[Машинное обучение, Научно-популярное, Искусственный интеллект, Мозг] Платформа машинного обучения визуализирует активные нейроны в режиме реального времени
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Исследователи Дюкского университета научили ИИ искать и выделять активные нейроны. Новый способ упростит диагностику и позволит наблюдать за мозгом людей и других животных в режиме реального времени. 
Нейроны принимают, хранят, обрабатывают и выводят информацию в виде электрических сигналов. Нейроны, совместно с передающими сигналы волокнами, образуют нервную систему, регулирующую работу всего организма. За каждым действием или планированием действия стоит группа или отдельный нейрон, вспыхивающий при активации. Для отражения нейронной активности у живых организмов обычно учёные используют двухфотонную кальциевую визуализацию. Этот метод записывает вспышки нейронов на видео, после чего специалисты вручную пересматривают записи и регистрируют вспышки, пока не переберут все следы активности. При таком подходе анализ пятиминутного видео с тысячами запечатлённых нейронов занимает недели или даже месяцы. Чтобы ускорить процесс, в 2019 году исследователи Дюкского университета разработали платформу с ИИ, которая с точностью специалиста определяет активные нейроны на видео. Но обработка видео весом в десятки гигабайт всё равно занимала от нескольких часов до нескольких суток, поэтому технология не получила широкого распространения. Новая версия платформы предусматривает предварительную обработку видео перед передачей ИИ. Обработка включает шумоподавление, устранение фоновых колебаний, повышение контраста активных и скрытие неактивных нейронов, а также сокращение слоёв в видео до необходимого минимума. Благодаря обновлениям исследователи повысили точность и скорость обработки видео. Платформа значительно ускорит нейробиологические исследования, позволяя получать данные по ходу эксперимента. Учёные планируют расширить функции платформы и создать универсальную нейросеть для всех методов визуализации. В перспективе платформу можно внедрить в медицинские учреждения для диагностики заболеваний и быстрого выявления нарушений в работе нейронов. Разработанную платформу исследователи назвали SUNS (Shallow UNet Neuron Segmentation) и выложили в открытый доступ на GitHub. Материалы исследования опубликованы в статье «Segmentation of neurons from fluorescence calcium recordings beyond real time» в журнале Nature Machine Intelligence DOI: 10.1038/s42256-021-00342-x.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Физика, Носимая электроника, Квантовые технологии] Обзор и тест RadiaCode-101: портативный дозиметр-радиометр-спектрометр
- [] Деловой, спортивный, какой захотите: обзор рюкзака Flex Gym Bag от XD Design
- [Читальный зал, Научно-популярное, Физика, Астрономия] Почему для чёрных дыр 28 + 47 = 72, а не 75 (перевод)
- [Исследования и прогнозы в IT, Развитие стартапа, Читальный зал, Лайфхаки для гиков, Мозг] Мышление миллиардера из Кремниевой долины: как принимать решения, связанные с риском (перевод)
- [Сетевые технологии, Законодательство в IT, Статистика в IT, IT-компании] Представитель администрации президента назвал ситуацию с Рунетом критической
- [Системное администрирование, *nix, Сетевые технологии, DevOps] Сеть контейнеров — это не сложно (перевод)
- [Поисковые технологии, Машинное обучение, Развитие стартапа, Карьера в IT-индустрии, Поисковая оптимизация] Как мы запустили агрегатор удаленных вакансий и зачем в нем ML
- [Сетевые технологии, Сетевое оборудование] Пентест сети провайдера или почему не стоит доверять свои данные провайдерам в Узбекистане
- [Удалённая работа] EPAM Anywhere: как это работает. Субъективный взгляд изнутри
- [Cisco, Беспроводные технологии] Как я Wi-Fi сеть переводил с Cisco 5508 на Cisco 9800-CL
Теги для поиска: #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_nauchnopopuljarnoe (Научно-популярное), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_mozg (Мозг), #_nejroseti (нейросети), #_nejroset (нейросеть), #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_ii (ии), #_iskusstvennyj_intellekt (искусственный интеллект), #_mozg (мозг), #_nejron (нейрон), #_nejrobiologija (нейробиология), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_nauchnopopuljarnoe (
Научно-популярное
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_mozg (
Мозг
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 00:36
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Исследователи Дюкского университета научили ИИ искать и выделять активные нейроны. Новый способ упростит диагностику и позволит наблюдать за мозгом людей и других животных в режиме реального времени.  Нейроны принимают, хранят, обрабатывают и выводят информацию в виде электрических сигналов. Нейроны, совместно с передающими сигналы волокнами, образуют нервную систему, регулирующую работу всего организма. За каждым действием или планированием действия стоит группа или отдельный нейрон, вспыхивающий при активации. Для отражения нейронной активности у живых организмов обычно учёные используют двухфотонную кальциевую визуализацию. Этот метод записывает вспышки нейронов на видео, после чего специалисты вручную пересматривают записи и регистрируют вспышки, пока не переберут все следы активности. При таком подходе анализ пятиминутного видео с тысячами запечатлённых нейронов занимает недели или даже месяцы. Чтобы ускорить процесс, в 2019 году исследователи Дюкского университета разработали платформу с ИИ, которая с точностью специалиста определяет активные нейроны на видео. Но обработка видео весом в десятки гигабайт всё равно занимала от нескольких часов до нескольких суток, поэтому технология не получила широкого распространения. Новая версия платформы предусматривает предварительную обработку видео перед передачей ИИ. Обработка включает шумоподавление, устранение фоновых колебаний, повышение контраста активных и скрытие неактивных нейронов, а также сокращение слоёв в видео до необходимого минимума. Благодаря обновлениям исследователи повысили точность и скорость обработки видео. Платформа значительно ускорит нейробиологические исследования, позволяя получать данные по ходу эксперимента. Учёные планируют расширить функции платформы и создать универсальную нейросеть для всех методов визуализации. В перспективе платформу можно внедрить в медицинские учреждения для диагностики заболеваний и быстрого выявления нарушений в работе нейронов. Разработанную платформу исследователи назвали SUNS (Shallow UNet Neuron Segmentation) и выложили в открытый доступ на GitHub. Материалы исследования опубликованы в статье «Segmentation of neurons from fluorescence calcium recordings beyond real time» в журнале Nature Machine Intelligence DOI: 10.1038/s42256-021-00342-x. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Машинное обучение ), #_nauchnopopuljarnoe ( Научно-популярное ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_mozg ( Мозг ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 00:36
Часовой пояс: UTC + 5