由于宝贵的开源软件CaImAn，神经科学家将不再需要手工跟踪神经活动，CaImAn可以近乎人性的精确度自动化过程。

手动跟踪神经活动是一个费力的过程，一些科学家使用钙成像在一小时内收集高达1TB的数据。但在1月份，eLife发表的一篇论文宣布，软件CaImAn(钙成像分析的缩写)可以实现近乎人性化的准确性，同时使整个过程自动化。

此外，在纽约Flatiron研究所，计算生物学中心(CCB)神经科学小组负责人Dmitri Chklovskii表示，“人们花费更多时间分析他们的数据，以提取活动痕迹，而不是实际收集它们。”

但是，不仅数据量可以压倒团队跟踪神经活动。识别单个神经元可能是一个非常具有挑战性的过程，来自不同神经元的荧光信号重叠并使过程混乱，以及来自脑组织本身的运动也使得难以使用钙成像追踪单个神经元。

钙成像使用与钙离子结合的染料，钙离子负责激活神经元。在紫外线下，染料被照射。染料必须与钙离子结合才能达到荧光，这样研究人员才能直观地追踪神经元的活动。

最新版本的CaImAn可用于标准笔记本电脑并实时分析数据，使研究人员可以在进行分析的同时进行实验。该软件采用标准计算方法和机器学习技术的混合。

该研究表明，CaImAn“提供自动和可扩展的方法来解决预处理常见的问题，包括运动校正，神经活动识别以及跨不同数据收集会话的注册。”它还通过“最小的用户干预”实现了所有这一切。 。

CaImAn的准确性是针对人类生成的数据集进行测试的。不仅证明软件几乎和人类一样准确，它也被证明更有效率。这种提高的效率使研究人员能够在实验过程中调整他们的实验，从而改进研究特定神经元群如何促成不同行为的研究。

CaImAn还解决了标准化图像数据分析的问题，数据集通常揭示了研究人员之间的差异。

基于机器学习的工具也是使用人工生成的数据集作为培训开发的。这些数据集可以公开获得，以便更广泛的研究团体进一步开发CaImAn并制作新工具。

超过100个实验室使用该软件，该软件已经免费提供多年。为了更好地管理由钙成像产生的令人难以置信的大型数据集，Dmitri Chklovskii启动了该项目，Eftychios Pnevmatikakis和Andrea Giovannucci后来领导了这项工作。

它最初是由Pnevmatikakis在哥伦比亚大学Liam Paninski实验室担任博士后开发的。

Pnevmatikakis说：

“它在数学上很优雅并且做得不错，但我们意识到它并没有很好地推广到不同的数据集。我们希望将其转变为社区可以使用的软件套装。“

加入CCB神经科学小组三年来进一步开发软件，Giovannucci说“现有的分析工具不足以解开这一群神经元的活动，并暗示他们都在做同样的事情。”他解释说，该软件是算法“减去背景声音并集中于少数几个。”

该软件适用于双光子和单光子成像，杜克大学神经科学家John Pearson说他的实验室“对能够使用这样的工具感到兴奋”。