معلومة

نمذجة كائن ثلاثي الأبعاد في الدماغ

نمذجة كائن ثلاثي الأبعاد في الدماغ


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

هل يمكن لأي شخص أن يشير إلى أدبيات علم الأعصاب المخصصة لـ نمذجة كائنات ثلاثية الأبعاد في العقل البشري؟

أنا مهتم بمناطق الدماغ ، ولا سيما تفاصيل الدوائر ، المشاركة في محاكاة / معالجة (أو التخطيط للتلاعب) و / أو التعرف على الكائنات ثلاثية الأبعاد ، أو في ربطها بالمعلومات الحسية "ثنائية الأبعاد". في النهاية ، اهتمامي كمي ، أي سأكون مهتمًا بشكل خاص بالمزيد من النظرات الحسابية حول هذا الموضوع.

تحرير: أنا على دراية بمسار التعرف البصري ، والذي يتوج تقريبًا بالتلفيف الصدغي السفلي (في "مسار ما"). ومع ذلك ، يمكن لبعض الحيوانات (وليس البشر فقط) محاكاة خصائص الكائن (على سبيل المثال ، كيف سيتشوه هذا التمثال البلاستيكي إذا ثنيه بطريقة معينة؟ ما هو شكل راقصة الباليه المتحركة التي من المحتمل أن تبدو في الثانية التالية؟). هذا أكثر تعقيدًا من التعرف على الأشياء وحده.

ملحوظة: سؤالي يطلب مؤشرات عن الأدبيات التأسيسية لهذا الموضوع. أعلم أنه واسع إلى حد ما ، لكنني أسأل بشكل أساسي من أين أبدأ القراءة. شكرا! :)


رسم ذاتي

ان رسم ذاتي هو صورة مجسمة أحادية الصورة (SIS) ، مصمم لخلق الوهم البصري لمشهد ثلاثي الأبعاد (3D) من صورة ثنائية الأبعاد. من أجل إدراك الأشكال ثلاثية الأبعاد في هذه المخططات التلقائية ، يجب على المرء التغلب على التنسيق التلقائي المعتاد بين التكيف (التركيز) والحيوية الأفقية (زاوية العين). الوهم هو إدراك العمق ويتضمن التجسيم: إدراك العمق الناشئ من منظور مختلف لكل عين لمشهد ثلاثي الأبعاد ، يسمى المنظر ثنائي العين.

يرمز مخطط تلقائي نقطي عشوائي مشهد ثلاثي الأبعاد لسمك قرش ، يمكن "رؤيته" بتقنية عرض مناسبة (). انقر على الصورة المصغرة لرؤية الصورة بالحجم الكامل. تنتج الصور العلوية والسفلية انبعاجًا أو إسقاطًا اعتمادًا على ما إذا كان يتم عرضها باستخدام () أو الجدار- () vergence العين.

يتكون أبسط نوع من مخطط autostereogram من أنماط متكررة أفقيًا (غالبًا صور منفصلة) ويُعرف باسم مخطط تلقائي للخلفية. عند عرضها بتقارب مناسب ، تظهر الأنماط المتكررة وكأنها تطفو فوق أو أسفل الخلفية. المشهور ماجيك آي تتميز الكتب بنوع آخر من مخطط أوتوستريوجرافي يسمى مخطط تلقائي نقطي عشوائي. يتم توضيح مخطط أوتوماتيكي واحد من هذا القبيل أعلى اليمين. في هذا النوع من الرسم البياني التلقائي ، يتم حساب كل بكسل في الصورة من شريط نمط وخريطة عمق. يظهر مشهد مخفي ثلاثي الأبعاد عند عرض الصورة بالتقارب الصحيح.

تتشابه مخططات Autostereograms مع الصور المجسمة العادية باستثناء ما يتم عرضها بدون مجسم. يقدم المجسم صورًا ثنائية الأبعاد لنفس الكائن من زوايا مختلفة قليلاً إلى العين اليسرى والعين اليمنى ، مما يسمح لنا بإعادة بناء الكائن الأصلي عبر تباين مجهر. عندما ينظر إليه مع الحس السليم ، فإن مخطط أوتوستريوغرام يفعل الشيء نفسه ، التباين المجهر الموجود في الأجزاء المجاورة للأنماط ثنائية الأبعاد المتكررة.

هناك طريقتان يمكن من خلالها عرض مخطط أوتوستريوغرام: العينين الحائط و أحول. [أ] تم تصميم معظم مخططات التجسيم الذاتي (بما في ذلك تلك الموجودة في هذه المقالة) بحيث يتم عرضها بطريقة واحدة فقط ، والتي عادة ما تكون ذات عين الحائط. تتطلب الرؤية ذات العين الجدارية أن تتبنى العينان زاوية متوازية نسبيًا ، بينما تتطلب الرؤية المتقاطعة زاوية متقاربة نسبيًا. ستظهر الصورة المصممة للعرض على الحائط إذا تم عرضها بشكل صحيح وكأنها تخرج من الخلفية ، بينما إذا تم عرضها عبر العينين ، فستظهر بدلاً من ذلك على أنها مقصوصة خلف الخلفية وقد يكون من الصعب التركيز عليها تمامًا. [ب]


لماذا نرى بالأبعاد الثلاثية؟

عندما يتعلق الأمر بالرؤية ثلاثية الأبعاد ، فإن عينين أفضل من عين واحدة. لمعرفة كيفية عمل الرؤية ثلاثية الأبعاد ، أمسك إصبعك على بعد ذراع وانظر إليه من خلال عين ، ثم من خلال الأخرى. انظر كيف يبدو أن الصورة تقفز؟ هذا بسبب تباين مجهر ، الاختلاف الطفيف بين الصور التي تراها كل عين.

يعد التباين بين العينين أحد أهم المعلومات التي تستخدمها المراكز المرئية في الدماغ لإعادة بناء عمق المشهد.

إذا كان الكائن الذي تحاول رؤيته قريبًا منك ، فإن الدماغ يستخدم دليلًا آخر: التقارب ، أو زاوية عينيك وأنت تركز على شيء ما. سيمنحك عبور عينيك مثالًا صارخًا على إحساس التقارب.

ولكن حتى بدون رؤية مجهر ، من الممكن الحكم على العمق. تعتمد الحيوانات التي لا تتداخل مع الحقول المرئية بشكل كبير على شيء يسمى اختلاف المنظر ، وهو الاختلاف في السرعة التي يبدو أن الكائنات الأقرب والأبعد تتحرك عند تجاوزها. على سبيل المثال ، ستطير أعمدة السياج على طول جانب الطريق السريع ، بينما يبدو أن صومعة الحبوب التي تبعد ربع ميل من الطريق تزحف. لدى دماغنا مركز معالجة مدمج لهذه الظاهرة ، وفقًا لدراسة الطبيعة لعام 2008. تحمل منطقة خلف الأذن تسمى المنطقة الصدغية الوسطى معلومات حول اختلاف المنظر ، وقد تصنعها مع إشارات عمق أخرى.

تتضمن الوسائل الأخرى لإدراك العمق باستخدام عين واحدة إشارات تتضمن حجم الكائن ، والخطوط المتوازية التي تبدو متقاربة ، والقوام الأكثر وضوحًا في الكائنات الأقرب ، وطريقة تداخل الكائنات.

حتى مع وجود كل هذه الإشارات تحت تصرفه ، فإن الدماغ يخطئ. يمكن للفنانين خداع الدماغ لرؤية لوحة ثنائية الأبعاد في ثلاثة أبعاد عن طريق رسم خطوط متوازية متقاربة ورسم كائنات "أقرب" بمزيد من التفصيل.

يمكن أن يكون فصل الصالة الرياضية مصدر قلق للنظام البصري أيضًا: وفقًا لدراسة أجريت عام 2008 في مجلة Proceedings of the National Academy of Sciences ، تتخذ أدمغتنا اختصارات بناءً على الخبرة السابقة عند الحكم على العمق. نظرًا لأن معظم الأشياء التي نواجهها تتحرك ببطء نسبيًا ، فقد نخطئ في تقدير مسافة الأشياء سريعة الحركة مثل كرة القدم التي تتجه نحو وجهنا.


خريطة ثلاثية الأبعاد جديدة عالية الدقة لدماغ الفأر بالكامل

يعتمد إطار ألين ماوس برين المشترك للتنسيق (CCFv3) ، وهو أطلس مرجعي ثلاثي الأبعاد ، على متوسط ​​التألق المتأصل في أدمغة الفئران التي تم تصويرها باستخدام التصوير المقطعي ثنائي الفوتون التسلسلي. تُظهر الصورة عرضًا شبه شفاف من أعلى لأسفل للقالب المتوسط ​​، مما يكشف عن العديد من الميزات التشريحية اللافتة للنظر. الائتمان: معهد ألين لعلوم الدماغ.

بعد ثلاث سنوات من جمع البيانات بشكل مكثف والرسم الدقيق ، اكتمل عمل صانعي الخرائط.

التضاريس المعقدة التي رسموها ، بكل قممها ووديانها وحدودها ، يبلغ طولها حوالي نصف بوصة فقط وتزن أقل من دماغ فأر المختبر.

في ورقة نشرت اليوم في المجلة زنزانة، يصف صانعو الخرائط في Allen Institute هذا العمل الخرائطي - التكرار الثالث لإطار تنسيق Allen Mouse Brain المشترك ، أو CCFv3 (https://portal.brain-map.org/) ، وهو أطلس كامل وعالي الدقة ثلاثي الأبعاد لـ دماغ الفأر.

من المفترض أن يكون إطار العمل نقطة مرجعية لمجتمع علم الأعصاب ، كما قال منشئوه. تستخدم الفئران على نطاق واسع في البحوث الطبية الحيوية. تحتوي أدمغتهم على ما يقرب من 100 مليون خلية عبر مئات المناطق المختلفة. مع نمو مجموعات بيانات علم الأعصاب بشكل أكبر وأكثر تعقيدًا ، تصبح الخريطة المكانية المشتركة للدماغ أكثر أهمية ، وكذلك القدرة على التسجيل المشترك للعديد من أنواع البيانات المختلفة بدقة في مساحة ثلاثية الأبعاد مشتركة للمقارنة والربط.

فكر في الأمر على أنه مكافئ علم الأعصاب لنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) الخاص بهاتفك. بدلاً من البحث يدويًا عن موقعك على خريطة ورقية بناءً على ما تراه من حولك ، يخبرك GPS (وأطلس الدماغ الجديد) بمكانك. مع وجود مجموعات بيانات في آلاف أو ملايين الأجزاء المختلفة من المعلومات ، فإن تلك المجموعة المشتركة من الإحداثيات - وتحديد معالم الدماغ المقابلة لتلك الإحداثيات - أمر بالغ الأهمية.

قالت ليديا نج ، دكتوراه ، مديرة أولى للتكنولوجيا في معهد ألين لعلوم الدماغ ، وهو قسم من معهد ألين ، وأحد كبار المؤلفين في ورقة الأطلس جنبًا إلى جنب مع جولي هاريس ، دكتوراه ، المدير المساعد للتشريح العصبي في معهد ألين لعلوم الدماغ. "مثلما لدينا تسلسل الجينوم المرجعي ، فأنت بحاجة إلى تشريح مرجعي."

عرض بزاوية لإطار عمل التنسيق المشترك لدماغ ألين ماوس ثلاثي الأبعاد (CCFv3) ، وهو أطلس مرجعي عالي الدقة مقسم إلى مناطق دماغية متميزة باستخدام أنواع متعددة من البيانات. الائتمان: معهد ألين لعلوم الدماغ

تمكين دراسات الدماغ كله

يعتمد CCFv3 على نسخة جزئية تم إصدارها في عام 2016 والتي حددت قشرة الفأر بأكملها ، وهي القشرة الخارجية للدماغ. كانت الإصدارات السابقة من الأطلس عبارة عن خرائط ثلاثية الأبعاد منخفضة الدقة ، في حين أن دقة CCFv3 جيدة بما يكفي بحيث يمكنها تحديد مواقع الخلايا الفردية. أصبح أحدث أطلس الدماغ الكامل متاحًا بشكل مفتوح للمجتمع منذ أواخر عام 2017 ، وقد استخدمه بالفعل العديد من فرق علم الأعصاب المختلفة.

نيك شتاينميتز ، دكتوراه ، أستاذ مساعد في جامعة واشنطن ومعهد ألين لعلوم الدماغ ، قائد الجيل القادم ، استخدم الأطلس في دراسة حديثة نظرت في نشاط الخلايا العصبية عندما تختار الفئران بين الصور المختلفة التي تراها في المختبر اختبار. استخدمت الدراسة Neuropixels ، وهي مجسات كهربائية صغيرة يمكنها التقاط نشاط مئات الخلايا العصبية في وقت واحد عبر عدة مناطق مختلفة من الدماغ.

قال شتاينميتز إنه أثناء تحليل بياناتهم ، أصبح من الواضح أن أجزاء من الدماغ متورطة في هذا الاختيار البصري أكثر مما كانوا يدركون سابقًا. كان عليهم أن يأخذوا عرضًا شاملاً للصورة ، وساعدتهم CCFv3 في النظر إلى جميع نتائجهم معًا.

قال شتاينميتز: "كان الأطلس موردًا ضروريًا حقًا مكن فكرة إجراء دراسات على مستوى الدماغ". "عندما تقوم بالتسجيل من مئات المواقع عبر الدماغ ، فإن هذا يقدم نطاقًا جديدًا من التحقيق. يجب أن يكون لديك رؤية أكبر لمكان وجود جميع مواقع التسجيل ، و CCF هو ما جعل ذلك ممكنًا."

يصور هذا الفيديو اندماج البيانات في إطار عمل CCF. تمثل صورة الخلفية ذات التدرج الرمادي متوسط ​​تشريح 1675 عينة فردية تشكل الأساس لنظام الإحداثيات المشترك. تمثل الخطوط المنحنية الملونة خطوطًا متدرجة. قشرة الماوس عبارة عن ورقة ثلاثية الأبعاد منظمة في طبقات حيث يكون الاتصال بين الطبقات عموديًا على السطح ، مما يشير إلى تنظيم عمودي افتراضي. يجعل انحناء القشرة المخية من الصعب تصور هذا البعد النظري. هذه الخطوط الانسيابية هي تقدير لهذه "العمودية" بناءً على الهندسة المنحنية. لمعرفة ما إذا كانت الخطوط الانسيابية تعكس الانحناء الحقيقي ، نقارنها بالبيانات الحقيقية. الصورة الملونة الساخنة مركبة من مجموعة بيانات متعددة لتصور شكل التغصنات السميكة من الخلايا العصبية الهرمية L5 التي تم تسميتها بشكل انتقائي بحقن التتبع الفيروسي المعتمد على Cre في خط السائق Sim1-Cre_KJ18 أو A930038C07Rik-Tg1-Cre. تم تسجيل كل مجموعة بيانات في CCF للسماح بتراكب البيانات من

100 عينة. الائتمان: معهد ألين لعلوم الدماغ

لصنع الأطلس ، قام الباحثون بتقسيم الدماغ إلى كتل افتراضية ثلاثية الأبعاد صغيرة ، تُعرف باسم فوكسل ، وخصصوا لكل كتلة إحداثيات فريدة. جاءت البيانات التي تغذي هذا البناء ثلاثي الأبعاد من متوسط ​​تشريح الدماغ لما يقرب من 1700 حيوان مختلف. قام الفريق بعد ذلك بتعيين كل من وحدات البكسل هذه إلى واحدة من مئات المناطق المختلفة المعروفة في دماغ الفأر ، ورسم حدودًا دقيقة بين مناطق مختلفة. وقال الباحثون إن مجموعات البيانات التي تغذي هذين الجانبين من الأطلس جاءت من عدة أنواع مختلفة من التجارب التي أجريت في معهد ألين على مدى السنوات العديدة الماضية - إن العمود الفقري لأنواع مختلفة من البيانات يجعله فريدًا بين أطالس الدماغ المرجعية.

تاريخياً ، تم رسم أطالس الدماغ بشكل ثنائي الأبعاد ، مع أخذ مناظر تشبه الصفائح للدماغ في أعماق مختلفة وتصطف عليها. بالنسبة لبعض أنواع البيانات ، يعمل هذا الشكل من خرائط الدماغ بشكل جيد. ولكن بالنسبة لدراسات علم الأعصاب الحديثة التي تبحث في نشاط الخلايا العصبية أو خصائص الخلية عبر الدماغ بأكمله ، فإن الأطلس ثلاثي الأبعاد يوفر سياقًا أفضل.

  • يستند إطار التنسيق المشترك لدماغ ألين ماوس (CCFv3) ، وهو أطلس مرجعي ثلاثي الأبعاد ، إلى متوسط ​​التألق المتأصل في أدمغة الفئران التي تم تصويرها باستخدام التصوير المقطعي ثنائي الفوتون التسلسلي. يظهر قسم افتراضي من المتوسط ​​ثلاثي الأبعاد على اليسار. تظهر الرسوم التوضيحية لمناطق الدماغ المختلفة على اليمين. الائتمان: معهد ألين لعلوم الدماغ
  • يشتمل إطار عمل Allen Mouse Brain المشترك للتنسيق (CCFv3) ، وهو أطلس مرجعي ثلاثي الأبعاد ، على شرح تفصيلي لقشرة الفأرة (بألوان قوس قزح). الائتمان: معهد ألين لعلوم الدماغ

قال الباحثون إن التكرارات المستقبلية للأطلس ستعتمد على الأرجح على التعلم الآلي أو أشكال الأتمتة الأخرى ، بدلاً من المعالجة اليدوية الشاقة التي تم إدخالها في الإصدار الحالي.

قال هاريس: "كما نعلم الآن ، يجب أن تتطور الأطالس وأن تكون موارد حية ، لأننا عندما نتعلم المزيد عن كيفية تنظيم الدماغ ، سنحتاج إلى إجراء تحديثات". "بناء الأطالس بطريقة آلية وغير منحازة هو المكان الذي يتحرك فيه المجال على الأرجح."


الملخص

أهداف

ترتبط القدرة على أداء مهمة تتبع كائنات ثلاثية الأبعاد خالية من السياق (3D-MOT) ارتباطًا وثيقًا بالأداء الرياضي. في هذه الدراسة ، قمنا بتقييم قابلية نقل تدريب 3D-MOT الإدراكي الإدراكي من بيئة معملية إلى ملعب كرة قدم ، وهي رياضة تكون فيها القدرة على قراءة المشهد المرئي الديناميكي بشكل صحيح شرطًا أساسيًا للأداء.

تصميم

خلال جلسات ما قبل التدريب وبعده ، نظرنا إلى ثلاث مهارات أساسية (التمرير ، المراوغة ، التسديد) التي تُستخدم للفوز بالخصم.

طريقة

لقد سجلنا دقة اتخاذ القرار أثناء المباريات الصغيرة في لاعبي كرة القدم على مستوى الجامعة (العدد = 23) قبل وبعد بروتوكول التدريب. تم تدريب مجموعات تجريبية (ن = 9) ومجموعة تحكم نشطة (ن = 7) على التوالي خلال 10 جلسات من مقاطع فيديو ثلاثية الأبعاد أو ثلاثية الأبعاد لكرة القدم. لم تتلق مجموعة التحكم السلبي (ن = 7) أي تدريب أو تعليمات معينة.

نتائج

كانت دقة اتخاذ القرار في التمرير ، ولكن ليس في المراوغة والتسديد ، بين الجلسات السابقة واللاحقة ، متفوقة على المجموعة المدربة 3D-MOT مقارنة بمجموعات التحكم. ارتبطت هذه النتيجة مع اللاعبين & # x27 دقة اتخاذ القرار الشخصية ، تم تصنيفها بعد الجلسات قبل وبعد الجلسات من خلال استبيان مقياس مرئي تناظري.

الاستنتاجات

على حد علمنا ، تمثل هذه الدراسة أول دليل على أن التمرين التدريبي غير السياقي ، الإدراكي الإدراكي له تأثير نقل إلى الميدان لدى الرياضيين.


الدماغ الافتراضي

إدراكًا أن عُقد الشبكة في البشر الفعليين بعيدة عن أن تكون متجانسة ، فإن الدماغ الافتراضي يلتقط عمل الشبكات الفرعية للدماغ البشري من خلال المفهوم الجديد للهيكل الزماني والزماني لوصلات الشبكة ، والتي تتميز بوسائل لمصفوفات اقتران قابلة للقياس الكمي داخل وعبر المناطق.

ستعمل الإصدارات القادمة على معالجة هذه النتائج التجريبية باستمرار من خلال أساليب التعلم الآلي ، مما يؤدي إلى زيادة تحسين The Virtual Brain للوصول إلى أفضل تطابق لحالة سريرية فردية.

بينما تتم دراسة استجابات مناطق الدماغ المعزولة جيدًا اليوم ، فإن الدماغ الافتراضي يتراكب على خريطة مفصلة للمسارات الوظيفية في وبين هذه المناطق:

  • يحدد النواة الرياضية القوية لمصفوفات الاتصال الواقعية من الناحية التشريحية (استنادًا إلى عمليات المسح DTI / DSI) الشبكة نفسها.
  • نموذج فسيولوجي للسكان العصبيين يلتقط كل منطقة على حدة.

يستخدم هذا النموذج للبحث عن النقاط الحاسمة في سيناريوهات تلف الشبكة الفعلية في صحة الدماغ.

النتائج الرئيسية لبناء الدماغ الافتراضي

المبدأ الأول: حساب السرعات المتفاوتة

في حين أن الهيكل المطوي المعروف في الدماغ كان دائمًا موضع إعجاب باعتباره تحفة الطبيعة المتمثلة في الضغط على أكبر عدد ممكن من الخلايا العصبية في مساحة محدودة ، تم اكتشاف الإنجاز التشريحي الثاني لهذا الهيكل مؤخرًا فقط.

تبين أن ملف المسافة المقطوعة بواسطة إشارة عصبية ضروري للغاية لفهم شبكة الدماغ حقًا: فقط عند مراعاة التأخيرات الزمنية الفريدة لنقل الإشارات من الخلايا العصبية إلى الخلايا العصبية ، والتي تنبع من تشريح الدماغ ، يمكن للمرء أن يحاكي بنجاح الدماغ المكاني القابل للقياس- الأنماط الزمنية.

بدون تلك التأخيرات الزمنية غير الضارة (التي تتراوح من بضع إلى مئات من المللي ثانية ، اعتمادًا على المسافة والاتجاه) ، سيتوقف دماغنا ببساطة عن العمل بشكل صحيح.

المبدأ 2: الراحة هي النشاط الجديد

تاريخيًا ، كان يُفهم أن الدماغ البشري يتصرف مثل نظام معالجة المعلومات التقليدي: يمكنك عرضه على منبه خارجي (إدخال حسي) أو السماح له بتوجيه مهمة (عمل حركي) وستعكس أنماط الإشارات القابلة للقياس هذا السلوك - بطريقة ما.

ما هو مفقود من هذه الصورة هو تفسير معقول لنشاط الدماغ المستمر بلا شك عندما يقوم بذلك فقط. ولا شيء. هل هو مجرد ضوضاء ، لا علاقة له بالعمليات الوظيفية أم بالأحرى شيء آخر؟

تشير النتائج الرائعة من عدد كبير من التحقيقات التجريبية في العقد الماضي إلى "شيء آخر":

أكدت التحليلات النظرية المتعددة بالفعل الدور الرئيسي لما يسمى يستريح شبكات الدولة داخل الدماغ. حتى أن اهتزازاتها المعقدة على نطاقات زمنية مختلفة توفر الأساس المطلق للعمليات الوظيفية داخل الدماغ.

من الناحية المجازية ، يمكن تصوير حالة راحة الدماغ على أنها لاعب تنس ذكي ويقظ دائمًا ، ينتظر على خط الأساس الخاص به للخدمة الجديدة لخصمه (والذي سيكون حافزًا خارجيًا أو مهمة يتم تنفيذها). بفضل حركته المستمرة ، وتصوره بعناية للطرق الممكنة ، يمكنه التفاعل بسهولة أكبر مع الأحداث من مختلف الاتجاهات.

المبدأ 3: استقلالية المقاييس

يقسم الفهم التقليدي للدماغ إلى مناطق وفصوص مختلفة الحجم (من صغيرة إلى ضخمة) ، كل منها مسؤول عن القدرات المعرفية المختلفة. بالإضافة إلى ذلك ، نحن نعلم أن أنماط إشارات الدماغ تُظهر تذبذبات على مقاييس زمنية مختلفة مثل 10 هرتز تشارك في راحة الدماغ ، و 4 هرتز في الذاكرة و 40 هرتز في الدماغ المعرفي.

بتوحيد السلوك المرصود وتنظيم الدماغ على نطاقات مكانية وزمانية متعددة ، تمت دراسة العديد من المناهج من خلال الاطلاع على المقارنات من الظواهر الفيزيائية المعروفة (مثل السوائل أو المغنطة). ومع ذلك ، لا يمكن لأي منهم أن يشرح ، ناهيك عن نمذجة سلوك الدماغ بطريقة قوية بما فيه الكفاية.

يستدعي الدماغ الافتراضي أ مزيج ذكي بين الأطر الكلاسيكية الموحدة متعددة النطاقات وأساليب النمط الهرمي شوهد في المشاريع الأخرى الموجهة للمعلوماتية:

  • يتحرك صعودًا عبر المقاييس ، يستخدم The Virtual Brain تقنيات تقليل الأبعاد للحفاظ على التأثير الرئيسي للمقاييس الأصغر على المقاييس الأكبر مع تسوية التعقيد المتأصل فيها.
  • بالانتقال إلى أسفل خلال المقاييس ، يمكن استخدام معلمات نمذجة أكثر تفصيلاً ، على سبيل المثال لاختبار فرضيات محددة.
  • لا يوجد مقياس معين يسيطر على النموذج. في حين أن، تعمل المقاييس المتعددة من خلال الاعتماد المتبادل، والتي لها أيضًا تأثيرات مفيدة على الحمل الحسابي للنموذج.

ما هو سبب إنشاء الدماغ الافتراضي؟

يعد برنامج Virtual Brain (TVB) إطارًا حسابيًا للمحاكاة الافتراضية لبنية ووظيفة الدماغ. يتم تحقيق ذلك عن طريق محاكاة ديناميكيات الشبكة باستخدام اتصال واقعي بيولوجيًا وواسع النطاق.

يدمج TVB المعلومات الهيكلية عن الأدمغة الفردية بما في ذلك الهندسة ثلاثية الأبعاد للقشرة المخية الحديثة ، والاتصال بالمادة البيضاء ، وما إلى ذلك ، ثم يحاكي ديناميكيات الدماغ الناشئة. منطق TVB هو ما يلي:

  • توفر المعلومات الهيكلية قيودًا معينة على نوع ديناميكيات الشبكة التي قد تظهر.
  • في حين أن هذه القيود تحد من ديناميكيات الدماغ التعسفية ، فإن الاتصال الهيكلي يوفر الأساس الذي يمكن أن تظهر فوقه ذخيرة ديناميكية من التكوينات الوظيفية.
  • عندما تتغير بنية الدماغ ، مثل النضج ، أو الشيخوخة ، أو من التلف أو المرض ، فإن ذخيرة الدماغ الديناميكية تتغير.

يسمح TVB بالتحقيق المنتظم في الذخيرة الديناميكية كدالة للهيكل. يبتعد عن التحقيق في الاستجابات الإقليمية المعزولة وينظر في وظيفة كل منطقة من حيث التفاعل بين مناطق الدماغ.

  • (1) لإعادة تصنيف الآفات من حيث شبكة العقد (المناطق) والوصلات (المحاور ، مساحات المادة البيضاء) التي تضررت
  • (2) للتحقيق في الآليات التي تحافظ على الوظيفة من خلال فهم كيفية تأثير الضرر الإقليمي على وظيفة الأجزاء الأخرى من الشبكة.

في هذا السياق ، يعتمد إصلاح الدماغ (استعادة الوظيفة) على استعادة النشاط وإعادة توازنه في العقد المتبقية في الشبكة.

كان التنبؤ بعواقب تلف الدماغ وعلاجها أمرًا صعبًا للغاية. وذلك لأن العلاقة بين طبيعة الآفة والعجز الوظيفي متغيرة للغاية عبر المرضى الذين تم تصنيفهم وفقًا لبعض مقاييس التصنيف (مثل نوع تلف الدماغ) وداخل المرضى الأفراد الذين يتعافون أو يتدهورون بمرور الوقت.

يستدعي شرح رسمي لمثل هذا التباين

  • (1) إعادة تقييم مقاييس التصنيف لدينا ،
  • (2) فهم أفضل للآليات التي تحافظ و / أو تستعيد الوظيفة و
  • (3) القدرة على الاستفادة من دماغ الفرد لتوصيف العجز والتشخيص بشكل أفضل.

يقدم TVB إطار عمل المعلومات العصبية لمواجهة هذه التحديات.

ما هي العناصر الأساسية في The Virtual Brain؟

يستخدم TVB إما معلومات الاتصال القشرية الحالية (على سبيل المثال ، قاعدة بيانات CoCoMac) أو بيانات جهاز التصوير (DTI / DSI) أو اندماج كليهما (تخطيط المسار الفردي مع الاتجاه العام من CoCoMac) لإنشاء مصفوفات الاتصال وبناء شبكات الدماغ القشرية وتحت القشرية.

تحدد مصفوفة الاتصال نقاط قوة الاتصال والتأخيرات الزمنية عبر نقل الإشارة بين جميع عقد الشبكة. تتوفر نماذج الكتلة العصبية المختلفة في TVB وتحدد ديناميكيات عقدة الشبكة. سويا، تحدد نماذج الكتلة العصبية في كل عقدة شبكة ومصفوفة الاتصال وسطح الدماغ ذي الطبقات ثلاثية الأبعاد The Virtual Brain.

يحاكي TVB ويولد الدورات الزمنية لمختلف أشكال النشاط العصبي بما في ذلك إمكانات المجال المحلي (LFP) ومعدل إطلاق النار ، وكذلك بيانات تصوير الدماغ مثل مخطط كهربية الدماغ (تخطيط كهربية الدماغ) ، MEG (تخطيط الدماغ المغناطيسي) و بالخط العريض (التباين المعتمد على مستوى الأكسجين في الدم) كما لوحظ في التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي.

كيف يتم حساب المحاكاة؟

يتم تعريف أي شبكة من خلال عقد الشبكة واتصالها. يميز TVB نوعين من اتصال الدماغ:.

  • يركز على المناطق، تتكون الشبكات من العقد والاتصال المنفصل ، حيث تقوم كل عقدة بنمذجة النشاط العصبي لمناطق الدماغ ويتكون الاتصال من ألياف بين الأقاليم.
  • ل التوصيلات السطحية، تم تصميم المناطق القشرية وتحت القشرية على نطاق أدق ، حيث تمثل كل نقطة نموذجًا عصبيًا للسكان.

يسمح هذا النهج بأخذ عينات مكانية مفصلة ، لا سيما السطح القشري مما يؤدي إلى تقريب مكاني مستمر للنشاط العصبي المعروف باسم نمذجة المجال العصبي (ويلسون كوان 1972 نونيز 1974 ، أماري 1978 جيرسا هاكين 1996 روبنسون 1997).

هنا ، يتكون الاتصال من ألياف داخل القشرة المحلية والعالمية بين القشرة. عند محاكاة نشاط الدماغ في قلب المحاكاة في TVB ، يتم عرض نشاط المصدر العصبي من كل من النهج القائمة على المنطقة أو السطح في مساحة EEG و MEG و BOLD باستخدام نموذج أمامي (Breakspear Jirsa 2007).

تم إجراء أول تكامل للمعلومات العصبية لهذه العناصر بواسطة (Jirsa et al 2002) مما يدل على نمذجة المجال العصبي في نموذج EEG / MEG. في هذا العمل ، تم تنفيذ اتصال متجانس على غرار (Jirsa Haken 1996).

في ذلك الوقت ، لم يكن هناك اتصال آخر واسع النطاق متاحًا - ومن ثم يلزم إجراء هذا النوع من التقريب. بعد ذلك ، تمت محاكاة نشاط المجال العصبي على سطح كروي لتحقيق الكفاءة الحسابية ورسم خرائط على السطح القشري الملتوي مع التلافيف والتلامس. تم حساب الحلول الأمامية لإشارات EEG و MEG وأظهرت أن هناك تعقيدًا ثريًا بشكل مدهش يمكن ملاحظته في مساحة محاكاة EEG و MEG ، على الرغم من البساطة في ديناميات المجال العصبي.

على وجه الخصوص ، نماذج المجال العصبي (Wilson Cowan 1972 Nunez 1974، Amari 1978 Jirsa Haken 1996 Robinson 1997) تفسر التناظر المكاني في اتصال الدماغ ، والذي ينعكس دائمًا في تناسق عمليات تنشيط المصدر العصبي الناتجة ، على الرغم من أنه قد يكون بشكل كبير أقل وضوحًا (إن وجد) في مساحة EEG و MEG.

لكن من الواضح أن التناظر المفروض ينبع من التقريب الذي تم إجراؤه في التوصيل. أدى ذلك إلى استنتاج مفاده أن تكامل بيانات tractographic أمر ضروري لمحاولات نمذجة الدماغ على نطاق واسع في المستقبل ، لأن تناسق الاتصال سيقيد حلول المصادر العصبية ، ولكنه لا يظهر نفسه بشكل تافه في مساحات التصوير الأخرى لـ EEG ، MEG و BOLD.

كان هذا ، في الأساس ، السبب الرئيسي لإنشاء The Virtual Brain.

العقد الشبكية في TVB: المجموعات العصبية ذات الديناميات المتوسطة المحلية

تصف ديناميكيات الميزوسكوب متوسط ​​النشاط الميداني لمجموعات الخلايا العصبية المنظمة على شكل أعمدة قشرية أو نوى تحت قشرية. الافتراضات الشائعة في نمذجة المجال المتوسط ​​هي أن السمات الهيكلية الواضحة أو التفاصيل الزمنية للشبكات العصبية (مثل ديناميات التصاعد للخلايا العصبية المفردة) غير ذات صلة بتحليل الديناميات الوسيطة المعقدة والسلوك الجماعي الناشئ حساسًا بشكل ضعيف لتفاصيل الخلايا العصبية الفردية السلوك (Breakspear Jirsa 2007).

تلتقط نماذج المجال المتوسط ​​الأساسي التغييرات في متوسط ​​معدل إطلاق النار (Brunel Wang 2003) ، في حين أن النماذج الميدانية المتوسطة الأكثر تعقيدًا تفسر تشتت المعلمات في الخلايا العصبية والسلوك الأكثر ثراءً لديناميكيات المجال المتوسطة (Assisi et al 2005 Stefanescu Jirsa 2008 ، 2011 جيرسا ستيفانيسكو 2010).

توضح هذه الأساليب المفهوم الجديد نسبيًا من الفيزياء الإحصائية: تخضع الأنظمة الفيزيائية العيانية للقوانين المستقلة عن تفاصيل المكونات المجهرية التي تتكون منها (هاكن 1983).

تم بالفعل استغلال هذه الأفكار والأفكار ذات الصلة في علم الأعصاب (Kelso 1995 Buzsaki 2006). في TVB ، يكمن الاهتمام الرئيسي في اشتقاق قوانين mesoscopic التي تدفع العمليات الديناميكية المرصودة على نطاق الدماغ العياني الكبير بطريقة منهجية.

تتوفر العديد من نماذج المجال المتوسط ​​في TVB لإعادة إنتاج الميزات النموذجية لديناميكيات التجمعات الوسيطة.

لكل عقدة من الشبكة واسعة النطاق ، يصف نموذج السكان العصبي الديناميكيات المحلية. نماذج التجمعات العصبية في TVB هي نماذج راسخة مشتقة من ديناميكيات مجموعة الخلايا العصبية المفردة (Wilson Cowan 1972 Jansen Rit 1995 Larter 1999 Brunel Wang 2003 Stefanescu Jirsa 2008).

يقدم TVB أيضًا نموذج مذبذب عام ثنائي الأبعاد للاستخدام في عقدة شبكة قادرة على توليد مجموعة واسعة من الظواهر كما لوحظ في ديناميات السكان العصبية مثل قابلية التعددية ، والتعايش بين السلوكيات التذبذبية وغير المتذبذبة ، والسلوكيات المختلفة التي تعرض أوقاتًا متعددة المقاييس ، وما إلى ذلك - على سبيل المثال لا الحصر.

معادلة شبكة الدماغ العامة واسعة النطاق في TVB

عند عبور المقياس إلى شبكة واسعة النطاق ، فإن كل عقدة شبكة تحكمها ديناميكياتها الجوهرية في التفاعل مع ديناميكيات جميع عقد الشبكة الأخرى.

يحدث هذا التفاعل من خلال مصفوفة التوصيل عبر أوزان اتصال محددة وتأخيرات زمنية بسبب تأخيرات إرسال الإشارة. تلتقط معادلة التطور (العامة) التالية (Jirsa 2009) جميع الميزات المذكورة أعلاه وتكمن وراء ظهور ديناميكيات الشبكة الزمانية المكانية في TVB:

تصف المعادلة المعادلة التفاضلية العشوائية لشبكة من المجموعات العصبية المتصلة.

: math: ´ Psi (x، t) ´ هو متجه النشاط العصبي في الموقع: الرياضيات: ´x´ في الفضاء المادي ثلاثي الأبعاد والنقطة الزمنية: الرياضيات: ´t´. يحتوي على العديد من متغيرات الحالة كما هو محدد بواسطة نموذج السكان العصبي ، والذي تم تحديده بواسطة: math: ´N ( Psi (x، t)) ´.

يميز الاتصال الاتصالات المحلية والعالمية ، والتي يتم التقاطها بشكل منفصل في تعبيرين.

اتصال الشبكة المحلية: الرياضيات: ´g_(x، x prime) ´ موصوفة بأوزان الاتصال بين: math: ´x´ و: math: ´t´ ، في حين يتم تعريف الاتصال العالمي من خلال: math: ´g_(س ، س رئيس) ´.

الاختلاف الجوهري بين نوعي الاتصال هو ثلاثة أضعاف:

  • الاتصال المحلي قصير المدى (ترتيب بالسنتيمترات) والاتصال العالمي طويل المدى (ترتيب عشرات السنتيمترات).
  • يكون نقل الإشارة عبر الاتصالات المحلية فوريًا ، ولكن عبر الاتصالات العالمية يخضع لتأخير زمني يعتمد على المسافة: الرياضيات: ´ | x-x prime | ´ وسرعة الإرسال: math: ´v´.
  • عادةً ما يكون الاتصال المحلي ثابتًا من الناحية المكانية (بالطبع مع وجود اختلافات من منطقة إلى أخرى ، ولكنه عمومًا ينخفض ​​مع المسافة) ، والاتصال العالمي غير متجانس للغاية.

يتم إدخال محفزات من أي شكل ، مثل الاضطرابات الإدراكية أو المعرفية أو السلوكية ، في الدماغ الافتراضي عبر التعبير: الرياضيات: ´I (x ، t) ´ ويتم تعريفها عبر الموقع: الرياضيات: ´x´ مع وقت معين مسار.

يلعب الضجيج دورًا مهمًا في ديناميكيات الدماغ وبالتالي لوظيفة الدماغ (انظر McIntosh et al 2010). يتم تقديمه في TVB من خلال التعبير: math: ´ xi (x، t) ´ حيث يمكن تحديد نوع الضوضاء وارتباطاتها المكانية والزمانية بشكل مستقل.

تتوفر خوارزميات عددية مختلفة في TVB ويمكن تصنيفها بشكل صارم إلى حتمية (بدون ضوضاء) وعشوائية (مع ضوضاء). وهي تشمل خوارزمية Heun ، و Runge Kutta من أوامر مختلفة ، و Euler Maruyama ، وغيرها.

كيف يحاكي TVB إشارات التصوير العصبي

حل EEG-MEG إلى الأمام

تشكل إشارات التصوير العصبي غير الغازية تمثيلات متراكبة لنشاط العديد من المصادر مما يؤدي إلى غموض كبير في التعيين بين الحالات الداخلية والإشارات التي يمكن ملاحظتها ، أي المشكلة العكسية.

نتيجة لذلك ، لم يتم تحديد محلول EEG و MEG العكسي (Helmholtz 1853). لذلك ، فإن الخطوة الحاسمة نحو الأهداف المحددة هي المزامنة الصحيحة للنموذج والبيانات ، أي محاذاة حالات النموذج مع الحالات الداخلية - ولكن غير القابلة للرصد في كثير من الأحيان - للنظام.

المشكلة الأمامية لـ EEG و MEG هي حساب الجهد الكهربائي: الرياضيات: ´V (x ، t) ´ على الجمجمة والمجال المغناطيسي: الرياضيات: ´B (x ، t) ´ خارج الرأس من معين توزيع التيار الأساسي: الرياضيات: ´D (x، t) ´. مصادر المجالات الكهربائية والمغناطيسية هي التيارات الأولية والعائدة.

الوضع معقد بسبب حقيقة أن التوصيلات الحالية مثل أنسجة المخ والجمجمة تختلف بترتيب 100.

في TVB ، يتم إنشاء ثلاثة نماذج لموصل حجم المقصورة من بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلية باستخدام دماغ MNI:

  • أسطح الواجهات بين المادة الرمادية
  • السائل النخاعي والمادة البيضاء تقترب من شبكات مثلثة

For EEG predictions, volume conduction models for skull and scalp surfaces are incorporated. Here it is assumed that electric source activity can be well approximated by the fluctuation of equivalent current dipoles generated by excitatory neurons that have dendritic trees oriented roughly perpendicular to the cortical surface and that constitute the majority of neuronal cells (

So far subcortical regions are not considered in the forward solution. We also neglect dipole contributions from inhibitory neurons since they are only present in a low number (

15 %) and their dendrites fan out spherically.

Therefore, dipole strength can be assumed to be roughly proportional to the average membrane potential of the excitatory population. Then the primary current distribution :math:´D(x,t)´ is obtained as the set of all normal vectors perpendicular to the vertices at locations :math:´x´ of the cortical surface multiplied by the relevant state variable in the population vector :math:´Psi(x,t)´.

FMRI-BOLD contrast

The BOLD signal time course is approximated from the mean-field time-course of excitatory populations accounting for the assumption that BOLD contrast is primarily modulated by glutamate release ( Petzold, Albeanu et al. 2008 Giaume, Koulakoff et al. 2010 ).

Apart from these assumptions, there is relatively little consensus about how exactly the neurovascular coupling is realized and whether there is a general answer to this problem.

In order to estimate the BOLD signal, the mean-field amplitude time course of a neural source may be convolved with a canonical hemodynamic response function as included in the SPM software package or the “Balloon-Windkessel” model of ( Friston, Harrison et al. 2003 ) may be employed cf. ( Bojak, Oostendorp et al. 2010 ) for some more technical details.

فهرس

Biological Cybernetics, 1977, 27:77-87.
Amari S.
Dynamics of pattern formation in lateral-inhibition type neural fields.

Physical Review Letters, 2005, 94 (1):018106
Assisi, C. G., Jirsa, V. K., and Kelso, J. A. S.
Synchrony and clustering in heterogeneous networks with global coupling and parameter dispersion

Brain Topography, 2010, 23 (2):139-149
Bojak, I., Oostendorp, T. F., Reid, A. T. and Kötter R.
Connecting mean field models of neural activity to EEG and fMRI data

Brain Connectivity (Understanding Complex Systems), 2007, Springer Berlin / Heidelberg, 3-64
Breakspear, M. and Jirsa, V.
Neuronal Dynamics and Brain Connectivity - Handbook of

Journal of Neurophysiology, 2003, 90:415-430
Brunel, N. and Wang, X-J.
What determines the frequency of fast network oscillations with irregular neural discharges? I. Synaptic dynamics and excitation-inhibition balance

Oxford: Oxford University Press, 2006
Buzsaky, G
Rhythms of the Brain

Neuroimage, 2003, 19:1273-1302.
Friston, K., J., Harrison, L., and Penny, W.
Dynamic causal modelling

Nature Reviews in Neuroscience, 2010, 11:87-99
Giaume C., Koulakoff A., Roux L., Holcman D., Rouach N.
Astroglial networks: a step further in neuroglial and gliovascular interactions

3rd rev. enl. إد. New York: Springer-Verlag, 1983
Haken, H.
Synergetics, an Introduction: Nonequilibrium Phase Transitions and Self-Organization in Physics, Chemistry, and Biology

Biological Cybernetics, 1995, 73:357-366
Jansen, B., H. and Rit V., G.
Electroencephalogram and visual evoked potential generation in a mathematical model of coupled cortical columns

Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 2009, 367(1891): 1131-1143
Jirsa, V., K.
Neural field dynamics with local and global connectivity and time delay

Physical Review Letters, 1996, 77(5): 960-963
Jirsa V., Haken H.
Field theory of electromagnetic brain activity

Bulletin of Mathematical Biology, 2010, 73(2): 325-343
Jirsa, V., K., and Stefanescu, R., A.
Neural population modes capture biologically realistic large scale network dynamics

MIT Press, 1995
Kelso Scott J., A.
Dynamic patterns: the self-organization of brain and behavior (Complex Adaptive Systems)

Chaos, 1999, 9(3):795
Larter, R., Speelman, B. and Worth, R., M.
A coupled ordinary differential equation lattice model for the simulation of epileptic seizures

Archives Italiennes de Biologie, 2010, 148(3)
McIntosh, A. R., Kovacevic, N., Lippe, S., Garrett, D., Grady, C and Jirsa V
The Development of a Noisy Brain

Mathematical Biosciences, 1974, 21:279-297
Nunez P., L.
The brain wave equation: A model for the EEG

Neuron, 2008, 58:897-910
Petzold G., C., Albeanu, D.,F., Sato T., F., and Murthy V., N.
Coupling of neural activity to blood flow in olfactory glomeruli is mediated by astrocytic pathways

Brain Connect, 2013 3(2): 121-145
Ritter, P., Schirner M., McIntosh A. R., Jirsa V. K.
The Virtual Brain integrates computational modeling and multimodal neuroimaging

Physical Reviews Letters E, 1997, 56:826-840
Robinson, P.A., Rennie, C.J., Wright, J.J.
Propagation and stability of waves of electrical activity in the cerebral cortex

Brain Connect, 2014 Dec4(10):791-811
Roy D., Sigala R., Breakspear M., McIntosh A. R., Jirsa V. K., Deco G., Ritter P.
Using The Virtual Brain to reveal the role of oscillations and plasticity in shaping brain's dynamical landscape

eLife, 20187:e28927
Schirner M., McIntosh A. R., Jirsa V. K., Deco G., Ritter P.
Inferring multi-scale neural mechanisms with brain network modelling

Neuroimage, 2015 Aug 15117:343-357
Schirner M., Rothmeier S., Jirsa V. K., McIntosh A. R., Ritter P.
An automated pipeline for constructing personalized virtual brains from multimodal neuroimaging data

PLoS Computational Biology, 2008, 4(11):26-36
Stefanescu, R. and Jirsa, V. K.
A Low Dimensional Description of Globally Coupled Heterogeneous Neural Networks of Excitatory and Inhibitory


The Role of Micro-CT in 3D Histology Imaging

أهداف: 3D histology tissue modeling is a useful analytical technique for understanding anatomy and disease at the cellular level. However, the current accuracy of 3D histology technology is largely unknown, and errors, misalignment and missing information are common in 3D tissue reconstruction. We used micro-CT imaging technology to better understand these issues and the relationship between fresh tissue and its 3D histology counterpart.

أساليب: We imaged formalin-fixed and 2% Lugol-stained mouse brain, human uterus and human lung tissue with micro-CT. We then conducted image analyses on the tissues before and after paraffin embedding using 3D Slicer and ImageJ software to understand how tissue changes between the fixation and embedding steps.

نتائج: We found that all tissue samples decreased in volume by 19.2-61.5% after embedding, that micro-CT imaging can be used to assess the integrity of tissue blocks, and that micro-CT analysis can help to design an optimized tissue-sectioning protocol.

الاستنتاجات: Micro-CT reference data help to identify where and to what extent tissue was lost or damaged during slide production, provides valuable anatomical information for reconstructing missing parts of a 3D tissue model, and aids in correcting reconstruction errors when fitting the image information in vivo and ex vivo.


3D Brain Organoids: Studying Brain Development and Disease Outside the Embryo

Scientists have been fascinated by the human brain for centuries, yet knowledge of the cellular and molecular events that build the human brain during embryogenesis and of how abnormalities in this process lead to neurological disease remains very superficial. In particular, the lack of experimental models for a process that largely occurs during human in utero development, and is therefore poorly accessible for study, has hindered progress in mechanistic understanding. Advances in stem cell–derived models of human organogenesis, in the form of three-dimensional organoid cultures, and transformative new analytic technologies have opened new experimental pathways for investigation of aspects of development, evolution, and pathology of the human brain. Here, we consider the biology of brain organoids, compared and contrasted with the endogenous human brain, and highlight experimental strategies to use organoids to pioneer new understanding of human brain pathology.


Scientists 3D Bioprint Tumor Models and Vasculature

A new material has been discovered that can be used to 3D print structures that resemble vasculature. The biomaterial is created using a protein that can self-assemble when it's exposed to another chemical. The flexible parts of the proteins strongly interact with graphene oxide, when mixed they form an ordered structure. By controlling the manner in which the components are mixed, the assembly of structures can be guided, and used in a 3D printer. In work reported in Nature Communications, the material was used to generate tubular structures that are similar in some ways to vascular tissue.

"This work offers opportunities in biofabrication by enabling simultaneous top-down 3D bioprinting and bottom-up self-assembly of synthetic and biological components in an orderly manner from the nanoscale," said the research leader Professor Alvaro Mata of the University of Nottingham. "Here, we are biofabricating micro-scale capillary-like fluidic structures that are compatible with cells, exhibit physiologically relevant properties, and have the capacity to withstand flow. This could enable the recreation of vasculature in the lab and have implications in the development of safer and more efficient drugs, meaning treatments could potentially reach patients much more quickly."

In another research study reported in Science Advances, investigators used 3D bioprinting to create a model of glioblastomas, aggressive brain tumors that are made of various types of cells and are difficult to treat. The researchers used patient cells in a bioink to print tissue along with vasculature, which enabled the tissue to survive for months.

"There is a need to understand the biology and the complexity of the glioblastoma," said Xavier Intes, a professor of biomedical engineering at Rensselaer Polytechnic Institute. "What's known is that glioblastomas are very complex in terms of their makeup, and this can differ from patient to patient. We developed a new technology that allows us to go deeper than fluorescence microscopy. It allows us to see, first, if the cells are growing, and then, if they respond to the drug."

In another study reported in Nature Communications, scientists at the Advanced Science Research Center at The Graduate Center, CUNY (CUNY ASRC) and Northwestern University have engineered a 4D printer that is able to recapitulate the patterning on the outside of cells. Nanopatterning can now be performed on a surface that has molecules attached. Researchers will be able to create precise and delicate 4D structures with a tailored chemical composition.

"I am often asked if I've used this instrument to print a specific chemical or prepare a particular system," said the primary investigator of the study Adam Braunschweig, a faculty member with the CUNY ASRC Nanoscience Initiative and The Graduate Center and Hunter College Chemistry Departments. "My response is that we've created a new tool for performing organic chemistry on surfaces, and its usage and application are only limited by the imagination of the user and their knowledge of organic chemistry."


Engineering/Simulation

Quality data in, quality data out.

When you need reliable data, Zygote's Solid 3D anatomy is the only product with quality you can trust.

Based on medical scans of a 50th percentile individual, the Zygote data is the most medically accurate and comprehensive collection of anatomy for CAD design and Simulation available anywhere.

Import Zygote 3D anatomy directly into your CAD assembly and begin creating products to fit real human data right away. From stents to prosthetics, Zygote's Solid 3D anatomy is a perfect solution for CAD designers and engineers.

Develop a discretized mesh for simulation and analysis that is based on real human data with tremendous true-to-life detail. Perfect for tight regional work or simplified volumetric stand-ins for whole-human macro work, the comprehensive Zygote collection is versatile and precise.

When you need reliable anatomical data for your simulation, the Zygote 3D Solid anatomy collection is the only trusted solution.

Learn more about Zygote's Solid 3D for CAD and Sim


Doris Y. Tsao

We want to understand how we know what is where by looking. How are objects identified, and how is the ambient optic array sensed by the retinae transformed into a vivid 3D representation of space? We use fMRI, electrophysiology, anatomy, and mathematical modeling.

Tackling the problem of how the brain recognizes visual form is incredibly difficult due to the infinite number of possible forms and the huge cortical territory dedicated to encoding visual form. For making headway into this problem, it would be ideal if there were a small piece of brain specialized to encode a single visual form. This situation, surprisingly, exists: functional magnetic resonance imaging (fMRI) reveals six small regions of highly face-selective cortex in the macaque temporal lobe. In at least two of these regions, termed "face patches", single-unit recordings show that almost all visually responsive cells are face-selective. Experiments combining fMRI with microstimulation demonstrate that the face patches are strongly and specifically interconnected. The face patch system thus offers a unique opportunity to dissect the neural mechanisms underlying form perception, because the system is specialized to process one class of complex forms, and because its computational components are spatially segregated. The central challenge to understanding the face patch system, and the goal of our research program, is to understand the functional specialization of each patch. We are approaching this from several directions, including Representation, Behavior, Connectivity, and Transformation.

In 1832, Charles Wheatstone made a remarkable accidental observation (which can be reproduced by looking at a frying pan with a well-turned bottom under a light source, or at a Magic Eye Picture):
"An effect of binocular perspective may be remarked in a plate of metal, the surface of which has been made smooth by turning it in a lathe. When a single candle is brought near such a plate, a line of light appears standing out from it, one half being above, and the other half below the surface the position and inclination of this line changes with the situation of the light and of the observer, but it always passes through the centre of the plate. On closing the left eye the relief disappears, and the luminous line coincides with one of the diameters of the plate on closing the right eye the line appears equally in the plane of the surface, but coincides with another diameter on opening both eyes it instantly starts into relief."

What is the neural mechanism by which the brain reconstructs the 3D world? Several lines of evidence point to the critical importance of areas V3, V3A, and CIPS in 3D representation: 1) Columns of cells tuned to near, far, and zero disparities have been found in areas V3 and V3A. 2) Cells in CIPS are tuned to surface orientation defined by binocular disparity and perspective. 3) fMRI in alert monkeys shows that areas V3, V3A, and CIPS are the areas in macaque visual cortex most strongly activated by a disparity-rich compared to a zero disparity stimulus. Most physiological studies of 3D perception, however, have focused on areas V1, V2, and MT. Thus our knowledge of the neural mechanisms underlying 3D perception contains a gap precisely where a vital processing module appears to exist. Our research aims to fill this gap, by systematically exploring the hypothesis that areas V3, V3A, and CIPS are representing the geometry of 3D visual surfaces.


شاهد الفيديو: Modeling and Printing a Brain Slug from Futurama (قد 2022).