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TUTORIALES HOMER3

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TUTORIALES HOMER3
https://www.google.com/search?q=homer+3+fnirs+uso&client=safari&sca_esv=e51918ddf39b
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Homer3 es una aplicación de Matlab que se utiliza para analizar datos de fNIRS
para obtener estimaciones y mapas de activación cerebral. Es una continuación
del trabajo en el software HOMER2, bien establecido, que evolucionó desde
principios de la década de 1990, primero como la caja de herramientas Photon
Migration Imaging, luego HOMER (alrededor de 2002) y luego HOMER2
(alrededor de 2009). Si bien su propósito, funcionalidad e interfaz gráfica de
usuario (GUI) son similares a esas aplicaciones, agrega varios avances y
características importantes:
1. Homer3 tiene un soporte explícito y más sofisticado para análisis a nivel
de grupo y de sujeto. Si bien HOMER2 tiene cierto soporte de análisis a
nivel de grupo y tema, se limita a funciones fijas, integradas en el código
central de HOMER2. Homer3, por otro lado, tiene soporte de análisis a
nivel de tema y grupo flexible y configurable utilizando el mismo
mecanismo que el análisis a nivel de ejecución configurable. Cada nivel
de procesamiento, grupo, tema y ejecución tiene su propio flujo de
procesamiento al que el usuario puede agregar sus propios algoritmos.
2. Agregar funciones al flujo de procesamiento NO requiere cambios de
código en el código central de Homer3; lo hace en HOMER2. Todo lo que
se requiere para integrar una función de usuario en una de las 3
secuencias de procesamiento es agregar el archivo que la contiene a la
carpeta FuncRegistry/UserFunctions de Homer3 y agregar una sección de
ayuda en el archivo que pueda ser interpretada correctamente por el
analizador ProcStreamClass de Homer3.
3. Capacidad para leer/escribir el formato de archivo SNIRF
(consulte https://github.com/fNIRS/snirf ): un formato de archivo
universal para almacenar y compartir datos NIRS independientemente de
cualquier formato de archivo específico de una aplicación, como
Matlab. HOMER2 utiliza el formato de archivo Matlab para almacenar
datos NIRS. Homer3 proporciona el objeto SnirfClass que lee y escribe
archivos .snirf. Además, proporciona un objeto NirsClass que puede
leer/escribir archivos .nirs de estilo HOMER2 y convertir carpetas de
grupo que constan de archivos .nirs en archivos .snirf equivalentes. El
diseño modular/orientado a objetos de Homer3 permite agregar y
exportar fácilmente lectores/grabadores de otros formatos al formato
.snirf. Por ahora, el único otro formato desde el que puede cargar y
convertir es .nirs, pero se agregarán otros en el futuro.
4. Capacidad para subdividir datos de un archivo de adquisición por canales
en bloques de datos independientes y luego procesarlos de forma
independiente. Los promedios de HRF de diferentes bloques de datos se
pueden ver haciendo clic en los canales de sonda correspondientes.
5. Homer3 no cambia los archivos originales que utiliza para su análisis y
separa claramente los datos en adquiridos (de los archivos de datos
originales) y derivados (cualquier dato procesado). Todos los datos
procesados se almacenan en un archivo groupResults.mat separado (más
adelante agregaremos la capacidad de exportar los datos procesados al
SNIRF y también a otros formatos de archivo). Esto permite a los usuarios
tener confianza en la integridad de los archivos de datos originales.
6. Interfaz GUI más clara y sencilla. Nuevamente, aunque muchos de los
gráficos están basados en HOMER2, es más limpio y simple. Entonces,
por ejemplo, la visualización de la sonda en la "GUI principal" distingue
entre fuentes y detectores por color (rojo => fuente), (azul => detector)
en lugar de letras versus números como se hace en HOMER2. Además,
hay menos controles y los controles que hay están agrupados en paneles
por función.
7. Homer3 utiliza un diseño de software orientado a objetos simple y
comprensible que permite modificarlo, ampliarlo y mantenerlo más
fácilmente. Brevemente, la aplicación Homer3 consta de 5 GUI
independientes:

"MainGUI" (aún no tiene ese nombre, pero es la GUI de Homer3 en sí),
StimEditGUI,

PlotProbeGUI,

ProcStreamEditGUI
o ProcStreamOptionsGUI. Estas GUI cargan y operan en las
aplicaciones dos estructuras de datos principales e
independientes: DataTree y FuncRegistry.
DataTree es la estructura de datos que contiene (a) todos los datos adquiridos
cargados en una carpeta de grupo a partir de los archivos de datos originales,
(b) cualquier dato procesado derivado de la ejecución del análisis del flujo de
procesamiento, cargado desde groupResults.mat y (c) el flujo de procesamiento
que especifica la cadena de funciones de usuario a ejecutar para generar los
datos procesados para cada elemento de procesamiento en el DataTree.
FuncRegistry es la estructura de datos que contiene la lista de TODAS las
funciones de usuario disponibles para el usuario con el fin de
construir/modificar un grupo, sujeto o flujo de procesamiento a nivel de
ejecución.
Normalmente, las cuatro GUI: StimEditGUI, PlotProbeGUI, ProcStreamEditGUI y
ProcStreamOptionsGUI se iniciarán desde "MainGUI".
Pero cualquiera de las 5 GUI se puede ejecutar por separado y todas hacen
esencialmente lo mismo al inicio; cargue los archivos de datos en una carpeta
de grupo y la lista de funciones de usuario en las dos estructuras de datos
principales, DataTree y FuncRegistry. Luego muestran y/o editan estas dos
estructuras de datos de varias maneras dependiendo del propósito de la GUI en
particular.
MANUAL
Cómo empezar
1. Comience nombrando la nueva sonda
usando el cuadro de texto en la parte inferior
central de la GUI
2. Ingrese las longitudes de onda de luz que
serán utilizado en el experimento (690 830)
Consejo: más fácil si tienes tu diseño 2D en una
trozo de papel con las distancias, por ejemplo:
Agregar fuentes, detectores y canales
3. Coloque una fuente en (0, 0, 0)
4. Agregue detectores en (30, 0, 0) y (0, 30, 0)
5. Conecte los canales de medición haciendo
clic en optods
– para eliminar un canal haz lo mismo
– no se pueden conectar dos detectores o dos
fuentes
SNIRF proporciona datos numéricos fNIRS con
marcas de tiempo
y la llamada "lista de mediciones"
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