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    信息科學與技術學院張俊松課題組的研究成果發表于Nature Communications
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    發布時間: 2019-04-11 瀏覽次數: 1735

    2019年4月4日,廈門大學信息科學與技術學院張俊松團隊聯合美國南加州大學Hong-Wei Dong團隊在《Nature Communications》雜志上發表題為“Precise Segmentation of Densely Interweaving Neuron Clusters Using G-Cut”的論文,實現信息學院在Nature子刊發文的零突破。

    大腦中多樣化的神經元類別具有不同的形態學特征,并在大腦中發揮著不同的功能。對這些神經元進行列舉和表征被美國腦計劃(BRAIN Initiative)列為腦科學領域最具挑戰性的問題之一。探明大腦中神經元的形態學特征對于神經元的分類以及研究健康或疾病人群的腦功能無疑具有極其重要的科學意義和實際應用價值。現有的顯微鏡技術能夠采集到大規模的三維神經元簇圖像,然而數字化重建和分析這些神經元簇的形態學特征卻仍然是一個難題。因此,課題組設計表征神經元形態的數學模型和重建算法,在此基礎上,提出一個從三維神經元簇圖像重建神經元形態的新工具G-Cut,G-Cut在大規模神經元形態重建和分析等方面有實際應用價值,對于推動和加快繪制人類大腦圖譜的步伐,具有重要科學意義。

    腦是宇宙間最為復雜的系統之一,成人的腦中有約1000億個神經元,單個神經元通常與其它神經元有成千上萬個“突觸”連接節點,形成擁有百萬億級連接的極其復雜的腦神經網絡。人類個體的行為、認知功能之所以與眾不同,并伴隨著年齡增長不斷變化,這其中一個重要因素就是大腦神經網絡形態及其連接方式的差異和持續改變。另外,已有研究表明,眾多的神經系統疾病,如老年癡呆,自閉癥等都與腦內神經元的形態異常有關。因此,結合前沿的神經影像成像方法、先進的計算科學和人工智能等技術,量化分析神經元的類別、形態等是解開大腦之秘,洞察人類各項復雜和高級認知功能,諸如感知、學習、情感、記憶和推理決策等的基礎,也能為類腦計算、人工智能、神經和精神疾病檢測治療提供理論參考。

    近來,得益于最新的腦組織清洗技術和顯微成像技術,研究者能夠更為方便地獲得高分辨率、完整的腦組織中的神經元簇圖像,由于神經元簇圖像中密集分布的神經元之間存在嚴重的重疊和相互纏繞,從三維神經元簇圖像精準重建和分析神經元形態變得十分困難。當前多數神經元三維重建和分析工具僅適用于單個神經元的形態學重建,難以從神經元簇圖像中正確追蹤重建出多個神經元,而神經元的重建質量又影響到量化分析神經元的形態學特征及其功能。因此,亟待研發新的軟件工具從三維神經元簇圖像中得到精確的神經元形態重建結果。針對這一問題,課題組提出一種新的三維神經元簇重建工具G-Cut。具體地,為了度量神經元胞體與神經突起間的關聯性,課題組從已有的帶有標注的大規模神經元形態學數據集統計分析得到其規律和形態學信息。然后將神經元簇的重建問題轉化為神經突起之間連接所形成的拓撲連接圖的圖分割問題,并結合神經元形態學規律和信息,在所有的神經突起與神經元胞體的關聯性中尋找重建問題的最優解。通過在不同的合成數據集以及真實的腦組織圖像數據集上測試,和已有的方法相比,G-Cut在不同密度和不同規模的神經元簇圖像上均獲得了更高的重建正確率。

    從神經元簇自動重建單個神經元的工作流程

    該項研究工作由廈門大學,南加州大學,加州大學洛杉磯分校等高校課題組合作完成,廈門大學信息學院智能科學與技術系為第一完成單位,廈門大學博士生李睿和USC博士生Muye Zhu為論文共同第一作者,張俊松博士和南加州大學的Hong-Wei Dong教授為論文共同通訊作者。廈門大學周昌樂教授和南加州大學的Arthur Toga教授為研究提供了大力支持。該項研究得到國家自然科學基金、國家重點基礎研究發展計劃973項目、國家留學基金、廈門大學研究生國際交流項目、美國腦計劃和NIH等課題資助。

    ENIGMA Epilepsy全世界研究中心分布

    近年來,廈門大學信息學院張俊松博士、周昌樂教授所在的課題組致力于跨學科研究,所涉及的學科方向包括人工智能、腦與認知科學、數字媒體與人機交互、腦機接口、文化計算等,實驗室先后參與了多項國際合作項目,例如2018年,張俊松博士作為Site Principle Investigator參與的ENIGMA Epilepsy項目,該項目由來自14個國家,26個研究中心的100余位研究者構成,共同致力于融合大數據、神經影像學、腦科學、基因組學和人工智能等跨學科的腦科學與神經疾病研究,前期工作“Structural brain abnormalities in the common epilepsies assessed in a worldwide ENIGMA study”2018年發表在腦科學領域的頂級期刊《Brain》(JCR1,IF:10.8),該論文也被評為《Brain》期刊2018年度“Top 10 High Impact Articles”,目前后續研究還在進行中。

    張俊松博士,2008年3月畢業于浙江大學計算機輔助設計與圖形學國家重點實驗室,獲計算機科學與技術工學博士學位。2008年3月至2010年5月,為廈門大學數學科學學院“人工智能基礎”博士后研究人員, 2014年底至2016年初在美國南加州大學(USC)、加州理工學院(Caltech)等校訪問學習。研究工作得到國家自然科學基金、航空科學基金、973項目等資助,近三年來在《Nature Communications》、《IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics》、《ACM Transactions on Applied Perception》、《Computer Graphics Forum 》、《Brain》、《Brain Research》、《中國科學:信息科學》等上面發表多篇論文。先后指導本科生獲全國大學生智能競賽一等獎、優秀指導教師獎,指導研究生獲中國計算機輔助設計與圖形學大會最佳論文獎。

    文章鏈接:https://www.nature.com/articles/s41467-019-09515-0#Sec7

    (信息科學與技術學院)

    責任編輯:黃偉彬

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