisce classi e funzioni per la stima di diverse categorie di modelli statistici. Tra questi attualmente sono inclusi: modelli di regressione lineare, OLS, GLS, WLS e GLS con errori AR(p), modelli lineari generalizzati per diverse famiglie di distribuzione ed M stimatori per modelli lineari robusti. È disponibile un'ampia lista di statistiche dei risultati per ciascun problema di stima.

Nifti2Dicom è uno strumento di conversione che converte file 3D NIfTI (e altri formati gestiti da ITK, inclusi Analyze, MetaImage Nrrd e VTK) in DICOM. A differenza di altri strumenti di conversione, può importare un file DICOM che viene usato per importare il paziente e studiare i tag DICOM, e permette di modificare il numero di accrescimento e altri tag DICOM per creare un DICOM valido che può essere importato in PACS.

Questo pacchetto contiene l'interfaccia utente grafica Qt5.

Questo è un toolkit per l'analisi di esperimenti di neuroimmagini funzionali (principalmente fMRI) e mappatura lesione-comportamento basata su voxel. VoxBo gestisce GLM modificato (per dati autocorrelati), oltre a GLM standard per dati non autocorrelati. Il toolkit è progettato per poter funzionare insieme a AFNI, FSL, SPM e altri.

Questo progetto riguarda la conversione di immagini medicali. È rilasciato sotto licenza (L)GPL e viene fornito con il completo codice sorgente in C della libreria, una flessibile utilità a riga di comando e una bella interfaccia grafica che usa il toolkit GTK+. I formati attualmente gestiti sono: Acr/Nema 2.0, Analyze (SPM), DICOM 3.0, InterFile 3.3 e PNG.

Può anche leggere file non supportati senza compressione, visualizzare i valori dei pixel o estrarre/riordinare le immagini specificate. È possibile recuperare i vettori grezzi delle immagini in formato binario o ASCII o produrre immagini PNG per le applicazioni desktop.

Questa è la versione per X del programma, basata su GTK+. Elabora un solo file alla volta.

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 facilita le analisi di classificazione di grandi insiemi di dati, con un accento sulle neuroimmagini. Fornisce un'astrazione di alto livello per i tipici passi di elaborazione (es., preparazione dei dati, classificazione, selezione di caratteristiche, test delle generalizzazioni), diverse implementazioni di alcuni algoritmi usati comunemente (es., kNN, regressione ridge, regressione logistica multinomiale sparsa) e collegamenti per librerie esterne per l'apprendimento automatico (libsvm, shogun).

Benché non limitato ai dati di immagini neurologiche (es., fMRI o EEG), è adatto principalmente per questo tipo di insiemi di dati.

Questo è un pacchetto per PyMVPA v.2. La versione stabile precedentemente rilasciata è fornita dal pacchetto python-mvpa.

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.

Questo metapacchetto installa i pacchetti Debian che possono essere utili per effettuare qualsiasi esperimento relativo a stimoli fisici e ai loro effetti psicologici.

La selezione dei pacchetti è focalizzata su software per la somministrazione di stimoli. Per software aggiuntivo relativo all'analisi dei dati acquisiti guardare science-neuroscience-cognitive e med-imaging, a seconda del campo di applicazione. In aggiunta guardare science-bci dato che quei pacchetti spesso forniscono infrastrutture per il ciclo completo di lavoro compresa la somministrazione degli stimoli.

Questo metapacchetto installa i pacchetti Debian Science relativi alla composizione tipografica. Chi installa questo pacchetto potrebbe essere interessato al debtag use::typesetting.

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.