Video-In-Vivo Toolbox

Das Tool liest ein Video aus dem Nutzerdatensatz und analysiert ein definiertes Zeitfenster, um zentrale Bildgebungskennwerte zu berechnen. Es unterstützt optionale ROI-Definitionen und mehrere Analysemodi, einschließlich Helligkeit, Bewegung und ROI-basierte Intensitäten. Die Ausgaben umfassen Dauer, Bildrate und ROI-Statistiken, sodass Berichte konsistent über Experimente hinweg erstellt werden können. Es richtet sich an In-Vivo-Forschungsworkflows, in denen Timing-Kontrolle und Regions of Interest gemessen werden müssen, um Vergleiche oder QA zu ermöglichen. Unter der Haube liest das Tool Frames, wandelt sie in einen konsistenten Farbraum um und berechnet luminanzbasierte Kennzahlen. Bewegung wird durch Frame-to-Frame-Differenzen, normalisiert durch die Anzahl der Frames, quantifiziert. Falls Fluoreszenzkanäle vorhanden sind, werden kanalspezifische Intensitäten innerhalb jeder ROI berechnet. Validierungen prüfen, dass Startzeit und Endzeit ein gültiges Fenster definieren und ROI-Koordinaten innerhalb der Randbereiche des Frames liegen. Fehlende Daten oder nicht unterstützte Codecs erzeugen strukturierte Fehlerwerte statt UI-Hinweisen. Begünstigte Einsatzfelder sind Imaging-Cores, Bioengineering-Labore und Forscher, die longitudinale In-Vivo-Studien durchführen. Das Tool bietet reproduzierbare Metriken, Audit-Trails und einfache Exportoptionen, was manuelle Berechnungen reduziert und vergleichsübergreifende Analysen erleichtert. Der einzigartige Nutzen ergibt sich aus der In-Vivo-spezifischen ROI-Unterstützung, robuster Handhabung gängiger biomedizinischer Videoformate und einem kompakten JSON-Bericht, der sich in automatisierte Pipelines integrieren lässt.