Интеллектуальные системы. Теория и приложения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Интеллектуальные системы. Теория и приложения:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 2022, том 26, выпуск 1, страницы 321–326 (Mi ista378)  

Часть 7. Нейроморфный искусственный интеллект и когнитивные системы

DOGHOUSE: новый метод исследования пространственно-временной динамики активности мозга

А. А. Лазуткинabc, С. А. Шуваевd

a Институт Высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН
b Центр генетики развития и отдел анестезиологии Университета Стоуни-Брук, Стоуни-Брук, Нью-Йорк
c Московский Государственный Университет им. М.В.Ломоносова, Москва
d Лаборатория Колд-Спринг-Харбор, Колд-Спринг-Харбор, Нью-Йорк
Список литературы:
Аннотация: Данные, получаемые путём окрашивания и микроскопии целого мозга, анализируют путём автоматического вписывания трехмерных реконструкций в 3D-атлас и обнаружения меченых клеток в отдельных областях. Однако математический аппарат, который позволял бы осуществлять, с одной стороны, точный автоматизированный количественный анализ меченых клеток, а, с другой стороны, позволял бы сопоставлять полученную информацию о числе клеток во всем мозге с его функциональной анатомией, в настоящий момент недостаточно развит. Для решения этой проблемы нами был разработан DOGHOUSE - метод изучения пространственно-временной динамики активности целого мозга. Он состоит из двух компонент. CORGI - алгоритм вписывания образцов мозга в пространстве и их синхронизации во времени, который преодолевает различия между непохожими образцами мозга. DALMATIAN - алгоритм обнаружения клеток в образцах целого мозга, позволяющий автоматически идентифицировать клетки даже в сложных случаях, когда они плотно упакованы относительно друг друга. Наш метод был апробирован на образцах мозга взрослых и развивающихся мышей и показал характеристики, соответствующие или превышающие таковые, получаемые имеющимися аналогами. Предложенный метод автоматизирует такие задачи как сравнение трехмерных образцов мозга групп животных и мониторинг развития мозга. Все компоненты метода находятся в открытом доступе.
Ключевые слова: целый мозг, 3D-анализ, динамика развития, микроскопия, вписывание, подсчёт.
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. А. Лазуткин, С. А. Шуваев, “DOGHOUSE: новый метод исследования пространственно-временной динамики активности мозга”, Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 26:1 (2022), 321–326
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{LazShu22}
\by А.~А.~Лазуткин, С.~А.~Шуваев
\paper DOGHOUSE: новый метод исследования пространственно-временной динамики активности мозга
\jour Интеллектуальные системы. Теория и приложения
\yr 2022
\vol 26
\issue 1
\pages 321--326
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ista378}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ista378
  • https://www.mathnet.ru/rus/ista/v26/i1/p321
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Интеллектуальные системы. Теория и приложения
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024