123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181182183184185186187188189190191192193194195196197198199200201202203204205206207208209210211212213214215216217218219220221222223224225226227228229230231232233234235236237238239240241242243244245246247248249250251252253254255256257258259260261262263264265266267268269270271272273274275276277278279280281282283284285286287288289290291292293294295296297298299300301302303304305306307308309310311312313314315316317318319320321322323324325326327328329330331332333334335336337338339340341342343344345346347348349350351352353354355356357358359360361362363364365366367368369370371372373374375376377378379380381382383384385386387388389390391392393394395396397398399400401402403404405406407408409410411412413414415416417418419420421422423424425426427428429430431432433434435436437438439440441442443444445446447448 |
- clear all;
- % %%
- clc
- % Leemos el archivo de Matlab conteniendo las neuronas
- % Num_File = 6;
- % load(['Cortes_Muestra_Axon_', num2str(Num_File), '.mat']);
- clear all;
- clc
- Path_Data_1 = '/Users/pepo/Google Drive (1)/Cesar Mario Axones/Neuronas/Selección de NeuroMorpho 23-2/Específicas - tipo 1/';
- Path_Data_File_1 = '/Neuronas Especificas - Tipo 1.txt';
- % Path_Data_1 = '/Users/pepo/Google Drive (1)/Cesar Mario Axones/Neuronas/Selección de NeuroMorpho 23-2/Multiespecíficas - tipo 2/';
- % Path_Data_File_1 = '/Neuronas Multiespecificas - Tipo 2.txt';
- % Path_Data_1 = '/Users/pepo/Google Drive (1)/Cesar Mario Axones/Neuronas/Selección de NeuroMorpho 23-2/Inespecíficas - tipo 3/';
- % Path_Data_File_1 = '/Neuronas Inespecificas - Tipo 3.txt';
- % Path_Data_1 = '/Users/pepo/Google Drive (1)/Cesar Mario Axones/Neuronas/Selección de NeuroMorpho 23-2/Locales- tipo 4/';
- % Path_Data_File_1 = '/Neuronas Locales - Tipo 4.txt';
- % Read the names of files with raw data:
- fileID = fopen([Path_Data_1, Path_Data_File_1]); % Spanish Data by Carlos
- %
- names_1 = textscan(fileID,'%s', 'delimiter', '\n', 'whitespace', '');
- fclose(fileID);
- names_1 = names_1{1};
- %%
- h_Cortes = 1; % Analizamos un corte cada 'h_Cortes' cortes de la muestra
- Grosor_Corte = 50; % En micras
- % El 'frame' es la sampling box en la que se introduce la esfera; esa caja luego se introduce en la celda de la rejilla en que se ha dividido el corte.
- sampling_box_height = Grosor_Corte; % en micras
- lado_x_Frame = Grosor_Corte; % en micras
- lado_y_Frame = Grosor_Corte; % en micras
- Diams_Sonda = [10:5:50]; % Vector con los diámetros de la sonda a considerar. En micras
- Step_Lengths = [70:10:150]; % Vector con los step lengths a considerar. En micras
- MATRIZ_Q = zeros( length( Step_Lengths ), length( Diams_Sonda ), length(names_1) ); % Filas para los step_lengths y columnas para los diámetros de la sonda
- MATRIZ_ERROR_LENGTH = zeros( length( Step_Lengths ), length( Diams_Sonda ), length(names_1) ); % Filas para los step_lengths y columnas para los diámetros de la sonda
- AXON_REAL_LENGTH = zeros(1, length(names_1));
- for rr = 1:length(names_1)
- % for rr = [101, 102, 106, 110]
- tic
- % Leemos los archivos
- fname=fullfile(Path_Data_1, [names_1{rr}]);
- fname_new = [fname(1:end-4), '.mat'];
- load( fname_new );
-
- [Matriz_Q, Matriz_Error_Length, Axon_Real_Length] = Sgript_Estim_Long_Axon_Estereo ( AXON_Cell, AXON, Diams_Sonda, Step_Lengths, Grosor_Corte, h_Cortes, lado_x_Frame, lado_y_Frame, sampling_box_height );
-
- MATRIZ_Q( :, :, rr ) = Matriz_Q;
- MATRIZ_ERROR_LENGTH( :, :, rr ) = Matriz_Error_Length;
- AXON_REAL_LENGTH(1, rr) = Axon_Real_Length;
- clc
- toc
- disp(rr)
-
- end
- % %% Salvamos los resultados
- %
- % clc
- %
- % Path_Data_Save = '/Users/pepo/Google Drive (1)/Cesar Mario Axones/Resultados/';
- % fname_Save=fullfile(Path_Data_Save, ['Result_Estim_Long_Axon_por_Estereo_h_Cortes=', num2str(h_Cortes),'_', Path_Data_File_1(2:end-4)]);
- % save( fname_Save );
- %%
- %% Exploramos la distribución de los errores e intersecciones en diferentes corrdenadas [e, d]
- ind_e = 1;
- ind_d = 2;
- num_bins = 15;
- Distrib_Error_Length = MATRIZ_ERROR_LENGTH(ind_e, ind_d, :);
- Distrib_Q = MATRIZ_Q(ind_e, ind_d, :);
- figure('color', 'w', 'position', [50, 200, 1100, 400]);
- subplot(1, 2, 1);
- histogram( Distrib_Error_Length, num_bins, 'facecolor', 'k', 'normalization', 'probability' );
- xlabel('Error Length (%)', 'fontsize', 16);
- % ylim([0, 0.2]);
- % xlim([-25, 25]);
- title(['Steph Length = ', num2str(Step_Lengths(ind_e)), '. Probe Diameter = ', num2str(Diams_Sonda(ind_d))]);
- subplot(1, 2, 2);
- histogram( Distrib_Q, num_bins, 'facecolor', 'b', 'normalization', 'probability' );
- xlabel('Intersections', 'fontsize', 16);
- % ylim([0, 0.2]);
- % xlim([-25, 25]);
- title(['Steph Length = ', num2str(Step_Lengths(ind_e)), '. Probe Diameter = ', num2str(Diams_Sonda(ind_d))]);
- %% Ploteamos las medias y std de los errores
- clc
- Saturacion = 100; % A partir de este error (%) saturamos la matriz
- Matriz_Error_Length_MEAN_SATURADA = mean(abs(MATRIZ_ERROR_LENGTH), 3);
- Matriz_Error_Length_MEAN_SATURADA( Matriz_Error_Length_MEAN_SATURADA >= Saturacion ) = Saturacion;
- Matriz_Error_Length_STD_SATURADA = std(abs(MATRIZ_ERROR_LENGTH), 0, 3);
- Matriz_Error_Length_STD_SATURADA( Matriz_Error_Length_STD_SATURADA >= Saturacion ) = Saturacion;
- figure('color', 'w', 'position', [50, 200, 1100, 400]);
- suptitle(Path_Data_File_1(2:end-4));
- subplot(1, 2, 1);
- imagesc(Matriz_Error_Length_MEAN_SATURADA);
- xticklabels({ '10', '15', '20', '25', '30', '35', '40', '45', '50' });
- yticklabels({ '70', '80', '90', '100', '110', '120', '130', '140', '150' });
- xlabel('Probe Diameter', 'fontsize', 18);
- ylabel('Step Length', 'fontsize', 18);
- title('Mean Error Length (%)', 'fontsize', 15);
- colorbar
- subplot(1, 2, 2);
- imagesc(Matriz_Error_Length_STD_SATURADA);
- xticklabels({ '10', '15', '20', '25', '30', '35', '40', '45', '50' });
- yticklabels({ '70', '80', '90', '100', '110', '120', '130', '140', '150' });
- xlabel('Probe Diameter', 'fontsize', 18);
- ylabel('Step Length', 'fontsize', 18);
- title('STD Error Length (%)', 'fontsize', 15);
- colorbar
- %%
- %% Ploteamos
- rr = 46;
- fname=fullfile(Path_Data_1, [names_1{rr}]);
- fname_new = [fname(1:end-4), '.mat'];
- load( fname_new );
- %%
- clc
- corte = 6;
- colores = {'r', 'b', 'm', 'k', 'g'};
- figure;
- suptitle(names_1{rr});
- hold on;
- for i = 1:corte
- Puntos_Axon = AXON_Cell{1, i};
- plot3( Puntos_Axon(:, 1), Puntos_Axon(:, 2), Puntos_Axon(:, 3), '-r', 'linewidth', 1.5 );
- end
- for i = corte+1:length(AXON_Cell)
- Puntos_Axon = AXON_Cell{1, i};
- plot3( Puntos_Axon(:, 1), Puntos_Axon(:, 2), Puntos_Axon(:, 3), '-k', 'linewidth', 1.5 );
- xlabel('X');
- ylabel('Y');
- zlabel('Z');
- % zlim([150 200]);
- % view([-96, -90]);
- axis equal
- end
- %%
- clc
- h_Cortes = 1; % Analizamos un corte cada 'h_Cortes' cortes de la muestra
- Grosor_Corte = 50; % En micras
- % El 'frame' es la sampling box en la que se introduce la esfera; esa caja luego se introduce en la celda de la rejilla en que se ha dividido el corte.
- sampling_box_height = Grosor_Corte; % en micras
- lado_x_Frame = Grosor_Corte; % en micras
- lado_y_Frame = Grosor_Corte; % en micras
- Diams_Sonda = 50; % Vector con los diámetros de la sonda a considerar. En micras
- Step_Lengths = 150; % Vector con los step lengths a considerar. En micras
- AXON_Cell_0 = AXON_Cell(1, 7:end);
- AXON_0 = AXON(88:end, :);
- % for rr = [101, 102, 106, 110]
- tic
- % Leemos los archivos
- fname=fullfile(Path_Data_1, [names_1{rr}]);
- fname_new = [fname(1:end-4), '.mat'];
- load( fname_new );
-
- [Matriz_Q, Matriz_Error_Length, Axon_Real_Length, Estimated_Axon_Length, Filas_Centros, Columnas_Centros, Z_Centros] = Sgript_Estim_Long_Axon_Estereo ( AXON_Cell_0, AXON_0, Diams_Sonda, Step_Lengths, Grosor_Corte, h_Cortes, lado_x_Frame, lado_y_Frame, sampling_box_height );
-
- MATRIZ_Q( :, :, rr ) = Matriz_Q;
- MATRIZ_ERROR_LENGTH( :, :, rr ) = Matriz_Error_Length;
- AXON_REAL_LENGTH(1, rr) = Axon_Real_Length;
- clc
- toc
- %%
- rr = 46;
- Saturacion = 100; % A partir de este error (%) saturamos la matriz
- Matriz_Error_Length_SATURADA = abs(MATRIZ_ERROR_LENGTH(:, :, rr));
- Matriz_Error_Length_SATURADA( Matriz_Error_Length_SATURADA >= Saturacion ) = Saturacion;
- Matriz_Q_Dummy = abs(MATRIZ_Q(:, :, rr));
- figure('color', 'w', 'position', [50, 200, 1100, 400]);
- suptitle(names_1{rr});
- subplot(1, 2, 1);
- imagesc(Matriz_Error_Length_SATURADA);
- xticklabels({ '10', '15', '20', '25', '30', '35', '40', '45', '50' });
- yticklabels({ '70', '80', '90', '100', '110', '120', '130', '140', '150' });
- xlabel('Probe Diameter', 'fontsize', 18);
- ylabel('Step Length', 'fontsize', 18);
- title('Error Length (%)', 'fontsize', 15);
- colorbar
- subplot(1, 2, 2);
- imagesc(Matriz_Q_Dummy);
- xticklabels({ '10', '15', '20', '25', '30', '35', '40', '45', '50' });
- yticklabels({ '70', '80', '90', '100', '110', '120', '130', '140', '150' });
- xlabel('Probe Diameter', 'fontsize', 18);
- ylabel('Step Length', 'fontsize', 18);
- title('Number of Intersections', 'fontsize', 15);
- colorbar
- %% Ploteamos el axón con las esferas
- clc
- [x,y,z] = sphere;
- rad_sonda = Diams_Sonda/2;
- figure;
- hold on;
- for i = 1:length(AXON_Cell)
-
- Puntos_Axon = AXON_Cell{1, i};
- plot3( Puntos_Axon(:, 1), Puntos_Axon(:, 2), Puntos_Axon(:, 3), '-k', 'markersize', 10, 'linewidth', 1.5 );
- xlabel('X');
- ylabel('Y');
- zlabel('Z');
- % zlim([150 200]);
- % view([-96, -90]);
- axis equal
- end
- % Esferas
- for i_x = Columnas_Centros % Columna de la rejilla
- for i_y = Filas_Centros % Fila de la rejilla
- for i_z = 1:h_Cortes:length(Z_Centros) % Corte
- surf( rad_sonda*x + i_x, rad_sonda*y + i_y, rad_sonda*z + Z_Centros(i_z),'FaceAlpha',0.9,'EdgeColor','none' );
- end
- end
- end
- %% Para chequear
- clc
- for j=ind_CORTE
- % j=437
- [row_a, col_a] = find(~cellfun(@isempty, dummy_CORTE{1, j})); % para cada rama estos son los índices de las celdas de ese corte en el que aparecen dichas ramas
- % disp([row_a, col_a]);
- %
- k = 2;
- if length(row_a)>1
- dummy_a = dummy_CORTE{1, j}{row_a(k), col_a(k)}; % Coordenadas de los puntos de la rama cuya intersección estamos estudiando
- % Obtenemos las distancias al centro de la sonda esférica:
- dist_centro_sonda = sqrt( ( dummy_a(:, 1) - Columnas_Centros(col_a(k)) ).^2 + ( dummy_a(:, 2) - Filas_Centros(row_a(k)) ).^2 +...
- ( dummy_a(:, 3) - Z_Centros(i) ).^2 );
-
- num_inters = sum( abs( diff( dist_centro_sonda <= rad_sonda ) ) );
- if num_inters > 3
- disp(j)
- end
- end
- end
- %% Comprobamos que está bien, ploteando rama a rama:
- [x,y,z] = sphere;
- % clc
- i_x = col_a(k); % Columna de la rejilla
- i_y = row_a(k); % Fila de la rejilla
- i_z = i; % Corte
- colores = {'r', 'b', 'm', 'k', 'g'};
- figure('color', 'w', 'position', [250, 200, 700, 600]);
- hold on
- % for iii = 1:length(Cortes_XY_Axon{i_z, 1})
- for iii = ind_CORTE
-
- if ~isempty( Cortes_XY_Axon{i_z, 1}{1, iii} )
-
- dummy = Cortes_XY_Axon{i_z, 1}{1, iii};
- for i_fila = 1:size(dummy, 1)
-
- for i_columna = 1:size(dummy, 2)
- if ~isempty(dummy{i_fila, i_columna})
- Puntos_Axon = dummy{i_fila, i_columna};
- plot3( Puntos_Axon(:, 1), Puntos_Axon(:, 2), Puntos_Axon(:, 3), '-o', 'color', colores{mod(i, 5)+1}, 'markersize', 7, 'linewidth', 1.5 );
- end
- end
-
- end
-
- end
- axis equal
- xlim([Columnas_Rejilla(i_x), Columnas_Rejilla(i_x) + Rejilla_X]);
- ylim([Filas_Rejilla(i_y), Filas_Rejilla(i_y) + Rejilla_Y]);
- zlim([Cortes(i_z), Cortes(i_z) + Grosor_Corte]);
- view([32, 20]);
- end
- surf( rad_sonda*x + Columnas_Centros(col_a(k)), rad_sonda*y + Filas_Centros(row_a(k)), rad_sonda*z + Z_Centros(i) );
- alpha 0.7
- % surf( rad_sonda*x + Columnas_Centros(i_x), rad_sonda*y + Filas_Centros(i_y), rad_sonda*z + Z_Centros(i_z) );
- %% Comprobamos que está bien, ploteando ramas enteras:
- [x,y,z] = sphere;
- % clc
- i_x = 2; % Columna de la rejilla
- i_y = 1; % Fila de la rejilla
- i_z = 2; % Corte
- ind_CORTE = find(~cellfun(@isempty, Cortes_XY_Axon{i_z, 1}));
-
- colores = {'r', 'b', 'm', 'k', 'g'};
- figure('color', 'w', 'position', [250, 200, 700, 600]);
- hold on
- % for iii = 1:length(Cortes_XY_Axon{i_z, 1})
- for iii = ind_CORTE
-
- if ~isempty( Cortes_XY_Axon{i_z, 1}{1, iii} )
-
- dummy = Cortes_XY_Axon{i_z, 1}{1, iii};
- for i_fila = 1:size(dummy, 1)
-
- for i_columna = 1:size(dummy, 2)
- if ~isempty(dummy{i_fila, i_columna})
- Puntos_Axon = dummy{i_fila, i_columna};
- plot3( Puntos_Axon(:, 1), Puntos_Axon(:, 2), Puntos_Axon(:, 3), '-', 'color', colores{mod(i, 5)+1}, 'markersize', 7, 'linewidth', 1.5 );
- end
- end
-
- end
-
- end
- axis equal
- view([32, 20]);
- end
- surf( rad_sonda*x + Columnas_Centros(i_x), rad_sonda*y + Filas_Centros(i_y), rad_sonda*z + Z_Centros(i_z) );
- alpha 0.7
- xlabel('X');
- ylabel('Y');
- zlabel('Z');
- % xlim([Columnas_Rejilla(i_x), Columnas_Rejilla(i_x) + Rejilla_X]);
- % ylim([Filas_Rejilla(i_y), Filas_Rejilla(i_y) + Rejilla_Y]);
- % zlim([Cortes(i_z), Cortes(i_z) + Grosor_Corte]);
- % % Para la neurona 5
- % xlim([-100, 100]);
- % ylim([-200, 0]);
- % zlim([-80, 60]);
- % % Para la neurona 4
- % xlim([-600, 400]);
- % ylim([-600, 800]);
- % zlim([-200, 700]);
- % Para la neurona 3
- xlim([-250, 100]);
- ylim([-300, 200]);
- zlim([-100, 80]);
- %%
- figure
- hold on
- surf(peaks(30))
- alpha 0.5
- plot3(10,10,10,'r*')
- hold off
- %%
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