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使用人工智能來加速大腦測繪技術(shù)

倩倩 ? 來源:互聯(lián)網(wǎng)分析沙龍 ? 作者:互聯(lián)網(wǎng)分析沙龍 ? 2021-01-21 16:13 ? 次閱讀

沖繩科學(xué)技術(shù)學(xué)院(OIST)研究生大學(xué)的一項(xiàng)研究表明,該技術(shù)已被廣泛用于加速大腦測繪技術(shù)。

在《科學(xué)報告》上發(fā)表的最新研究中,研究人員使用該技術(shù)來解開人腦的布線,以更好地理解伴隨帕金森氏病或阿爾茨海默氏病等神經(jīng)系統(tǒng)或精神疾病的變化。

沖繩科技大學(xué)研究生院(OIST)神經(jīng)計算部門負(fù)責(zé)人Kenya Doya教授說,大腦的“連接體”對于充分了解大腦及其進(jìn)入大腦之前執(zhí)行的所有復(fù)雜過程至關(guān)重要結(jié)論。

為了識別連接體,研究人員追蹤了遍布整個大腦的神經(jīng)細(xì)胞纖維。在動物實(shí)驗(yàn)中,科學(xué)家可以將熒光示蹤劑注入大腦中的多個點(diǎn),并成像這些點(diǎn)延伸出的神經(jīng)纖維。多亞教授解釋說:“這個過程需要分析許多動物的數(shù)百個大腦切片。并且由于它具有侵入性,因此無法在人類中使用。”

但是,磁共振成像(MRI)的進(jìn)步使得無創(chuàng)地估計連接組成為可能。這種技術(shù)稱為基于擴(kuò)散MRI的纖維跟蹤,它利用強(qiáng)大的磁場跟蹤水分子沿神經(jīng)纖維移動或擴(kuò)散時的信號。然后,一種計算機(jī)算法使用這些水信號來估計整個大腦中神經(jīng)纖維的路徑,但是目前,該算法并未產(chǎn)生令人信服的結(jié)果。

OIST神經(jīng)計算部門的第一作者,博士后研究員Carlos Gutierrez博士說:“連接組可能被假陽性所支配,這意味著它們顯示的神經(jīng)連接并不存在。”

此外,該算法還難以檢測在大腦偏遠(yuǎn)區(qū)域之間伸展的神經(jīng)纖維。古鐵雷斯博士說,這些長距離連接對于理解大腦的功能最重要。

2013年,科學(xué)家發(fā)起了日本政府主導(dǎo)的名為Brain / MINDS(疾病研究綜合神經(jīng)技術(shù)的大腦定位)項(xiàng)目,以繪制mar猴的小非人類靈長類動物的大腦圖,小靈長類動物的大腦與人的大腦具有相似的結(jié)構(gòu)。

Brain / MINDS項(xiàng)目旨在通過使用非侵入性MRI成像技術(shù)和侵入性熒光示蹤劑技術(shù)來創(chuàng)建mar猴大腦的完整連接體。“這是我們比較來自同一大腦的結(jié)果的真正難得的機(jī)會通過這兩種技術(shù),確定需要設(shè)置哪些參數(shù)以生成最準(zhǔn)確的基于MRI的連接器,”古鐵雷斯博士說。

責(zé)任編輯:lq

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