研究のために、科学者たちは10人の死後のドナー（それぞれ男性5人、女性5人）から得た脳を使用した。
スキャンした後、科学者は組織学的に作成しました各脳のスライスは20µmの厚さです。ゴルジ法を使用して、15切片ごとに細胞体の存在を染色し、スキャンしました。取得した画像、深層機械学習モデル、およびBig Brainデータセットに基づいて、視床後部の2つの別々の部分、内側膝状体と外側膝状体の確率的細胞構造マップが生成されました。
科学者たちは、視床後部が重要な役割を果たしていることに注目しています視覚および聴覚情報の処理における役割。脳のこの部分の構造、層、およびさまざまな領域を知ることは、これらの感情に関連する機能と病状を理解するために重要です。しかし、今日まで、脳のこの部分の単一の三次元の組織学的および構造化された画像はありませんでした。
「BigBrainデータセットは私たちが理解するのに役立ちます複雑な皮質下核の構造」と著者は説明しています。 「そして、深層学習に基づく新しいアプローチが、視床後部の地形と細胞構造を研究するために使用されています。」
作成された3Dマップは、EBRAINS電子アトラスの一部としてパブリックドメインに配置されます。研究者たちは、彼らの開発は世界中の科学者によって利用できると述べています。
開発者はマッピングを強調します脳は、脳の構造に関する一般的な知識を広げることに加えて、臨床的に非常に重要です。多くの神経障害および機能障害は視床後部に関連しています。これらの脳構造に関する詳細な情報は、特定の患者に対して行われる神経画像とともに、診断と脳神経外科のレベルを高めます。
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