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  • 廣域神經活動的視聽示意圖。圖片來源: 戴維·蒂博多等人/《公共科學圖書館:綜合》

      復雜的神經元數據可以轉換成視聽格式?沒錯,其甚至能成為帶有配樂的“電影”來方便人們探索,并幫助解釋大腦執行某些行為時發生的狀況。美國哥倫比亞大學的戴維·蒂博多團隊在21日出版的《公共科學圖書館:綜合》上介紹了這項技術。

      技術進步使實時記錄清醒大腦中多個組成部分的活動成為可能。例如,科學家可以觀察老鼠的大腦在執行特定行為,或接受某種刺激時會發生什么。然而,此類研究會產生大量數據,很難直觀地探索這些數據以深入了解大腦活動模式背后的生物機制。

      先前研究表明,一些大腦成像數據可以轉化為聽覺表征。基于這些方法,蒂博多團隊開發了一個靈活的工具包,可將不同類型的大腦成像數據以及實驗室動物行為的視頻記錄,轉換為視聽形式。

      研究人員隨后在3種不同的實驗環境中演示了這項新技術,展示了如何利用各種腦成像方法的數據來轉換成視聽形式。

      該工具包利用到之前收集的2D寬視場光學映射數據,這些數據檢測小鼠進行不同行為時(例如跑步或梳理毛發)的神經活動和腦血流變化。

      神經元數據由鋼琴聲音表示,鋼琴聲音隨著大腦活動的峰值而變化,每個音符的音量可表示活動的強度,其音調可表示大腦中活動發生的位置。同時,血流數據由小提琴聲代表。實時演奏的鋼琴和小提琴聲音展示了神經元活動和血流之間的耦合關系。與老鼠的視頻一起觀看,研究者可辨別哪些大腦活動模式對應于哪些行為。

      團隊成員指出,這個工具包并不能替代神經影像數據的定量分析,但它可幫助科學家篩選大型數據集,以尋找可能被忽視且值得進一步分析的模式。


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