Команда из Google представила новую технологию визуализации мозга - Wowscience.ru

Wowscience.ru

удивительный мир научных новостей

Команда из Google представила новую технологию визуализации мозга

Хотите увидеть интерактивное трехмерное изображение мозга плодовой мухи с триллионом пикселей?

Команда из Google представила новую технологию визуализации мозга

Исследовательская группа Google открыла новую технологию визуализации, которая позволяет ученым просматривать трехмерные модели мозга в петабайтных масштабах в веб-браузере.

Проект Neuroglancer, доступный на Github, позволяет неврологам создавать трехмерные модели нервных путей мозга в интерактивных визуализациях.

Используя средство просмотра объемных данных на основе WebGL, оно может отображать невыровненные по оси сечения объемных данных, трехмерных сеток и моделей на основе линейных сегментов.

Проект Neuroglancer («не является официальным проектом Google», как отмечают его авторы) использовался учеными для создания интерактивного трехмерного интерфейса мозга плодовой мухи.

Муха долгое время способствовала нейронным и генетическим исследованиям (заработав ученым восемь Нобелевских премий), благодаря короткому жизненному циклу, который позволяет исследователям экспериментировать на нескольких поколениях мух за короткий промежуток времени.

Команда из Google представила новую технологию визуализации мозга

Что важно для неврологической работы, плодовые мухи имеют маленький мозг, содержащий только сто тысяч нейронов, по сравнению с людьми, которые наделены более чем ста миллиардами нейронов.

Работа велась с машинным обучением и нейронными сетями; ученым удалось составить карту мозга мухи, которая затем была собрана в интерактивную карту с помощью программного обеспечения проекта Neuroglancer.

Технология визуализации мозгового картирования

Чтобы нанести на карту нейроны мухи, исследователи из Медицинского института Говарда Хьюза разрезали мозг плодовой мухи на тысячи ультратонких срезов по 40 нанометров, которые получали с помощью просвечивающего электронного микроскопа, этот процесс создал изображение мозга размером в сорок триллионов пикселей.

Используя Google Cloud TPU v3 Pods (стойки Tensor Processing Google), команда использовала Flood-Filling Networks для автоматического отслеживания каждого отдельного нейрона в мозгу мухи. Заполняющие сети — новая технология, созданная Google, которая объединяет возможности обработки изображений двух алгоритмов.

Вирен Джейн, научный сотрудник отдела Google Connectomics, ранее описывала их использование в блоге, говоря: «Традиционные алгоритмы разделили процесс как минимум на два этапа: нахождение границ между нейритами с помощью детектора краев или классификатора машинного обучения, а затем группировка пикселей изображения, которые не разделены границей, с помощью алгоритма, такого как водораздел или вырезка».

В 2015 году они создали новый подход, который начинается с определенного местоположения пикселя, а затем посредством итерационного процесса алгоритм, использующий рекуррентную сверточную нейронную сеть, предсказывает, какие пиксели являются частью одной линии или объекта.

В результате получается интерактивное трехмерное изображение мозга плодовой мухи, которое можно просматривать с помощью программного обеспечения Neuroglancer в любом веб-браузере, поддерживающем WebGL.

Команда исследователей, которые написали научную статью о работе по картированию мозга мухи, написала, что она: «Произошла в значительной степени от слияний сегментации всего мозга ssTEM Drosophila (фруктовая муха). По сравнению с ручной трассировкой, использующей эффективную стратегию скелетонизации, сегментация позволила выполнять процессы реконструкции и анализа цепей, которые были на порядок быстрее».

Возможность просмотра всего человеческого мозга в 3D еще не реализована, но этот инструмент может оказаться полезным для других проектов по визуализации корпоративных данных. Полную интерактивную карту можно посмотреть здесь с помощью программного обеспечения Neuroglancer.

Автор: Дмитрий Алапьев alap@wowscience.ru, фото CBR, Neuroglancer

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *