Wissenschaftler der EPFL und der Harvard University haben eine KI-Methode entwickelt, um Neuronen in bewegenden und deformierenden Tieren zu verfolgen. Die Methode basiert auf einem Convolutional Neural Network (CNN), das darauf trainiert wurde, Muster in Bildern zu erkennen. Die Forscher haben das CNN mit ‘zielgerichteter Augmentation’ verbessert, wodurch automatisch zuverlässige Annotationen zur Referenz synthetisiert werden. Die neue Methode reduziert den Bedarf an manueller Annotation und doppeltem Überprüfen erheblich und vereinfacht so den Prozess der Identifizierung und Verfolgung von Neuronen. Die Methode wurde an dem Fadenwurm Caenorhabditis elegans getestet, und die Wissenschaftler konnten die Aktivität einiger seiner Interneuronen messen. Das Team hat das CNN über eine benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche zugänglich gemacht, wodurch die Gehirnbildgebungsforschung beschleunigt und unser Verständnis von neuronalen Schaltkreisen und Verhalten vertieft wird.

Einführung

Neurowissenschaftler von der EPFL und der Harvard University haben eine bahnbrechende KI-Methode entwickelt, um Neuronen in beweglichen und verformbaren Tieren zu verfolgen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von faltenden neuronalen Netzwerken (CNN) haben die Forscher ein System geschaffen, das Muster in Bildern erkennen kann und zuverlässige Annotationen zur Referenz liefert. Dadurch wird der Bedarf an manueller Annotation und doppeltem Abgleich drastisch reduziert. Diese Methode eröffnet neue Möglichkeiten zur Untersuchung neuronaler Schaltkreise und Verhaltensweisen und beschleunigt die Forschung im Bereich der Hirnbildgebung.

Die KI-Methode verstehen

Die von den Wissenschaftlern entwickelte KI-Methode basiert auf einem faltenden neuronalen Netzwerk (CNN). CNNs sind ein Typ von Deep Learning-Modell, das häufig in der Bilderkennung eingesetzt wird. In diesem Fall wurde das CNN darauf trainiert, Neuronen in Bildern von beweglichen und verformbaren Tieren zu erkennen und zu verfolgen.

Um die Leistungsfähigkeit des CNNs zu verbessern, haben die Forscher eine Technik namens “zielgerichtete Augmentation” integriert. Zielgerichtete Augmentation beinhaltet die automatische Synthese zuverlässiger Annotationen zur Referenz, was dem CNN hilft, Neuronen besser zu identifizieren und zu verfolgen. Diese Augmentation reduziert den Bedarf an manueller Annotation und doppeltem Abgleich erheblich und spart somit viel Zeit und Aufwand im Forschungsprozess.

Tests an dem Fadenwurm Caenorhabditis elegans

Die Wissenschaftler führten Tests an dem Fadenwurm Caenorhabditis elegans durch, um die Wirksamkeit ihrer KI-Methode zu validieren. Durch den Einsatz des CNNs und der zielgerichteten Augmentation gelang es ihnen, die Aktivität einiger Interneuronen des Fadenwurms erfolgreich zu messen. Dies ist ein entscheidender Schritt, um die neuralen Schaltkreise und Verhaltensweisen des Wurms zu verstehen.

Vorteile der KI-Methode

Die Entwicklung dieser KI-Methode bietet mehrere signifikante Vorteile für die Hirnbildgebung und die neurowissenschaftliche Forschung. Die wichtigsten Vorteile sind:

1. Effizienz bei der Annotation

Durch die Automatisierung des Annotationsvorgangs mittels zielgerichteter Augmentation wird der Bedarf an manueller Annotation und doppeltem Abgleich erheblich reduziert. Dies beschleunigt die Identifizierung und Verfolgung von Neuronen erheblich und macht die Forschung effizienter, indem die Wissenschaftler ihre Zeit auf andere Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können.

2. Vereinfachter Forschungsprozess

Die Integration von KI-Technologie in den Prozess der Neuronenverfolgung vereinfacht den gesamten Forschungsprozess. Wissenschaftler können nun weniger Zeit für arbeitsintensive Aufgaben wie die manuelle Annotation aufwenden und mehr Zeit für die Analyse und Interpretation von Daten verwenden. Diese Beschleunigung ermöglicht es den Forschern, schneller Fortschritte bei der Erforschung neuronaler Schaltkreise und Verhaltensweisen zu erzielen.

3. Benutzerfreundliche graphische Benutzeroberfläche

Die Wissenschaftler haben das CNN über eine benutzerfreundliche graphische Benutzeroberfläche (GUI) zugänglich gemacht. Diese GUI bietet den Forschern eine einfache und intuitive Möglichkeit, die KI-Methode für ihre eigenen Hirnbildungsstudien zu nutzen. Die Zugänglichkeit des CNNs über die GUI eröffnet mehr Wissenschaftlern die Möglichkeit, von der Technologie zu profitieren und zum Fortschritt auf diesem Gebiet beizutragen.

Schlussfolgerung

Die von den Wissenschaftlern der EPFL und der Harvard University entwickelte KI-Methode stellt einen bedeutenden Fortschritt auf dem Gebiet der Hirnbildgebung dar. Durch den Einsatz von CNNs und zielgerichteter Augmentation ermöglicht die Methode eine effiziente und präzise Verfolgung von Neuronen in beweglichen und verformbaren Tieren. Die erfolgreiche Anwendung der Methode am Fadenwurm Caenorhabditis elegans zeigt ihr Potenzial, unser Verständnis von neuralen Schaltkreisen und Verhaltensweisen weiter voranzutreiben. Mit dem CNN, das über eine benutzerfreundliche GUI zugänglich ist, hat diese KI-Methode das Potenzial, die Forschung in der Hirnbildgebung zu revolutionieren und zu weiteren Entdeckungen in der Neurowissenschaft beizutragen.

Quelle

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