Video In Vivo Toolbox

Værktøjet indlæser en video fra brugerens datasæt og analyserer et defineret tidsvindue for at beregne centrale billeddanningsmålinger. Det understøtter valgfrie ROI-definitioner og flere analyse-modi, herunder lysstyrke, bevægelse og ROI-baserede intensiteter. Output omfatter varighed, billedhastighed og ROI-statistikker, hvilket understøtter konsistent rapportering på tværs af eksperimenter. Det er designet til in vivo-forsknings-workflows, hvor timingkontrol og interesseområder skal måles for sammenligninger eller QA. Bagved læser værktøjet frames, konverterer dem til et konsekvent farverum og beregner luminansbaserede metrikker. Bevægelse kvantificeres via frame-to-frame-differenser, normaliseret til antal frames. Hvis fluorescenskanaler findes, beregnes kanal-specifikke intensiteter inden for hver ROI. Valideringer sikrer, at start_time og end_time definerer et gyldigt vindue og ROI-koordinater ligger inden for frame-grænserne. Manglende data eller ikke-understøttede codecs giver strukturerede fejlmeldinger frem for UI-notifikationer. Modtagere inkluderer imaging-corefaciliteter, bioingeniør-laboratorier og forskere, der udfører longitudinelle in vivo-studier. Værktøjet giver reproducerbare målinger, revisionsspor og enkle eksportmuligheder, hvilket reducerer manuelt arbejde og muliggør sammenligning på tværs af studier. Unik værdi kommer fra in vivo-ROI-support, robust håndtering af almindelige biomedicinske videofiltyper og en kompakt JSON-rapport, der passer ind i automatiserede pipelines.