Нервные клетки по их внешнему виду учится распознавать искусственный интеллект

Можно ли понять мозг? Наука еще далека от ответа на этот вопрос. Однако, так как исследователи начали тренировать искусственный интеллект на нейробиологических анализах, кажется, по крайней мере, возможно восстановить клеточную структуру мозга.

Новые искусственные нейронные сети, разработанные Институтом нейробиологии им. Макса Планка и Google AI, теперь могут даже распознавать и классифицировать нервные клетки независимо от их внешнего вида.

Немного теории

Человеческий мозг состоит из около 86 миллиардов нервных клеток и примерно столько же глиальных клеток. Кроме того, существует около 100 триллионов связей между нервными клетками. В то время как картирование всех связей человеческого мозга остается недосягаемым, ученые начали решать проблему в меньшем масштабе.

Благодаря разработке серийной блочной сканирующей электронной микроскопии все клетки и соединения определенной области мозга теперь могут быть автоматически обследованы и отображаться в трехмерном изображении.

«Может потребоваться несколько месяцев для исследования фрагмента мозга размером 0,3 мм кубических под электронным микроскопом c помощью его оптики и электроники », - говорит Филипп Шуберт, докторант кафедры Винфрида Денка в Институте нейробиологии им. Макса Планка. «В зависимости от размера мозга, для крошечного кусочка кажется достаточно времени. Но даже он содержит тысячи клеток». Такой набор данных также потребует почти 100 терабайт дискового пространства. Тем не менее, процедура рассчитана не на сбор данных, а на их анализ.

О новом методе

К счастью, методы анализа улучшились вместе с методами микроскопии. Долгое время казалось, что только человеческий мозг способен надежно распознавать и отслеживать части и соединения нервных клеток на изображениях, полученных с помощью электронного микроскопа. Например, людям все еще приходилось часами работать перед экраном компьютера, чтобы отслеживать компоненты ячеек в стопках изображений и корректировать компьютерный анализ.

В результате реконструкция даже самых маленьких наборов данных заняла много лет. Однако несколько лет назад исследователи заручились помощью искусственного интеллекта. Нейробиологи из Martinsried обучили «сверточные нейронные сети» распознавать и различать компоненты нервных клеток в данных изображения. Посредством улучшенного анализа изображений с использованием «сетей для заполнения» целые нервные клетки со всеми их компонентами и соединениями были автоматически извлечены из стека изображений в 2018 году - практически без ошибок.

«И теперь, с помощью нейронных сетей мы делаем еще один шаг вперед», - говорит Шуберт. «Как и люди, CMN распознают ячейку по форме и контексту, а не по сравнению отдельных пикселей». CMN теперь могут назначать нервные клетки, извлеченные из стопки изображений, типу нервных клеток или глиальным клеткам в зависимости от их внешнего вида.

CMN также распознают, принадлежит ли область клетки к телу клетки, аксону, дендриту или его остистым отросткам. «Эта информация важна для понимания функции клеток или, например, направления потока информации в синаптических точках контакта», - говорит Шуберт, который уже с нетерпением ждет последующих достижений: «Теперь мы может наконец проанализировать большие наборы данных!»