Neurocientistas usam soluções de engenharia diariamente para lidar com maestria ao abordar dados e processos tão complexos quanto o cérebro humano.
Com as soluções de engenharia, você pode:
- Analisar dados de séries temporais neurais de gravações de sinais de eletrodos
- Compreender dados de imagem estrutural e funcional de estudos de neuroimagem e microscopia
- Usar machine learning e deep learning para classificar, prever e agrupar usando modelos treinados com dados de neurociência
- Processar e gerar fluxos de dados ao vivo, incluindo interface cérebro-computador (BCI) e sistemas de controle de comportamento
Neurocientistas que usam soluções de engenharia também podem acessar uma rica biblioteca de ferramentas de terceiros criadas especificamente para aplicações de neurociência. Isso inclui toolboxes compartilhadas livremente pela comunidade e produtos parceiros comercialmente suportados que oferecem conectividade com hardware e nuvem.
Exemplos de uso das soluções na neurociência
Avaliando Alvos Terapêuticos para Alzheimer com Deep Learning e a ferramenta "Spine Tool
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A doença de Alzheimer, principal causa de demência, está ligada à perda de espinhas dendríticas no cérebro. Para avaliar essa perda, foi desenvolvido o "Spine Tool", uma ferramenta ambiente de computação técnica que, após a incorporação de Deep Learning (rede U-Net), otimizou a identificação automática de espinhas dendríticas em tecidos cerebrais de ratos. A nova versão dessa ferramenta promete reduzir em até 50% o esforço manual em estudos futuros, mantendo a precisão na análise.
As soluções de engenharia permitem:
- Analisar Dados Experimentais:Neurocientistas utilizam as soluções de engenharia para processar, interpretar e visualizar dados coletados em pesquisas experimentais, auxiliando na compreensão das complexidades neurais.
- Simular Circuitos Cerebrais:As soluções de engenharia possibilitam a criação de modelos simulados que imitam a funcionalidade de circuitos cerebrais, facilitando a investigação das dinâmicas cerebrais sem intervenções diretas.
- Estudar Séries Temporais Neurais:Através das capacidades de análise do ambiente de computação técnica, pesquisadores podem examinar sequências de dados neurais, como as provenientes de gravações de eletrodos, identificando padrões e anomalias nos sinais.
- Obter Novos Insights por Neuroimagem:Com as soluções de engenharia, cientistas podem explorar detalhadamente imagens cerebrais obtidas por técnicas avançadas de neuroimagem e microscopia, visando identificar estruturas e funcionalidades específicas do cérebro.
- Utilizar Deep Learning e Machine Learning na Neurociência:Implementando algoritmos avançados, o ambiente de computação técnica permite o uso de técnicas de Deep Learning e Machine Learning para classificar, prever e agrupar dados neurais, facilitando a identificação de padrões complexos na atividade cerebral.
- Desenvolver Interfaces Cérebro-Computador:Usando as soluções de engenharia, pesquisadores podem desenvolver, testar e otimizar sistemas de interação entre o cérebro e dispositivos computacionais, como as interfaces cérebro-computador (BCIs), proporcionando novas formas de comunicação e controle.
Reconectando o Cérebro após Paralisia com Auxílio de Machine Learning
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Após um acidente que resultou na paralisia de um paciente, especialistas desenvolveram um sistema inovador de interface cérebro-computador (BCI) para ajudar a restaurar algumas das funções perdidas.
Desenvolvido com o uso de eletrodos e algoritmos de Machine Learning, o sistema NeuroLife permitiu ao paciente movimentar sua mão, realizar atividades como tocar um instrumento musical e até mesmo sentir objetos por meio de um feedback tátil artificial, demonstrando o poder e potencial dessas soluções em restaurar a independência e melhorar a qualidade de vida de pessoas com paralisia.
As soluções de engenharia permitem:
- Analisar Dados Experimentais:Neurocientistas utilizam as soluções de engenharia para processar, interpretar e visualizar dados coletados em pesquisas experimentais, auxiliando na compreensão das complexidades neurais.
- Simular Circuitos Cerebrais:As soluções de engenharia possibilitam a criação de modelos simulados que imitam a funcionalidade de circuitos cerebrais, facilitando a investigação das dinâmicas cerebrais sem intervenções diretas.
- Estudar Séries Temporais Neurais:Através das capacidades de análise do ambiente de computação técnica, pesquisadores podem examinar sequências de dados neurais, como as provenientes de gravações de eletrodos, identificando padrões e anomalias nos sinais.
- Obter Novos Insights por Neuroimagem:Com as soluções de engenharia, cientistas podem explorar detalhadamente imagens cerebrais obtidas por técnicas avançadas de neuroimagem e microscopia, visando identificar estruturas e funcionalidades específicas do cérebro.
- Utilizar Deep Learning e Machine Learning na Neurociência:Implementando algoritmos avançados, o ambiente de computação técnica permite o uso de técnicas de Deep Learning e Machine Learning para classificar, prever e agrupar dados neurais, facilitando a identificação de padrões complexos na atividade cerebral.
- Desenvolver Interfaces Cérebro-Computador:Usando as soluções de engenharia, pesquisadores podem desenvolver, testar e otimizar sistemas de interação entre o cérebro e dispositivos computacionais, como as interfaces cérebro-computador (BCIs), proporcionando novas formas de comunicação e controle.
Reconstruindo Mapas Neurais a partir de Dados de Microscopia Eletrônica com Deep Learning
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Pesquisadores do Instituto Max Planck estão usando aprendizado profundo para criar mapas de circuitos neurais do córtex cerebral, conhecidos como “conectomas”. A reconstrução manual desses mapas a partir de dados de microscopia eletrônica leva milhares de horas de trabalho.
Para automatizar partes desse processo, os pesquisadores desenvolveram o FocusEM, um fluxo de trabalho que combina anotações humanas com automação alimentada por redes neurais convolucionais. Com o FocusEM, a reconstrução de 1,8 metro de axônios e identificação de quase 500.000 sinapses exigiu apenas 4.000 horas de trabalho humano, um aumento de eficiência de 10 a 25 vezes.
As soluções de engenharia permitem:
- Criar Redes Neurais Convolucionais (CNNs): Use o software para projetar e treinar CNNs. Analise e interprete dados de imagens cerebrais, elevando sua capacidade de pesquisa e análise.
- Preprocessar Dados: Aplique o ambiente de computação técnica durante a fase de pré-processamento. Alinhe fatias de imagem, mascare estruturas identificáveis e corrija brilhos de imagem. Aprimore a qualidade dos seus dados para análises mais precisas.
- Automatizar a Reconstrução: Use o ambiente de computação técnica para desenvolver fluxos de trabalho que combinam anotação humana com automação baseada em CNNs. Agilize o processo de reconstrução de conectomas, integrando conhecimento especializado com a potência da automação. Otimize sua produção e garanta precisão em cada etapa.
- Segmentar Imagens:Utilize as soluções de engenharia para otimizar a segmentação de imagens. Baseie-se em algoritmos avançados de processamento de imagens e aprendizado profundo para segmentar de maneira eficaz.
- Desenvolver Classificadores de Machine Learning: Construa e treine classificadores customizados para suportar seus fluxos de trabalho, ajudando a determinar a probabilidade de dois segmentos de volume adjacentes estarem fisicamente conectados, identificar conexões neurais e categorizar segmentos de volume em diversas classificações neurais. Utilize a eficácia desses classificadores para aprimorar sua análise e seus insights.
- Desenvolver Computação Paralela de Alto Desempenho: Combine o ambiente de computação técnica com a infraestrutura de computação paralela e a computação paralela. Paralelize algoritmos, acelere o tempo de processamento e execute várias tarefas simultaneamente. Aproveite o poder da computação paralela para resultados mais rápidos e precisos.
