Учёные UCL восстановили видео по активности мозга мышей
Материал подготовлен искусственным интеллектом на основе нескольких источников — ссылки на оригиналы приведены ниже.
Исследователи из Университетского колледжа Лондона восстановили короткие видео по нейронной активности мышей, воссоздав то, что видели животные. Исследование, опубликованное в eLife, использовало записи отдельных клеток зрительной коры для получения высококачественных реконструкций. Работа предлагает новый метод сравнения мозговых представлений с реальностью.
Ключевые факты
- Исследование возглавили учёные из Университетского колледжа Лондона, результаты опубликованы в eLife.
- С помощью двухфотонной визуализации регистрировалась активность около 8 тысяч нейронов у каждой мыши.
- Для реконструкции использовалась динамическая модель нейронного кодирования, разработанная для конкурса Sensorium 2023 года.
- Алгоритм начинал с пустого изображения и итеративно подбирал пиксели, соответствующие измеренной активности мозга.
Метод реконструкции
Исследование возглавил доктор Джоэл Бауэр из Центра Сейнсбери Велком при UCL. Команда использовала динамическую модель нейронного кодирования, изначально разработанную для конкурса Sensorium 2023 года. Модель предсказывает реакцию отдельных нейронов при просмотре видео, учитывая движения и изменения диаметра зрачка. Исследователи сравнили предсказанную реакцию на пустой экран с фактической активностью во время просмотра фильма. Нейронная активность измерялась методом микроскопической визуализации, выявляющим локальные изменения уровня кальция.
Экспериментальные данные
Мышам показывали видео с естественными изображениями, одновременно регистрируя активность зрительной коры. Двухфотонная визуализация фиксировала изменения кальция примерно в 8 тысячах нейронов у каждой мыши. Алгоритм начинал с пустого изображения и итеративно изменял пиксели, чтобы лучше соответствовать зарегистрированной активности мозга. Полученные видео напоминали сцены, показанные мышам, и были восстановлены исключительно по нейронным сигналам.
3 источника
Время · отставание