使用 3D 图像重建大脑连接
发布时间：2023-05-25 17:05:53
来源：互联网
(资料图片)
BigNeuron 于 2015 年发起，由艾伦脑科学研究所领导，是一项汇集了来自十几个机构的计算机科学家和神经科学家的国际倡议。它的目标是开发一个标准框架，以帮助研究人员定义最佳方法和算法，以实现快速准确的自动神经元重建。然后它将使用超级计算机在大规模图像数据集上“基准测试”算法。
该项目将产生大量公开可用的神经重建数据图像，以及研究人员可以用于他们自己的分析工作的强大工具和算法。
德克萨斯 A&M 大学计算机科学与工程系教授 Shuiwang Ji 博士是一个合作研究社区的成员，该社区最近在《自然方法》杂志 4 月刊上发表了一篇BigNeuron 项目的论文。
仅在人脑中，就有数千亿个神经元，它们通过数千个细“分支”相互连接，形成三维树状结构。为了了解大脑的功能和随时间的变化，科学家们必须能够以数字方式重建这些神经元结构，以找出图像中每个神经元的形状。
使用高分辨率显微镜捕捉单个神经元的 3D 图片，近 40 年来，科学家们一直致力于开发全自动神经元重建方法。由于物种的多样性、大脑位置、发育阶段和显微镜图像集的质量，重建它们仍然是一个挑战。这些因素使得现有算法在应用于不同实验室获得的大量图像时难以有效地泛化。
为了缓解这个问题，该团队开发了一种使用深度学习的自动化算法来计算特定图像中每个神经元的形状。
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