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golgi：面向外周神经刺激的图像到募集建模开源图形平台
golgi: an open-source graphical platform for image-to-recruitment modeling of peripheral nerve stimulation
AI 导读
研究团队发布开源平台 golgi，用单一图形界面打通外周神经从图像分割、多区域四面体网格化、各向异性有限元电场求解到纤维群三维轨迹与生物物理激活阈值计算的完整流程，并提供 Python API 和命令行接口。
AI 要点
团队
论文发表于 Journal of Neural Engineering，摘要未列出作者与机构。
主要结果
在猪与人颈迷走神经、兔与人迷走神经三维分支上演示；复现纤维直径募集顺序，量化束选择性；兔中电流导向可分离小型心脏 B 类纤维，人只能分离大髓鞘纤维。
解决什么问题
现有外周神经刺激计算模型工具以代码为主、门槛高且常依赖商用有限元求解器，golgi 提供从图像到刺激纤维群体的开源图形平台。
方法
单一图形界面加 Python API 与命令行：图像分割、多区域四面体网格、含束膜接触阻抗的各向异性有限元、生成纤维群体与三维轨迹、NEURON 与 GPU 加速代理后端计算激活阈值。
局限
从研究设计看，为方法学演示，未设对照或实验验证；摘要未报告受试者或样本数量。
AI 依据原文整理，未经人工核对。
AI 推荐理由
该开源平台把图像分割、网格化与轴突激活阈值计算串成一条图形化流程，读者可据此判断外周神经刺激建模的门槛是否降低。
来源：Journal of Neural Engineering（Crossref） · doi.org