연구를 위해 과학자들은 10명의 사후 기증자(각각 남성 5명, 여성 5명)로부터 얻은 뇌를 사용했습니다.
스캔 후 과학자들은 조직학적으로20 μm 두께의 각 뇌 조각. Golgi 방법을 사용하여 15개 섹션마다 세포체의 존재를 염색하고 스캔했습니다. 획득한 이미지, 딥 머신 러닝 모델 및 Big Brain 데이터 세트를 기반으로 후시상, 내측 슬개체 및 외측 슬개체의 두 개별 부분에 대한 확률론적 세포 구조 지도가 생성되었습니다.
과학자들은 후시상이 중요한 역할을 한다는 점에 주목합니다.시각 및 청각 정보를 처리하는 역할. 뇌의 이 부분의 구조, 층 및 다양한 영역을 아는 것은 이러한 감정과 관련된 기능과 병리를 이해하는 데 중요합니다. 그러나 지금까지 뇌의 이 부분에 대한 단일 3차원 조직학적 및 구조화된 이미지가 없었습니다.
"BigBrain 데이터 세트는복잡한 피질하 핵의 구조”라고 저자들은 설명합니다. "그리고 딥 러닝을 기반으로 하는 새로운 접근 방식이 시상의 지형과 세포 구조를 연구하는 데 사용되고 있습니다."
생성된 3D 지도는 EBRAINS 전자 지도책의 일부로 공개 도메인에 배치됩니다. 연구원들은 그들의 개발이 전 세계 과학자들에 의해 사용될 수 있다는 점에 주목합니다.
개발자는 매핑이뇌는 뇌 구조에 대한 일반적인 지식을 확장하는 것 외에도 임상적으로 매우 중요합니다. 많은 신경학적 장애와 기능장애가 후시상과 관련이 있습니다. 이러한 뇌 구조에 대한 자세한 정보는 특정 환자에 대한 신경 영상과 함께 진단 및 신경외과의 수준을 높일 것입니다.
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