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  • 구글과 하버드 과학자들이 2억 2천 5백만 개의 이미지를 사용하여 인간 두뇌의 3D 지도를 만듭니다.

구글과 하버드 과학자들이 2억 2천 5백만 개의 이미지를 사용하여 인간 두뇌의 3D 지도를 만듭니다.

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인간의 두뇌가 얼마나 특별한 기관인지를 보여주는 과학자 팀 구글과 하버드 대학교 는 단일 뉴런에 연결된 거의 4,000개의 들어오는 축색 돌기의 놀라운 색상으로 구분된 지도를 만들어 냈습니다.



이 놀라운 탐색 가능한 3D 지도 대뇌 피질의 100만분의 1에 불과한 이 피질은 2억 2500만 개의 개별 이미지와 1.4페타바이트의 슈퍼 컴퓨터 처리 데이터를 사용하여 구성되었습니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 인간의 두뇌를 연구하기 위한 새로운 자원을 생산하고 기본 연결체 기술을 개선 및 확장하는 것이었습니다.

신경 세포, 시냅스 및 신경 세포의 복잡한 클러터를 매핑하는 것은 기껏해야 어려운 작업이지만 이 부지런한 엔지니어들은 86에 기반한 일종의 인간 두뇌 배선 다이어그램('연결체')을 만드는 이 야심찬 회색 물질 프로젝트로 놀라운 결과를 얻었습니다. 100조 개의 시냅스를 통해 연결된 10억 개의 뉴런.







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크레딧: Google/Lichtman 연구소

2020년 1월에 Google은 초파리 뇌의 약 절반에 대한 형태학적 구조와 시냅스 연결을 제공하는 온라인 데이터베이스인 파리 반뇌 연결체를 출시했습니다. 이 상세한 데이터베이스와 시각화 도구는 파리의 뇌에서 신경 회로와 경로를 이해하는 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다.

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지금은 엄청난 발전으로 구글과 하버드 대학의 리히트만 연구소 는 인간 대뇌 피질의 측두엽에서 얻은 미세한 샘플로 시작하는 인간 두뇌의 미세 부분에 대한 놀라운 모델을 제시했습니다. 이 조각은 시각적 선명도를 더하기 위해 염색된 다음 보호 및 보존을 위해 수지로 코팅되었습니다.

그런 다음 수술 샘플을 각각 약 30나노미터(nm) 두께의 대략 5,300개의 조각으로 절단했습니다. 주사 전자 현미경은 샘플을 이미지화하는 옆에 사용되었으며 최대 분해능은 4nm에 이릅니다. 이 모든 것이 단일 3D 볼륨을 나타내기 위해 함께 스티칭될 수 있는 2억 2,500만 개의 2차원 이미지를 생성하는 결과를 가져왔습니다.





기계 학습 알고리즘은 슬라이스를 주의 깊게 스캔하여 다양한 세포와 ​​그 기본 구조를 식별했습니다. 다양한 자동화 시스템에 의해 몇 번 통과한 후 인간의 눈은 알고리즘이 세포를 올바르게 식별하는지 여부를 결정하기 위해 일부 세포에 대한 시각적 편집 패스를 제공했습니다.

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크레딧: Google/Lichtman 연구소

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Google은 이 결과의 이름을 H01 데이터 세트 , 그리고 그것은 아마도 현존하는 인간 두뇌의 가장 포괄적인 지도로 간주됩니다. 50,000개의 세포와 1억 3,000만 개의 시냅스를 포함하는 축색 돌기, 수상돌기, 미엘린, 섬모와 같은 더 작은 세포 세그먼트 외에도 이 놀라운 렌더링은 백만 기가바이트 이상의 데이터를 활용함으로써 탄생했습니다.

그러나 이 발전의 미친 요소는 Google이 이 미니어처 샘플을 전체 인간 두뇌 부피의 100만분의 1에 불과하다고 표시한다는 것입니다.

Lichtman Lab 팀이 미래에 이 거대한 뇌 지도를 더욱 확장함에 따라 전체 H01 데이터 세트는 연구원과 학자가 조사할 수 있도록 온라인에서 사용할 수 있으며, 사용 가능한 작업을 보여주는 사전 인쇄 용지가 있습니다. bioRxiv .