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IEEE transactions on visualization and computer graphics2018Jan01Vol.24issue(1)

ニューロントレースのための仮想現実視覚化ツール

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文献タイプ:
  • Journal Article
  • Research Support, N.I.H., Extramural
  • Research Support, Non-U.S. Gov't
  • Research Support, U.S. Gov't, Non-P.H.S.
概要
Abstract

大規模な顕微鏡データでニューロンを追跡することは、脳の配線図を確立するために重要です。これは、脳の神経回路が情報を処理し、行動を生成する方法を理解するために必要です。大規模で複雑なデータセットでは自動技術が失敗することが多く、コネクティクスの研究者は、2D画像スタックを使用して数週間または数か月に手動でニューロンを追跡することができます。霊長類の視覚皮質の顕微鏡スキャンでニューロンを追跡するために、訓練された神経解剖学者と協力して開発された新しい仮想現実(VR)システムの設計研究を提示します。消費者グレードのVRテクノロジーを使用して3Dで直接ニューロンと相互作用することで、神経科学者が複雑な症例をより良く解決し、ニューロンをより速く、身体的および精神的な緊張を抑えながら、ニューロンをより速く追跡できるようになると仮定します。VRのテラバイトサイズの画像ボリュームをナビゲートおよび操作するインタラクティブシステムを開発する際の設計プロセスと技術的課題の両方について説明します。多くの異なるデータセットを使用して、広く使用されている商用ソフトウェアと比較して、消費者グレードVRは科学者に有望な代替手段を提示することを実証します。

大規模な顕微鏡データでニューロンを追跡することは、脳の配線図を確立するために重要です。これは、脳の神経回路が情報を処理し、行動を生成する方法を理解するために必要です。大規模で複雑なデータセットでは自動技術が失敗することが多く、コネクティクスの研究者は、2D画像スタックを使用して数週間または数か月に手動でニューロンを追跡することができます。霊長類の視覚皮質の顕微鏡スキャンでニューロンを追跡するために、訓練された神経解剖学者と協力して開発された新しい仮想現実(VR)システムの設計研究を提示します。消費者グレードのVRテクノロジーを使用して3Dで直接ニューロンと相互作用することで、神経科学者が複雑な症例をより良く解決し、ニューロンをより速く、身体的および精神的な緊張を抑えながら、ニューロンをより速く追跡できるようになると仮定します。VRのテラバイトサイズの画像ボリュームをナビゲートおよび操作するインタラクティブシステムを開発する際の設計プロセスと技術的課題の両方について説明します。多くの異なるデータセットを使用して、広く使用されている商用ソフトウェアと比較して、消費者グレードVRは科学者に有望な代替手段を提示することを実証します。

Tracing neurons in large-scale microscopy data is crucial to establishing a wiring diagram of the brain, which is needed to understand how neural circuits in the brain process information and generate behavior. Automatic techniques often fail for large and complex datasets, and connectomics researchers may spend weeks or months manually tracing neurons using 2D image stacks. We present a design study of a new virtual reality (VR) system, developed in collaboration with trained neuroanatomists, to trace neurons in microscope scans of the visual cortex of primates. We hypothesize that using consumer-grade VR technology to interact with neurons directly in 3D will help neuroscientists better resolve complex cases and enable them to trace neurons faster and with less physical and mental strain. We discuss both the design process and technical challenges in developing an interactive system to navigate and manipulate terabyte-sized image volumes in VR. Using a number of different datasets, we demonstrate that, compared to widely used commercial software, consumer-grade VR presents a promising alternative for scientists.

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