尖峰分类完成后，我们通常需要对结果进行精修——去除噪声单元、合并过度分割的单元、标记不同质量的神经元。本文将介绍如何将SI的分类结果导出到Phy进行手动精修，以及Phy的基本使用方法。
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一、为什么需要手动精修？
尽管现代尖峰分类算法已经非常先进，但自动分类的结果仍然可能存在以下问题：
手动精修是获得高质量数据的必要步骤，尤其是在准备发表数据时。通过人工检查每个单元的波形、自相关图等特征，可以显著提高数据的可靠性。
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二.什么是Phy？
Phy 是一个基于Python的开源图形界面工具，专门用于尖峰分类结果的精修。它由Cortex Lab开发，是目前最广泛使用的尖峰分类精修工具。
Phy的核心功能
波形查看：显示每个单元的平均波形
自相关图：显示不应期违规情况
特征投影：PCA投影，检查单元分离度
幅度分布：查看spike幅度随时间的变化
单元标记：标记为good、mua（多单元活动）或noise
单元合并：合并过度分割的单元
Phy相关资源
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三.后处理：为导出做准备
在导出到Phy之前，我们需要进行一些后处理操作，提取波形、计算模板等。
3.1创建SortingAnalyzer
SortingAnalyzer是SI后处理的核心对象，它将分类结果和原始记录关联起来：
代码参考：
https://spikeinterface.readthedocs.io/en/latest/tutorials/core/sorting_analyzer.html
3.2计算必要的扩展
代码参考：https://spikeinterface.readthedocs.io/en/latest/tutorials/postprocessing/
3.3 计算质量指标
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四.导出到Phy
这是SI最强大的功能之一！你可以在没有MATLAB许可证的情况下运行Kilosort系列分类器。
4.1安装Phy
4.2导出数据
导出完成后,phy_folder 目录下会包含以下文件：
代码参考：https://spikeinterface.readthedocs.io/en/latest/modules/exporters.html
4.3启动Phy GUI
4.4 使用Docker运行Kilosort
在Windows命令提示符或Anaconda Prompt中：
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五.Phy使用指南
5.1 Phy界面概览
启动Phy后，你会看到以下主要面板：
簇列表（Cluster View）：显示所有检测到的单元
波形视图（Waveform View）：显示选中单元的平均波形
自相关图（Correlogram View）：显示不应期违规情况
特征投影（Feature View）：PCA投影
幅度分布（Amplitude View）：spike幅度分布
5.2 簇列表（Cluster View）
这是Phy的核心控制面板，显示所有检测到的单元：
常用快捷键：
5.3 波形视图（Waveform View）
显示选中单元的平均波形，用于判断：
波形是否清晰
波形是否稳定
是否有过大的噪声
判断标准：
✅ Good单元：清晰的尖峰波形，信噪比高
⚠️ MUA单元：波形较宽，可能是多个神经元的混合
❌ Noise单元：无明显波形
5.4 自相关图（Correlogram View）
显示单元的自相关图，用于检测不应期违规（ISI Violations）。
判断标准：
✅ 0ms附近无峰值
❌ 0ms附近有峰值（可能是噪声或过度分割）
5.5 精修工作流程
推荐的精修步骤：
浏览所有单元，标记明显的噪声单元为"noise"
检查每个单元的波形和自相关图
标记可靠的单元为"good"
检查可能存在过度分割的单元
合并过度分割的单元
再次检查合并后的单元
保存并退出
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六.将精修结果导回SI
精修完成后，可以将结果导回SI：
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七、完整代码示例
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八、下一步
完成精修后，你就可以：
导出最终的spike times用于后续分析
计算神经元的各种特性
进行跨会话的单元追踪
下一篇文章将详细介绍质量指标的计算和解读！
参考资源：
Phy GitHub: https://github.com/cortex-lab/phy
Phy文档: https://phy.readthedocs.io/
SI Exporters: https://spikeinterface.readthedocs.io/en/latest/modules/exporters.html
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