Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Các kỹ sư y sinh đã phát triển một quy trình tự động có thể theo dõi và lập bản đồ các nơ-ron hoạt động chính xác như con người, nhưng trong một phần nhỏ thời gian. Kỹ thuật mới này, dựa trên thuật toán học sâu, giải quyết một rào cản quan trọng trong phân tích nơ-ron, cho phép các nhà nghiên cứu nhanh chóng thu thập và xử lý tín hiệu nơ-ron cho các nghiên cứu hành vi thời gian thực.
Kỹ thuật mới này, dựa trên việc sử dụng trí thông minh nhân tạo để giải thích các hình ảnh video, giải quyết một rào cản quan trọng trong phân tích tế bào thần kinh, cho phép các nhà nghiên cứu nhanh chóng thu thập và xử lý tín hiệu thần kinh cho các nghiên cứu hành vi thời gian thực.
Để đo hoạt động thần kinh, các nhà nghiên cứu thường sử dụng một quá trình được gọi là “ghi nhận hình ảnh calcium two-photon”, cho phép họ ghi lại hoạt động của từng tế bào thần kinh trong não của động vật sống. Những bản ghi này cho phép các nhà nghiên cứu theo dõi những nơ-ron nào đang bắn và cách chúng có khả năng tương ứng với các hành vi khác nhau.
Mặc dù các phép đo này rất hữu ích cho các nghiên cứu hành vi, việc xác định các nơ-ron riêng lẻ trong các bản thu là một quá trình khó khăn. Hiện tại, phương pháp chính xác nhất đòi hỏi nhà phân tích con người phải khoanh tròn mọi ‘tia lửa’ mà họ nhìn thấy trong bản ghi, thường yêu cầu họ dừng và tua lại video cho đến khi các tế bào thần kinh mục tiêu được xác định và lưu lại. Để làm phức tạp thêm quá trình, các nhà điều tra thường quan tâm đến việc chỉ xác định một tập hợp nhỏ các tế bào thần kinh hoạt động chồng lên nhau trong các lớp khác nhau trong hàng ngàn tế bào thần kinh được chụp.
Quá trình này, được gọi là phân khúc phức tạp và chậm. Một nhà nghiên cứu có thể dành bất cứ nơi nào từ 4 đến 24 giờ để phân chia tế bào thần kinh trong một đoạn video dài 30 phút và cho rằng họ tập trung hoàn toàn trong suốt thời gian và không nghỉ ngơi để ngủ, ăn hoặc sử dụng phòng tắm.
Ngược lại, một thuật toán tự động nguồn mở mới được phát triển bởi các nhà nghiên cứu khoa học và khoa học thần kinh trong Khoa Kỹ thuật Y sinh của Duke có thể xác định chính xác và phân chia các nơ-ron trong vài phút.
“Là một bước quan trọng đối với việc lập bản đồ hoàn chỉnh hoạt động của não, chúng tôi được giao nhiệm vụ thách thức ghê gớm là phát triển một thuật toán tự động nhanh, chính xác như con người để phân chia một loạt các tế bào thần kinh hoạt động được chụp theo các cài đặt thử nghiệm khác nhau”, Sina Farsiu, Paul Ruffin Scarborough Phó giáo sư kỹ thuật tại Duke BME nói.
Yiyang Gong, trợ lý giáo sư tại Duke BME cho biết: “Nút cổ chai” phân tích dữ liệu đã tồn tại trong khoa học thần kinh trong một thời gian dài. Các nhà phân tích dữ liệu đã dành hàng giờ để xử lý dữ liệu, nhưng thuật toán này có thể xử lý video 30 phút trong 20 đến 30 phút. Chúng tôi cũng có thể khái quát hóa hiệu suất của nó. Vì vậy nó có thể hoạt động tốt nếu chúng tôi cần phân đoạn tế bào thần kinh từ một lớp khác của não với kích thước hoặc mật độ tế bào thần kinh khác nhau.”
“Thuật toán dựa trên học tập sâu của chúng tôi rất nhanh, và được chứng minh là chính xác như các chuyên gia về con người trong việc phân chia các tế bào thần kinh hoạt động và chồng chéo từ các bản ghi kính hiển vi hai photon”, Somayyeh Soltanian-Zadeh, một nghiên cứu sinh Duke BME và tác giả đầu tiên trên báo.
Các thuật toán học sâu cho phép các nhà nghiên cứu xử lý nhanh chóng một lượng lớn dữ liệu bằng cách gửi nó qua nhiều lớp đơn vị xử lý phi tuyến, có thể được đào tạo để xác định các phần khác nhau của một hình ảnh phức tạp. Trong khuôn khổ của họ, nhóm này đã tạo ra một thuật toán có thể xử lý cả thông tin không gian và thời gian trong các video đầu vào. Sau đó, họ đã ‘đào tạo’ thuật toán để bắt chước phân khúc của một nhà phân tích con người trong khi cải thiện độ chính xác.
Sự tiến bộ là một bước quan trọng hướng tới việc cho phép các nhà thần kinh học theo dõi hoạt động thần kinh trong thời gian thực. Do tính hữu dụng rộng rãi của công cụ của họ, nhóm đã cung cấp phần mềm và bộ dữ liệu chú thích có sẵn trực tuyến.
Gong đã sử dụng phương pháp mới để nghiên cứu kỹ hơn hoạt động thần kinh liên quan đến các hành vi khác nhau ở chuột. Bằng cách hiểu rõ hơn về tế bào thần kinh nào kích hoạt các hoạt động khác nhau, Gong hy vọng sẽ học được cách các nhà nghiên cứu có thể điều khiển hoạt động của não để sửa đổi hành vi.
Soltanian-Zadeh nói: “Hiệu suất được cải thiện này trong phát hiện tế bào thần kinh tích cực sẽ cung cấp thêm thông tin về mạng lưới thần kinh và trạng thái hành vi và mở ra cơ hội cho sự tiến bộ nhanh chóng trong các thí nghiệm khoa học thần kinh”.
Nguồn tin tức:
Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Duke . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :