Informacija

3D modeliranje objekata u mozgu

3D modeliranje objekata u mozgu


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Može li netko ukazati na neuroznanstvenu literaturu posvećenu modeliranje 3D objekata u ljudskom umu?

Zanimaju me regije mozga, a posebno detalji sklopa koji su uključeni u simulaciju/manipuliranje (ili planiranje manipuliranja) i/ili prepoznavanje 3D objekata, ili u njihovo povezivanje s "2D" senzornim informacijama. U konačnici, moj interes je kvantitativan, tj. posebno bi me zanimalo više računalnih pogleda na tu temu.

Edit: Svjestan sam puta vizualnog prepoznavanja, koji grubo govoreći kulminira s inferiornim temporalnim girusom (u "kakvom putu"). Međutim, neke životinje (ne samo ljudi) mogu simulirati svojstva objekta (npr. kako će se ova plastična figurica iskriviti ako je savijem na određeni način? Kako će ta balerina u pokretu vjerojatno izgledati u sljedećoj sekundi?). Ovo je složenije od samog prepoznavanja objekata.

Napomena: moje pitanje traži upute za temeljnu literaturu ove teme. Znam da je nešto opširno, ali u biti pitam gdje da počnem čitati. Hvala! :)


Autostereogram

An autostereogram je stereogram s jednom slikom (SIS), dizajniran za stvaranje vizualne iluzije trodimenzionalne (3D) scene iz dvodimenzionalne slike. Da bi se percipirali 3D oblici u ovim autostereogramima, potrebno je prevladati normalno automatsku koordinaciju između akomodacije (fokusa) i horizontalne vergencije (kut oka). Iluzija je percepcija dubine i uključuje stereopsu: percepciju dubine koja proizlazi iz različite perspektive koju svako oko ima na trodimenzionalnu scenu, nazvanu binokularna paralaksa.

Autostereogram slučajnih točaka kodira 3D scenu morskog psa, koja se može "vidjeti" pravilnom tehnikom gledanja (). Kliknite na sličicu za prikaz slike u punoj veličini. Gornja i donja slika stvaraju udubljenje ili projekciju ovisno o tome gledaju li se s križnim () ili zid- () slijed očiju.

Najjednostavniji tip autostereograma sastoji se od vodoravno ponavljajućih uzoraka (često odvojenih slika) i poznat je kao autostereogram pozadine. Kada se promatraju s pravilnom konvergencijom, čini se da ponavljajući uzorci lebde iznad ili ispod pozadine. Poznati Čarobno oko knjige sadrže drugu vrstu autostereograma koji se naziva autostereogram slučajnih točaka. Jedan takav autostereogram ilustriran je gore desno. U ovoj vrsti autostereograma, svaki piksel na slici se izračunava iz trake uzorka i karte dubine. Skrivena 3D scena pojavljuje se kada se slika gleda s ispravnom konvergencijom.

Autostereogrami su slični normalnim stereogramima osim što se gledaju bez stereoskopa. Stereoskop predstavlja 2D slike istog objekta iz malo različitih kutova na lijevo i desno oko, što nam omogućuje rekonstrukciju izvornog objekta putem binokularnog dispariteta. Kada se gleda s odgovarajućom vergencijom, autostereogram čini isto, binokularni disparitet postoji u susjednim dijelovima ponavljajućih 2D uzoraka.

Postoje dva načina na koji se autostereogram može vidjeti: buljav i kosooki. [a] Većina autostereograma (uključujući i one u ovom članku) osmišljena je za gledanje samo na jedan način, koji se obično gleda na zid. Gledanje s pogledom na zid zahtijeva da dva oka prihvate relativno paralelan kut, dok gledanje poprečnim očima zahtijeva relativno konvergentan kut. Slika dizajnirana za gledanje s pogledom na zid, ako se pravilno gleda, izgleda da će iskočiti iz pozadine, dok će se, ako se gleda poprečnim očima, umjesto toga pojaviti kao izrez iza pozadine i može biti teško da se u potpunosti izoštri. [b]


Zašto vidimo u 3D?

Kada je riječ o gledanju u 3-D, dva oka su bolja od jednog. Da biste vidjeli kako funkcionira 3-D vid, držite prst na udaljenosti od ruke i gledajte ga kroz jedno, a zatim kroz drugo oko. Vidite kako slika skače? To je zbog binokularne razlike, male razlike između slika koje vidi svako oko.

Binokularni disparitet jedna je od najvažnijih informacija koju vizualni centri mozga koriste za rekonstrukciju dubine scene.

Ako je objekt koji pokušavate vidjeti blizu vas, mozak koristi još jedan trag: konvergenciju ili kut vaših očiju dok se fokusirate na objekt. Ukrštanje očiju dat će vam ekstremni primjer osjećaja konvergencije.

Ali čak i bez binokularnog vida moguće je procijeniti dubinu. Životinje bez preklapanja vidnih polja uvelike se oslanjaju na nešto što se zove paralaksa, što je razlika u brzini kojom se čini da se bliži i dalji objekti pomiču dok ih prolazite. Na primjer, proletjet će stupovi ograde uzduž autoceste, dok će se silos za žito udaljen četvrt milje od ceste činiti kao da puzi. Naš mozak ima ugrađeni centar za obradu ovog fenomena, prema studiji Nature iz 2008. godine. Područje iza uha koje se zove srednja temporalna regija nosi informacije o paralaksi i može ih sintetizirati s drugim znakovima dubine.

Drugi načini opažanja dubine pomoću samo jednog oka uključuju znakove uključujući veličinu objekta, paralelne linije koje se doimaju kao da se spajaju, oštrije teksture u bližim objektima i način na koji se objekti preklapaju.

Čak i sa svim tim znakovima koji su mu na raspolaganju, mozak griješi. Umjetnici mogu prevariti mozak da vidi 2-D sliku u tri dimenzije crtanjem konvergirajućih paralelnih linija i slikanjem "bližih" objekata s više detalja.

Sat u teretani također može biti šteta za vizualni sustav: prema studiji iz 2008. u časopisu Proceedings of the National Academy of Sciences, naš mozak koristi prečace na temelju prethodnog iskustva kada ocjenjuje dubinu. Budući da se većina predmeta na koje nailazimo kreće se relativno sporo, možemo pogrešno procijeniti udaljenost objekata koji se brzo kreću poput nogometne lopte usmjerene prema našem licu.


Nova 3-D mapa cijelog mišjeg mozga visoke razlučivosti

Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework (CCFv3), 3D referentni atlas, temelji se na prosjeku inherentne fluorescencije u mozgu miševa snimljenom pomoću serijske dvofotonske tomografije. Slika prikazuje poluproziran pogled odozgo prema dolje prosječnog predloška, ​​otkrivajući mnoge upečatljive anatomske značajke. Zasluge: Allenov institut za znanost o mozgu.

Nakon tri godine intenzivnog prikupljanja podataka i pažljivog crtanja, posao kartografa bio je završen.

Složen teren koji su zacrtali, sa svim svojim vrhovima, dolinama i granicama, dug je samo oko pola inča i teži manje od zrna: mozga laboratorijskog miša.

U radu objavljenom danas u časopisu stanica, kartografi Instituta Allen opisuju ovaj kartografski podvig—treću iteraciju Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework, ili CCFv3 (https://portal.brain-map.org/), potpuni 3-D atlas visoke rezolucije mišji mozak.

Okvir bi trebao biti referentna točka za neuroznanstvenu zajednicu, rekli su njegovi tvorci. Miševi se široko koriste u biomedicinskim istraživanjima. Njihov mozak sadrži otprilike 100 milijuna stanica svaka u stotinama različitih regija. Kako skupovi podataka o neuroznanosti postaju sve veći i složeniji, zajednička prostorna karta mozga postaje kritičnija, kao i sposobnost preciznog suregistriranja mnogih različitih vrsta podataka u zajednički 3-D prostor radi usporedbe i korelacije.

Zamislite to kao neuroznanstveni ekvivalent GPS-u vašeg telefona. Umjesto da ručno tražite svoju lokaciju na papirnatoj karti na temelju onoga što vidite oko sebe, GPS (i novi atlas mozga) govori vam gdje se nalazite. Uz skupove podataka u tisućama ili milijunima različitih informacija, taj zajednički skup koordinata - i određivanje odgovarajućih moždanih orijentira za te koordinate - je ključan.

"U starim danima ljudi bi definirali različite regije mozga očima. Kako dobivamo sve više i više podataka, taj ručni odabir više ne raste", rekla je Lydia Ng, dr. sc., viša direktorica tehnologije u Allenov institut za znanost o mozgu, odjel Allenovog instituta, i jedan od starijih autora atlasa zajedno s dr. Julie Harris, pomoćnicom ravnateljice neuroanatomije na Allenovom institutu za znanost o mozgu. "Kao što imamo referentni slijed genoma, potrebna vam je referentna anatomija."

Pogled pod kutom 3D Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework (CCFv3), referentnog atlasa visoke razlučivosti podijeljenog u različite regije mozga koristeći više vrsta podataka. Zasluge: Allenov institut za znanost o mozgu

Omogućavanje studija cijelog mozga

CCFv3 za cijeli mozak nadovezuje se na djelomičnu verziju objavljenu 2016. koja je mapirala cijeli korteks miša, najudaljeniju ljusku mozga. Prethodne verzije atlasa bile su 3-D karte niže razlučivosti, dok je rezolucija CCFv3 dovoljno dobra da može precizno odrediti lokacije pojedinačnih ćelija. Najnoviji atlas punog mozga otvoreno je dostupan zajednici od kraja 2017. godine, a nekoliko različitih neuroznanstvenih timova već ga je upotrijebilo.

Nick Steinmetz, dr. sc, docent na Sveučilištu u Washingtonu i vođa Allen Instituta za znanost o mozgu sljedeće generacije, koristio je atlas u nedavnoj studiji koja je promatrala aktivnost neurona dok miševi biraju između različitih slika koje vide u laboratoriju test. Studija je koristila neuropiksele, male električne sonde koje mogu uhvatiti aktivnost stotina neurona odjednom u nekoliko različitih regija mozga.

Dok su analizirali svoje podatke, postalo je jasno da je više dijelova mozga uključeno u ovaj vizualni izbor nego što su prije shvatili, rekao je Steinmetz. Morali bi uzeti veliku sliku, a CCFv3 im je pomogao da zajedno pogledaju sve svoje rezultate.

“Atlas je bio stvarno neophodan resurs koji je omogućio samu ideju o izvođenju studija na razini cijelog mozga”, rekao je Steinmetz. "Kada snimate sa stotina mjesta u cijelom mozgu, to uvodi novu ljestvicu istraživanja. Morate imati veći uvid u to gdje su sve lokacije za snimanje, a CCF je ono što je to omogućilo."

Ovaj video prikazuje fuziju podataka u okviru CCF-a. Pozadinska slika u sivim tonovima predstavlja prosječnu anatomiju 1675 pojedinačnih uzoraka koji čine osnovu za zajednički koordinatni sustav. Obojene zakrivljene linije predstavljale su uzorkovane strujne linije. Mišji korteks je 3D ploča organizirana u slojeve gdje je veza između slojeva obično okomita na površinu, što sugerira hipotetičku stupastu organizaciju. Zakrivljenost korteksa otežava vizualizaciju ove teorijske dimenzije. Ove strujne linije su procjena ovih "vertikala" na temelju zakrivljene geometrije. Da bismo vidjeli odražavaju li strujne linije pravu zakrivljenost, uspoređujemo ih sa stvarnim podacima. Slika u boji vrućeg metala sastavljena je od višestrukih skupova podataka za vizualizaciju oblika debelog čupavog dendrita neurona piramide L5 koji su selektivno označeni injekcijom virusnog traga ovisno o Creu u liniju pokretača Sim1-Cre_KJ18 ili A930038C07Rik-Tg1-Cre. Svaki skup podataka registriran je u CCF-u kako bi se omogućilo preklapanje podataka iz

100 primjeraka. Zasluge: Allenov institut za znanost o mozgu

Kako bi napravili atlas, znanstvenici su razbili mozak u male virtualne 3-D blokove, poznate kao vokseli, i svakom bloku dodijelili jedinstvenu koordinatu. Podaci koji su ušli u tu 3-D konstrukciju došli su iz prosječne anatomije mozga gotovo 1700 različitih životinja. Tim je zatim svaki od tih voksela dodijelio jednom od stotina različitih poznatih regija mišjeg mozga, povlačeći pažljivo granice između različitih područja. Skupovi podataka koji su ušli u ova dva aspekta atlasa proizašli su iz nekoliko različitih vrsta eksperimenata provedenih na Allen Institutu tijekom posljednjih nekoliko godina - okosnica različitih vrsta podataka atlasa čini ga jedinstvenim među referentnim atlasima mozga, rekli su istraživači.

Povijesno gledano, atlasi mozga crtani su u 2-D, uzimajući u obliku listova prikaz mozga na različitim dubinama i poredajući ih. Za neke vrste podataka ovaj oblik mapiranja mozga dobro funkcionira. Ali za moderne neuroznanstvene studije koje promatraju aktivnost neurona ili karakteristike stanica u cijelom mozgu, 3-D atlas daje bolji kontekst.

  • Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework (CCFv3), 3D referentni atlas, temelji se na prosjeku inherentne fluorescencije u mozgu miševa snimljenom pomoću serijske dvofotonske tomografije. Virtualni dio 3D prosjeka prikazan je na lijevoj strani. Na desnoj strani prikazane su delineacije koje pokazuju različite regije mozga. Zasluge: Allenov institut za znanost o mozgu
  • Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework (CCFv3), 3D referentni atlas, uključuje detaljne napomene o korteksu miša (boje duge). Zasluge: Allenov institut za znanost o mozgu

Istraživači su rekli da će se buduće iteracije atlasa vjerojatno oslanjati na strojno učenje ili druge oblike automatizacije, a ne na mukotrpno ručno upravljanje koje je ušlo u trenutnu verziju.

"Kao što sada znamo, atlasi bi se trebali razvijati i biti živi resursi, jer kako saznajemo više o tome kako je mozak organiziran, morat ćemo ažurirati", rekao je Harris. "Izgradnja atlasa na automatski, nepristrani način je mjesto gdje se polje vjerojatno kreće."


Sažetak

Ciljevi

Sposobnost izvođenja zadatka 3-dimenzionalnog praćenja više objekata bez konteksta (3D-MOT) uvelike je povezana sa atletskim performansama. U ovoj smo studiji procijenili prenosivost perceptivno-kognitivnog 3D-MOT treninga iz laboratorijskog okruženja na nogometno igralište, sport u kojem je sposobnost ispravnog čitanja dinamičke vizualne scene preduvjet za izvedbu.

Oblikovati

Tijekom treninga prije i nakon treninga promatrali smo tri bitne vještine (dodavanje, dribling, šutiranje) koje se koriste za postizanje prednosti nad protivnikom.

Metoda

Zabilježili smo točnost donošenja odluka tijekom malih igara kod sveučilišnih nogometaša (n = 23) prije i nakon protokola treninga. Eksperimentalna (n = 9) i aktivna kontrolna (n = 7) skupina obučavane su tijekom 10 sesija 3D-MOT ili 3D nogometnih videa. Pasivna kontrolna skupina (n = 7) nije prošla nikakvu posebnu obuku ili upute.

Rezultati

Preciznost donošenja odluka u dodavanju, ali ne i u driblingu i šutiranju, između pred- i post-sesija bila je bolja za skupinu koja je trenirala 3D-MOT u odnosu na kontrolne skupine. Ovaj rezultat bio je u korelaciji s subjektivnom točnošću donošenja odluka igrača, ocijenjenom nakon sesije prije i nakon sesije putem upitnika vizualne analogne skale.

Zaključci

Prema našim saznanjima, ova studija predstavlja prvi dokaz u kojem nekontekstualna, perceptivno-kognitivna vježba ima učinak prijenosa na teren kod sportaša.


Virtualni mozak

Shvaćajući da su mrežni čvorovi u stvarnim ljudskim bićima daleko od homogenih, Virtualni mozak bilježi funkcioniranje podmreža ljudskog mozga kroz novi koncept prostorno-vremenske strukture mrežnih spojeva, koji sadrži sredstva za kvantificirane matrice spajanja unutar i po regijama.

Nadolazeće verzije stalno će obrađivati ​​ove eksperimentalne rezultate putem metoda strojnog učenja, dodatno usavršavajući Virtualni mozak kako bi se najbolje podudarao s pojedinačnim kliničkim slučajem.

Dok su odgovori izoliranih regija mozga danas dobro proučavani, Virtualni mozak prekriva razrađenu kartu funkcionalnih putova na i između ovih regija:

  • Robusna matematička jezgra anatomski realističnih matrica povezivanja (na temelju DTI/DSI skeniranja) definira samu mrežu.
  • Fiziološki model neuralnih populacija bilježi pojedinačne regije.

Ovaj model se koristi za traženje ključnih točaka u stvarnim scenarijima oštećenja mreže u zdravlju mozga.

Ključni nalazi za izgradnju virtualnog mozga

Načelo 1: Obračunavanje različitih brzina

Dok se dobro poznata presavijena struktura mozga oduvijek divila kao prirodno remek djelo stiskanja što većeg broja neurona u ograničenom prostoru, drugi anatomski podvig ove strukture otkriven je tek nedavno.

Ispada da je udaljenost koju prijeđe neuralni signal apsolutno je neophodno za istinsko razumijevanje mreže mozga: samo kada se uzmu u obzir jedinstvena vremenska kašnjenja za prijenos signala od neurona do neurona, koja proizlazi iz anatomije mozga, moguće je uspješno oponašati mjerljive prostorne vremenskih obrazaca.

Bez tih bezazlenih vremenskih kašnjenja (u rasponu od nekoliko do stotina milisekundi, ovisno o udaljenosti i smjeru), naš bi mozak jednostavno prestao ispravno raditi.

Načelo 2: Odmaranje je nova aktivnost

Povijesno gledano, smatralo se da se ljudski mozak ponaša poput klasičnog sustava za obradu informacija: izlažete ga vanjskom podražaju (senzorni unos) ili mu dopustite da upravlja zadatkom (motorička akcija) i njegovi mjerljivi obrasci signalizacije odražavat će to ponašanje – nekako.

Ono što nedostaje ovoj slici je razumno objašnjenje nesumnjivo stalne moždane aktivnosti kada se radi samo. ništa. Je li to samo buka, nebitna za funkcionalne procese ili bolje rečeno nešto drugo?

Fascinantni rezultati velikog broja eksperimentalnih istraživanja u posljednjem desetljeću upućuju na "nešto drugo":

Više teorijskih analiza doista je potvrdilo glavnu ulogu tzv mreže stanja mirovanja unutar mozga. Njihove složene oscilacije na različitim vremenskim skalama čak pružaju potpunu osnovu funkcionalnih procesa u mozgu.

Metaforički rečeno, stanje mirovanja mozga može se zamisliti kao okretan, uvijek budan tenisač, koji na svojoj bazi čeka novi servis svog protivnika (što bi bio vanjski poticaj ili zadatak koji se obavlja). Zahvaljujući svom stalnom kretanju, svjesno zamišljajući moguće rute, može spremnije reagirati na događaje iz raznih smjerova.

Načelo 3: Autonomija ljestvice

Tradicionalno razumijevanje mozga dijeli ga na različite regije i režnjeve različite veličine (od sitnih do ogromnih), a svaki je odgovoran za različite kognitivne sposobnosti. Osim toga, znamo da signalni obrasci mozga pokazuju oscilacije na različitim vremenskim skalama, kao što je 10 Hz uključeno u mozak u mirovanju, 4 Hz u memoriji i 40 Hz u kognitivnom mozgu.

Ujedinjujući promatrano ponašanje i organizaciju mozga na više prostorno-vremenskih ljestvica, proučavano je nekoliko pristupa proučavanjem analogija poznatih fizičkih fenomena (npr. tekućine ili magnetizacija). Međutim, nitko od njih nije mogao objasniti, a kamoli modelirati ponašanje mozga na dovoljno čvrst način.

Virtualni mozak priziva a pametan spoj između klasičnih objedinjujućih višerazmjernih okvira i pristupa u stilu piramide viđeno u drugim projektima usmjerenim na informatiku:

  • Krećući se prema gore kroz vagu, koristi se Virtualni mozak tehnike smanjenja dimenzija zadržati glavni utjecaj manjih razmjera na veće uz izravnavanje njihove inherentne složenosti.
  • Krećući se prema dolje kroz ljestvice, mogu se koristiti detaljniji parametri modeliranja, npr. testirati specifične hipoteze.
  • Nikakva posebna ljestvica ne dominira modelom. umjesto toga, više skala djeluju kroz međusobnu međuovisnost, što također ima povoljan učinak na računsko opterećenje modela.

Koji je razlog za stvaranje Virtualnog mozga?

Softver Virtual Brain (TVB) je računski okvir za virtualizaciju strukture i funkcije mozga. To se postiže simulacijom mrežne dinamike koristeći biološki realističnu povezanost velikih razmjera.

TVB spaja strukturne informacije o pojedinačnim mozgovima, uključujući 3D geometriju neokorteksa, povezanost bijele tvari, itd., a zatim simulira pojavnu dinamiku mozga. Logika TVB-a je sljedeća:

  • Strukturne informacije pružaju određena ograničenja za vrstu mrežne dinamike koja se može pojaviti.
  • Dok ta ograničenja ograničavaju proizvoljnu dinamiku mozga, strukturna povezanost pruža temelj na kojem se može pojaviti dinamički repertoar funkcionalnih konfiguracija.
  • Kada se struktura mozga promijeni, kao sazrijevanje, starenje ili zbog oštećenja ili bolesti, tada se mijenja dinamički repertoar mozga.

TVB omogućuje sustavno istraživanje dinamičkog repertoara kao funkcije strukture. Odmiče se od istraživanja izoliranih regionalnih odgovora i razmatra funkciju svake regije u smislu međudjelovanja među regijama mozga.

  • (1) ponovno klasificirati lezije u smislu mreže čvorova (regija) i veza (aksona, trakta bijele tvari) koji su oštećeni
  • (2) istražiti mehanizme koji čuvaju funkciju razumijevanjem kako regionalna šteta utječe na funkciju drugih dijelova mreže.

U tom kontekstu, popravak mozga (oporavak funkcije) ovisi o obnovi i ponovnom balansiranju aktivnosti u preostalim čvorovima u mreži.

Predviđanje i liječenje posljedica oštećenja mozga bilo je vrlo teško. To je zato što je odnos između prirode lezije i funkcionalnog deficita vrlo varijabilan među pacijentima koji su grupirani prema nekoj klasifikacijskoj metrici (npr. vrsta oštećenja mozga) i unutar pojedinih pacijenata koji se oporavljaju ili pogoršavaju tijekom vremena.

Formalno objašnjenje takve varijabilnosti zahtijeva

  • (1) ponovnu procjenu naših klasifikacijskih metrika,
  • (2) bolje razumijevanje mehanizama koji čuvaju i/ili obnavljaju funkciju i
  • (3) sposobnost korištenja mozga pojedinca za bolju karakterizaciju deficita i prognoze.

TVB nudi neuroinformatički okvir za rješavanje ovih izazova.

Koji su osnovni elementi u Virtualnom mozgu?

TVB koristi ili postojeće kortikalne informacije o povezivanju (npr. CoCoMac baza podataka) ili traktografske podatke (DTI/DSI) ili fuziju oba (pojedinačna traktografija s generičkom usmjerenošću iz CoCoMac-a) za generiranje matrica povezivanja i izgradnju kortikalnih i subkortikalnih moždanih mreža.

Matrica povezivanja definira snagu veze i vremenska kašnjenja putem prijenosa signala između svih mrežnih čvorova. Različiti modeli neuronske mase dostupni su u TVB-u i definiraju dinamiku mrežnog čvora. Zajedno, modeli neuronske mase na svakom mrežnom čvoru, matrica povezivanja i 3D slojevita površina mozga definiraju virtualni mozak.

TVB simulira i generira vremenske tijekove različitih oblika neuronske aktivnosti uključujući potencijale lokalnog polja (LFP) i brzinu paljbe, kao i podatke o slici mozga kao npr EEG (elektroencefalografija), MEG (magnetoencefalografija) i BOLD (kontrast ovisan o razini kisika u krvi) aktivacije kao što je uočeno u fMRI.

Kako se izračunava simulacija?

Svaka mreža je definirana svojim mrežnim čvorovima i svojom vezom. TVB razlikuje dvije vrste povezivanja mozga:.

  • Usredotočujući se na regije, mreže se sastoje od diskretnih čvorova i povezanosti, u kojima svaki čvor modelira neuralnu populacijsku aktivnost regija mozga, a povezanost se sastoji od međuregionalnih vlakana.
  • Za površinske veze, kortikalna i subkortikalna područja su modelirana na finijoj skali, u kojoj svaka točka predstavlja model neuronske populacije.

Ovaj pristup omogućuje detaljno prostorno uzorkovanje, posebno kortikalne površine što rezultira prostorno kontinuiranom aproksimacijom neuralne aktivnosti poznate kao modeliranje neuronskog polja (Wilson Cowan 1972 Nunez 1974, Amari 1978 Jirsa Haken 1996 Robinson 1997).

Ovdje se povezanost sastoji od lokalnih intrakortikalnih i globalnih interkortikalnih vlakana. Prilikom simulacije moždane aktivnosti u simulatorskoj jezgri TVB-a, aktivnost neuronskog izvora iz oba pristupa s područja ili s površine projicira se u EEG, MEG i BOLD prostor pomoću modela naprijed (Breakspear Jirsa 2007).

Prva neuroinformatička integracija ovih elemenata izvedena je (Jirsa et al 2002) demonstrirajući modeliranje neuronskog polja u EEG/MEG paradigmi. U ovom radu, homogena povezanost provedena je po uzoru na (Jirsa Haken 1996.).

U to vrijeme nije bila dostupna nikakva druga veza velikih razmjera – stoga je trebalo izvršiti ovu vrstu aproksimacije. Zatim je aktivnost neuronskog polja simulirana na sfernoj površini radi računalne učinkovitosti i mapirana na zavijenu površinu kore s vijugama i brazdama. Izračunata su naprijed rješenja EEG i MEG signala i pokazala da je iznenađujuće bogata složenost vidljiva u simuliranom EEG i MEG prostoru, unatoč jednostavnosti u dinamici neuralnog polja.

Konkretno, modeli neuronskog polja (Wilson Cowan 1972, Nunez 1974, Amari 1978 Jirsa Haken 1996 Robinson 1997) objašnjavaju prostornu simetriju u povezivanju mozga, što se uvijek odražava u simetriji rezultirajućih neuralnih izvora, iako mogu biti značajno manje vidljivi (ako uopće) u EEG i MEG prostoru.

Ali očito nametnuta simetrija proizlazi iz aproksimacije napravljene u povezivanju. To je dovelo do zaključka da je integracija traktografskih podataka imperativ za buduće velike pokušaje modeliranja mozga, budući da će simetrija povezanosti ograničiti rješenja neuronskih izvora, ali se neće trivijalno pokazati u drugim slikovnim prostorima EEG-a, MEG i BOLD.

To je, u osnovi, bio glavni razlog za stvaranje Virtualnog mozga.

Mrežni čvorovi u TVB: neuralne populacije s lokalnom mezoskopskom dinamikom

Mezoskopska dinamika opisuje srednju aktivnost polja populacija neurona organiziranih kao kortikalni stupovi ili subkortikalne jezgre. Uobičajene pretpostavke u modeliranju srednjeg polja su da su eksplicitne strukturne značajke ili vremenske pojedinosti neuronskih mreža (npr. dinamika skokova pojedinačnih neurona) irelevantne za analizu složene mezoskopske dinamike i da je kolektivno ponašanje u nastajanju samo slabo osjetljivo na detalje pojedinog neurona. ponašanje (Breakspear Jirsa 2007).

Osnovni modeli srednjeg polja bilježe promjene srednje brzine paljenja (Brunel Wang 2003), dok sofisticiraniji modeli srednjeg polja uzimaju u obzir disperziju parametara u neuronima i kasnije bogatije ponašanje srednje dinamike polja (Assisi i sur., 2005. Stefanescu Jirsa 2008., 2011. Jirsa Stefanescu 2010.).

Ovi pristupi pokazuju relativno novi koncept iz statističke fizike: makroskopski fizički sustavi pokoravaju se zakonima koji su neovisni o detaljima mikroskopskih sastojaka od kojih su izgrađeni (Haken 1983).

Ove i srodne ideje već su iskorištene u neuroznanosti (Kelso 1995. Buzsaki 2006.). U TVB, glavni interes leži u izvođenju mezoskopskih zakona koji pokreću promatrane dinamičke procese na makroskopskoj razini velikog mozga na sustavan način.

U TVB-u su dostupni različiti modeli srednjeg polja za reproduciranje tipičnih značajki mezoskopske dinamike populacije.

Za svaki čvor velike mreže, model neuronske populacije opisuje lokalnu dinamiku. Modeli neuronske populacije u TVB-u su dobro uspostavljeni modeli izvedeni iz dinamike ansambla pojedinačnih neurona (Wilson Cowan 1972 Jansen Rit 1995 Larter 1999 Brunel Wang 2003 Stefanescu Jirsa 2008).

TVB također nudi generički, dvodimenzionalni model oscilatora za korištenje u mrežnom čvoru koji je sposoban generirati širok raspon fenomena koji se promatraju u dinamici neuronske populacije kao što je multistabilnost, koegzistencija oscilatornog i neoscilatornog ponašanja, različita ponašanja koja se višestruko prikazuju vaga i sl. – da spomenemo samo neke.

Generička jednadžba mreže mozga velikih razmjera u TVB

Prilikom prijelaza skale do mreže velikih razmjera, svaki mrežni čvor upravlja svojom vlastitom intrinzičnom dinamikom u interakciji s dinamikom svih ostalih čvorova mreže.

Ova interakcija se događa putem matrice povezivanja putem specifičnih težina veze i vremenskih kašnjenja zbog kašnjenja u prijenosu signala. Sljedeća (generička) jednadžba evolucije (Jirsa 2009) obuhvaća sve gore navedene značajke i leži u osnovi pojave prostorno-vremenske dinamike mreže u TVB:

Jednadžba opisuje stohastičku diferencijalnu jednadžbu mreže povezanih neuronskih populacija.

:math:´Psi(x,t)´ je vektor aktivnosti neuronske populacije na lokaciji :math:´x´ u 3D fizičkom prostoru i vremenskoj točki :math:´t´. Ima onoliko varijabli stanja koliko ih definira model neuronske populacije, koji je specificiran s :math:´N(Psi(x,t))´.

Povezivost razlikuje lokalne i globalne veze, koje su odvojeno zarobljene u dva izraza.

Povezivost na lokalnu mrežu :math:´g_(x,xprime)´ je opisan težinama veze između :math:´x´ i :math:´t´, dok je globalna povezanost definirana s :math:´g_(x,xprosto)´.

Kritična razlika između dvije vrste povezivanja je trostruka:

  • Lokalna povezanost je kratkog dometa (reda cm), a globalna povezanost je dugog dometa (reda desetaka cm).
  • Prijenos signala preko lokalnih veza je trenutan, ali putem globalnih veza prolazi kroz vremensku kašnjenju ovisno o udaljenosti :math:´|x-xprime|´ i brzini prijenosa :math:´v´.
  • Lokalna povezanost je obično prostorno nepromjenjiva (naravno s varijacijama od područja do područja, ali općenito opada s udaljenosti), globalna povezanost je vrlo heterogena.

Podražaji bilo kojeg oblika, poput percepcijskih, kognitivnih ili bihevioralnih perturbacija, unose se u virtualni mozak putem izraza :math:´I(x,t)´ i definiraju se na lokaciji :math:´x´ s određenim vremenom tečaj.

Buka igra ključnu ulogu za dinamiku mozga, a time i za funkciju mozga (vidi McIntosh et al 2010). U TVB se uvodi putem izraza :math:´xi (x,t)´ gdje se tip šuma i njegove prostorne i vremenske korelacije mogu specificirati neovisno.

Različiti numerički algoritmi dostupni su u TVB-u i mogu se grubo kategorizirati u determinističke (bez šuma) i stohastičke (sa šumom). Oni uključuju Heun algoritam, Runge Kutta različitih redova, Euler Maruyama i drugi.

Kako TVB simulira signale neuroimaginga

EEG-MEG rješenje naprijed

Neinvazivni signali neuroimaginga predstavljaju superponirane prikaze aktivnosti mnogih izvora što dovodi do velike dvosmislenosti u mapiranju između unutarnjih stanja i vidljivih signala, tj. inverznog problema.

Kao posljedica toga, EEG i MEG povratno rješenje je nedovoljno određeno (Helmholtz 1853). Stoga je ključni korak prema zacrtanim ciljevima ispravna sinkronizacija modela i podataka, odnosno usklađivanje stanja modela s unutarnjim – ali često neuočljivim – stanjima sustava.

Prednji problem EEG-a i MEG-a je izračun električnog potencijala :math:´V(x,t)´ na lubanji i magnetskog polja :math:´B(x,t)´ izvan glave od danog distribucija primarne struje :math:´D(x,t)´. Izvori električnog i magnetskog polja su primarna i povratna struja.

Situacija je komplicirana činjenicom da se sadašnje vodljivosti poput moždanog tkiva i lubanje razlikuju za 100.

U TVB, tri modela volumena odjeljka konstruiraju se iz strukturnih MRI podataka pomoću MNI mozga:

  • Površine za sučelje između sive tvari
  • Cerebrospinalna tekućina i bijela tvar aproksimirani trokutastim mrežama

For EEG predictions, volume conduction models for skull and scalp surfaces are incorporated. Here it is assumed that electric source activity can be well approximated by the fluctuation of equivalent current dipoles generated by excitatory neurons that have dendritic trees oriented roughly perpendicular to the cortical surface and that constitute the majority of neuronal cells (

So far subcortical regions are not considered in the forward solution. We also neglect dipole contributions from inhibitory neurons since they are only present in a low number (

15 %) and their dendrites fan out spherically.

Therefore, dipole strength can be assumed to be roughly proportional to the average membrane potential of the excitatory population. Then the primary current distribution :math:´D(x,t)´ is obtained as the set of all normal vectors perpendicular to the vertices at locations :math:´x´ of the cortical surface multiplied by the relevant state variable in the population vector :math:´Psi(x,t)´.

FMRI-BOLD contrast

The BOLD signal time course is approximated from the mean-field time-course of excitatory populations accounting for the assumption that BOLD contrast is primarily modulated by glutamate release ( Petzold, Albeanu et al. 2008 Giaume, Koulakoff et al. 2010 ).

Apart from these assumptions, there is relatively little consensus about how exactly the neurovascular coupling is realized and whether there is a general answer to this problem.

In order to estimate the BOLD signal, the mean-field amplitude time course of a neural source may be convolved with a canonical hemodynamic response function as included in the SPM software package or the “Balloon-Windkessel” model of ( Friston, Harrison et al. 2003 ) may be employed cf. ( Bojak, Oostendorp et al. 2010 ) for some more technical details.

Bibliografija

Biological Cybernetics, 1977, 27:77-87.
Amari S.
Dynamics of pattern formation in lateral-inhibition type neural fields.

Physical Review Letters, 2005, 94 (1):018106
Assisi, C. G., Jirsa, V. K., and Kelso, J. A. S.
Synchrony and clustering in heterogeneous networks with global coupling and parameter dispersion

Brain Topography, 2010, 23 (2):139-149
Bojak, I., Oostendorp, T. F., Reid, A. T. and Kötter R.
Connecting mean field models of neural activity to EEG and fMRI data

Brain Connectivity (Understanding Complex Systems), 2007, Springer Berlin / Heidelberg, 3-64
Breakspear, M. and Jirsa, V.
Neuronal Dynamics and Brain Connectivity - Handbook of

Journal of Neurophysiology, 2003, 90:415-430
Brunel, N. and Wang, X-J.
What determines the frequency of fast network oscillations with irregular neural discharges? I. Synaptic dynamics and excitation-inhibition balance

Oxford: Oxford University Press, 2006
Buzsaky, G
Rhythms of the Brain

Neuroimage, 2003, 19:1273-1302.
Friston, K., J., Harrison, L., and Penny, W.
Dynamic causal modelling

Nature Reviews in Neuroscience, 2010, 11:87-99
Giaume C., Koulakoff A., Roux L., Holcman D., Rouach N.
Astroglial networks: a step further in neuroglial and gliovascular interactions

3rd rev. enl. izd. New York: Springer-Verlag, 1983
Haken, H.
Synergetics, an Introduction: Nonequilibrium Phase Transitions and Self-Organization in Physics, Chemistry, and Biology

Biological Cybernetics, 1995, 73:357-366
Jansen, B., H. and Rit V., G.
Electroencephalogram and visual evoked potential generation in a mathematical model of coupled cortical columns

Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 2009, 367(1891): 1131-1143
Jirsa, V., K.
Neural field dynamics with local and global connectivity and time delay

Physical Review Letters, 1996, 77(5): 960-963
Jirsa V., Haken H.
Field theory of electromagnetic brain activity

Bulletin of Mathematical Biology, 2010, 73(2): 325-343
Jirsa, V., K., and Stefanescu, R., A.
Neural population modes capture biologically realistic large scale network dynamics

MIT Press, 1995
Kelso Scott J., A.
Dynamic patterns: the self-organization of brain and behavior (Complex Adaptive Systems)

Chaos, 1999, 9(3):795
Larter, R., Speelman, B. and Worth, R., M.
A coupled ordinary differential equation lattice model for the simulation of epileptic seizures

Archives Italiennes de Biologie, 2010, 148(3)
McIntosh, A. R., Kovacevic, N., Lippe, S., Garrett, D., Grady, C and Jirsa V
The Development of a Noisy Brain

Mathematical Biosciences, 1974, 21:279-297
Nunez P., L.
The brain wave equation: A model for the EEG

Neuron, 2008, 58:897-910
Petzold G., C., Albeanu, D.,F., Sato T., F., and Murthy V., N.
Coupling of neural activity to blood flow in olfactory glomeruli is mediated by astrocytic pathways

Brain Connect, 2013 3(2): 121-145
Ritter, P., Schirner M., McIntosh A. R., Jirsa V. K.
The Virtual Brain integrates computational modeling and multimodal neuroimaging

Physical Reviews Letters E, 1997, 56:826-840
Robinson, P.A., Rennie, C.J., Wright, J.J.
Propagation and stability of waves of electrical activity in the cerebral cortex

Brain Connect, 2014 Dec4(10):791-811
Roy D., Sigala R., Breakspear M., McIntosh A. R., Jirsa V. K., Deco G., Ritter P.
Using The Virtual Brain to reveal the role of oscillations and plasticity in shaping brain's dynamical landscape

eLife, 20187:e28927
Schirner M., McIntosh A. R., Jirsa V. K., Deco G., Ritter P.
Inferring multi-scale neural mechanisms with brain network modelling

Neuroimage, 2015 Aug 15117:343-357
Schirner M., Rothmeier S., Jirsa V. K., McIntosh A. R., Ritter P.
An automated pipeline for constructing personalized virtual brains from multimodal neuroimaging data

PLoS Computational Biology, 2008, 4(11):26-36
Stefanescu, R. and Jirsa, V. K.
A Low Dimensional Description of Globally Coupled Heterogeneous Neural Networks of Excitatory and Inhibitory


The Role of Micro-CT in 3D Histology Imaging

Ciljevi: 3D histology tissue modeling is a useful analytical technique for understanding anatomy and disease at the cellular level. However, the current accuracy of 3D histology technology is largely unknown, and errors, misalignment and missing information are common in 3D tissue reconstruction. We used micro-CT imaging technology to better understand these issues and the relationship between fresh tissue and its 3D histology counterpart.

Metode: We imaged formalin-fixed and 2% Lugol-stained mouse brain, human uterus and human lung tissue with micro-CT. We then conducted image analyses on the tissues before and after paraffin embedding using 3D Slicer and ImageJ software to understand how tissue changes between the fixation and embedding steps.

Rezultati: We found that all tissue samples decreased in volume by 19.2-61.5% after embedding, that micro-CT imaging can be used to assess the integrity of tissue blocks, and that micro-CT analysis can help to design an optimized tissue-sectioning protocol.

Zaključci: Micro-CT reference data help to identify where and to what extent tissue was lost or damaged during slide production, provides valuable anatomical information for reconstructing missing parts of a 3D tissue model, and aids in correcting reconstruction errors when fitting the image information in vivo and ex vivo.


3D Brain Organoids: Studying Brain Development and Disease Outside the Embryo

Scientists have been fascinated by the human brain for centuries, yet knowledge of the cellular and molecular events that build the human brain during embryogenesis and of how abnormalities in this process lead to neurological disease remains very superficial. In particular, the lack of experimental models for a process that largely occurs during human in utero development, and is therefore poorly accessible for study, has hindered progress in mechanistic understanding. Advances in stem cell–derived models of human organogenesis, in the form of three-dimensional organoid cultures, and transformative new analytic technologies have opened new experimental pathways for investigation of aspects of development, evolution, and pathology of the human brain. Here, we consider the biology of brain organoids, compared and contrasted with the endogenous human brain, and highlight experimental strategies to use organoids to pioneer new understanding of human brain pathology.


Scientists 3D Bioprint Tumor Models and Vasculature

A new material has been discovered that can be used to 3D print structures that resemble vasculature. The biomaterial is created using a protein that can self-assemble when it's exposed to another chemical. The flexible parts of the proteins strongly interact with graphene oxide, when mixed they form an ordered structure. By controlling the manner in which the components are mixed, the assembly of structures can be guided, and used in a 3D printer. In work reported in Nature Communications, the material was used to generate tubular structures that are similar in some ways to vascular tissue.

"This work offers opportunities in biofabrication by enabling simultaneous top-down 3D bioprinting and bottom-up self-assembly of synthetic and biological components in an orderly manner from the nanoscale," said the research leader Professor Alvaro Mata of the University of Nottingham. "Here, we are biofabricating micro-scale capillary-like fluidic structures that are compatible with cells, exhibit physiologically relevant properties, and have the capacity to withstand flow. This could enable the recreation of vasculature in the lab and have implications in the development of safer and more efficient drugs, meaning treatments could potentially reach patients much more quickly."

In another research study reported in Science Advances, investigators used 3D bioprinting to create a model of glioblastomas, aggressive brain tumors that are made of various types of cells and are difficult to treat. The researchers used patient cells in a bioink to print tissue along with vasculature, which enabled the tissue to survive for months.

"There is a need to understand the biology and the complexity of the glioblastoma," said Xavier Intes, a professor of biomedical engineering at Rensselaer Polytechnic Institute. "What's known is that glioblastomas are very complex in terms of their makeup, and this can differ from patient to patient. We developed a new technology that allows us to go deeper than fluorescence microscopy. It allows us to see, first, if the cells are growing, and then, if they respond to the drug."

In another study reported in Nature Communications, scientists at the Advanced Science Research Center at The Graduate Center, CUNY (CUNY ASRC) and Northwestern University have engineered a 4D printer that is able to recapitulate the patterning on the outside of cells. Nanopatterning can now be performed on a surface that has molecules attached. Researchers will be able to create precise and delicate 4D structures with a tailored chemical composition.

"I am often asked if I've used this instrument to print a specific chemical or prepare a particular system," said the primary investigator of the study Adam Braunschweig, a faculty member with the CUNY ASRC Nanoscience Initiative and The Graduate Center and Hunter College Chemistry Departments. "My response is that we've created a new tool for performing organic chemistry on surfaces, and its usage and application are only limited by the imagination of the user and their knowledge of organic chemistry."


Engineering/Simulation

Quality data in, quality data out.

When you need reliable data, Zygote's Solid 3D anatomy is the only product with quality you can trust.

Based on medical scans of a 50th percentile individual, the Zygote data is the most medically accurate and comprehensive collection of anatomy for CAD design and Simulation available anywhere.

Import Zygote 3D anatomy directly into your CAD assembly and begin creating products to fit real human data right away. From stents to prosthetics, Zygote's Solid 3D anatomy is a perfect solution for CAD designers and engineers.

Develop a discretized mesh for simulation and analysis that is based on real human data with tremendous true-to-life detail. Perfect for tight regional work or simplified volumetric stand-ins for whole-human macro work, the comprehensive Zygote collection is versatile and precise.

When you need reliable anatomical data for your simulation, the Zygote 3D Solid anatomy collection is the only trusted solution.

Learn more about Zygote's Solid 3D for CAD and Sim


Doris Y. Tsao

We want to understand how we know what is where by looking. How are objects identified, and how is the ambient optic array sensed by the retinae transformed into a vivid 3D representation of space? We use fMRI, electrophysiology, anatomy, and mathematical modeling.

Tackling the problem of how the brain recognizes visual form is incredibly difficult due to the infinite number of possible forms and the huge cortical territory dedicated to encoding visual form. For making headway into this problem, it would be ideal if there were a small piece of brain specialized to encode a single visual form. This situation, surprisingly, exists: functional magnetic resonance imaging (fMRI) reveals six small regions of highly face-selective cortex in the macaque temporal lobe. In at least two of these regions, termed "face patches", single-unit recordings show that almost all visually responsive cells are face-selective. Experiments combining fMRI with microstimulation demonstrate that the face patches are strongly and specifically interconnected. The face patch system thus offers a unique opportunity to dissect the neural mechanisms underlying form perception, because the system is specialized to process one class of complex forms, and because its computational components are spatially segregated. The central challenge to understanding the face patch system, and the goal of our research program, is to understand the functional specialization of each patch. We are approaching this from several directions, including Representation, Behavior, Connectivity, and Transformation.

In 1832, Charles Wheatstone made a remarkable accidental observation (which can be reproduced by looking at a frying pan with a well-turned bottom under a light source, or at a Magic Eye Picture):
"An effect of binocular perspective may be remarked in a plate of metal, the surface of which has been made smooth by turning it in a lathe. When a single candle is brought near such a plate, a line of light appears standing out from it, one half being above, and the other half below the surface the position and inclination of this line changes with the situation of the light and of the observer, but it always passes through the centre of the plate. On closing the left eye the relief disappears, and the luminous line coincides with one of the diameters of the plate on closing the right eye the line appears equally in the plane of the surface, but coincides with another diameter on opening both eyes it instantly starts into relief."

What is the neural mechanism by which the brain reconstructs the 3D world? Several lines of evidence point to the critical importance of areas V3, V3A, and CIPS in 3D representation: 1) Columns of cells tuned to near, far, and zero disparities have been found in areas V3 and V3A. 2) Cells in CIPS are tuned to surface orientation defined by binocular disparity and perspective. 3) fMRI in alert monkeys shows that areas V3, V3A, and CIPS are the areas in macaque visual cortex most strongly activated by a disparity-rich compared to a zero disparity stimulus. Most physiological studies of 3D perception, however, have focused on areas V1, V2, and MT. Thus our knowledge of the neural mechanisms underlying 3D perception contains a gap precisely where a vital processing module appears to exist. Our research aims to fill this gap, by systematically exploring the hypothesis that areas V3, V3A, and CIPS are representing the geometry of 3D visual surfaces.


Gledaj video: NOAA Tsunami Animation (Srpanj 2022).


Komentari:

  1. Drayce

    It yet did not get.

  2. Ryland

    How absurd

  3. Luciano

    Vi ste u krivu. Siguran sam. u stanju sam to dokazati.

  4. Roderik

    EPTI SPS OGROMNO

  5. Kellen

    Hvala vam puno.

  6. Lisabet

    I congratulate, what words ..., the admirable thought

  7. Gascon

    Nažalost, ništa ne mogu pomoći, ali sam siguran da ćete pronaći ispravnu odluku. Ne očajavaj.

  8. Taumi

    Hvala na pomoći u ovom pitanju, što lakše, to bolje...



Napišite poruku