UCL ғалымдары тышқандардың ми белсенділігінен видеоны қалпына келтірді
Материал бірнеше дереккөз негізінде жасанды интеллектпен дайындалды — түпнұсқаларға сілтемелер төменде.
Лондон университеттік колледжінің зерттеушілері тышқандардың нейрондық белсенділігінен қысқа видеоларды қалпына келтіріп, жануарлардың көргенін қайта жаңғыртты. eLife журналында жарияланған зерттеу жоғары сапалы реконструкциялар алу үшін көру қыртысының жеке жасушаларының жазбаларын пайдаланды. Жұмыс мидағы бейнелерді шынайылықпен салыстырудың жаңа әдісін ұсынады.
Негізгі фактілер
- Зерттеуді Лондон университеттік колледжінің ғалымдары жүргізді, нәтижелері eLife журналында жарияланды.
- Екі фотонды визуализация көмегімен әр тышқанда шамамен 8 мың нейронның белсенділігі тіркелді.
- Реконструкция үшін Sensorium 2023 байқауына арналған динамикалық нейрондық кодтау моделі қолданылды.
- Алгоритм бос суреттен бастап, өлшенген ми белсенділігіне сәйкес келетін пикселдерді итеративті түрде таңдады.
Реконструкция әдісі
Зерттеуді UCL құрамындағы Сейнсбери Велком орталығынан доктор Джоэл Бауэр басқарды. Команда бастапқыда Sensorium 2023 байқауына арналған динамикалық нейрондық кодтау моделін пайдаланды. Модель бейне көру кезінде жеке нейрондардың реакциясын болжайды, көз қозғалысы мен қарашық диаметрінің өзгерістерін ескереді. Зерттеушілер бос экранға болжанған реакцияны фильм көру кезіндегі нақты белсенділікпен салыстырды. Нейрондық белсенділік кальций деңгейінің жергілікті өзгерістерін анықтайтын микроскопиялық визуализация әдісімен өлшенді.
Эксперименттік деректер
Тышқандарға табиғи бейнелері бар видеолар көрсетіліп, бір мезгілде көру қыртысының белсенділігі тіркелді. Екі фотонды визуализация әр тышқанда шамамен 8 мың нейрондағы кальций өзгерістерін тіркеді. Алгоритм бос суреттен бастап, тіркелген ми белсенділігіне жақсырақ сәйкес келу үшін пикселдерді итеративті түрде өзгертті. Алынған видеолар тышқандарға көрсетілген көріністерге ұқсады және тек нейрондық сигналдар негізінде қалпына келтірілді.
3 дереккөз
Уақыт · артта қалуы