从三维全脑成像数据进行单神经元重建

作者:丁露锋(深圳市百会新知科技科技有限公司)

单神经元重建是神经科学领域的重要研究方向,通过对单个神经元的重建,我们可以深入了解神经元的形态、连接和功能,从而揭示大脑的结构和功能之间的关系。这有助于我们更好地理解大脑是如何产生思维、情感和行为的,为神经系统疾病的治疗和预防提供重要依据。

单神经元重建面临着诸多挑战,获取高质量的神经元图像数据是单神经元重建的首要挑战。传统的成像技术往往受限于分辨率、深度和速度,难以满足单神经元重建的需求。其次神经元图像数据通常庞大而复杂,需要进行大规模的数据处理和分析。如何有效地处理和分析这些数据,提取出有用的信息,是一个技术和算法上的挑战。

近年来,随着成像技术、数据处理算法和分析方法的不断提升,单神经元重建已变得越来越容易实现。本文从TB级数据存储结构、三维数据渲染和标注方法几方面简要介绍单神经元重建的技术栈。

多层级数据结构

三维图像数据通常庞大,存储和处理起来耗费计算资源和时间。采用多层级结构的存储方式可以提高数据的访问效率和处理速度,同时减少存储空间的占用。以Vaa3D Terafly格式为例,Terafly将三维图像数据存储在多个不同层级的磁盘块中,每个磁盘块都具有不同的分辨率和大小。这种多层级存储方式能够根据需要快速获取不同分辨率的数据,实现高效的图像浏览和处理。

数据可视化 – 使用Ray casting算法和Lychnis

    三维图像数据的可视化是将其投影到二维平面上,生成二维图像的过程。Ray casting(射线投影)是一种基于光线追踪的常用渲染算法,通过发射光线从观察点向场景中的物体投射,并根据物体表面的光照和材质等特性计算每个像素的颜色。

    Lychnis是一个用于查看和标注三维数据的交互式软件,被广泛应用于神经纤维追踪和数据渲染成视频展示。Lychnis利用Ray casting算法进行三维数据的可视化渲染。

    在三维数据上标注 – 使用Virtual Finger

      在三维数据上进行标注,Virtual Finger是目前主流的三维交互系统,其基本原理是将输入设备的操作转换为在三维图像数据上的编辑操作。用户可以通过输入设备在三维图像上进行移动、旋转、缩放等操作,实现对三维图像数据的浏览和导航。同时,Virtual Finger还支持在三维图像上进行点选、框选、多选等操作,实现对三维图像数据的标注和编辑。

      Lychnis基于Virtual Finger算法实现三维图像的标注。

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