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学术报告五十_脑空间信息学—连接脑科学与类脑人工智能的桥梁

发表于 2017-11-04 00:00


题目:脑空间信息学—连接脑科学与类脑人工智能的桥梁

时间:2017115 上午9:00

地点:北校区光电工程学院三楼多功能厅

报告人:骆清铭 教授(华中科技大学)

报告摘要:以显微光学切片断层成像(Micro-Optical Sectioning Tomography, MOST)为核心的全脑网络可视化(Visible Brain-wide Network, VBN)技术体系标志着脑空间信息学这一新兴交叉学科日臻成熟。基于高时空分辨率和具有明确空间位置信息的神经元类型、神经环路和网络、血管网络等三维精细脑图谱的脑结构与功能数据,脑空间信息学将帮助我们更好地破译脑功能与脑疾病,并推动类脑人工智能的发展。

本人及所在团队长期致力于发展介观水平的脑连接图谱测绘技术。2010年自主研发了MOST技术,在国际上首次获得体素分辨率为1微米的Golgi染色小鼠全脑三维数据集12013年进一步推出了可实现荧光成像的fMOST2p-fMOST技术,展示了体素分辨率为1微米荧光蛋白转基因小鼠的三维全脑数据集,首次在全脑大范围实现了长距离轴突投射通路的不间断追踪22014年,利用改进的尼氏染色法,实现了小鼠全脑细胞和血管结构信息的同时获取,发展了树脂包埋荧光标记全脑的方法、揭示了塑性包埋中荧光淬灭与恢复的质子化机理32015年,开发了NeuroGPS-tree数据处理技术,可实现自动重建大规模的密集神经元群落42016年,提出一种称为全脑定位系统(Brain-wide Positioning System, BPS)的全自动显微光学成像方法,实现了具有细胞构筑标识信息的高通量双色精准成像,可在全脑范围内重现神经环路的投射路径,以及追踪神经元的精细形态,包括树突、树突棘、轴突和终扣等。

长期的技术积累使得我们能够以前所未有的单神经元分辨率,对哺乳动物全脑任意区域,以三维形式展示和分析神经元、细胞、血管的精细形态和连接关系。该技术体系具有高分辨率、长时间稳定性、高通量数据获取的优势。基于此,我们提出脑空间信息学(Brainsmatics)概念,旨在将脑作为一个完整的系统,顺应智能技术发展需求,以脑科学、系统科学和信息科学的基本理论为指导,运用新兴的全脑高分辨精准空间定位与成像方法,同时结合多种前沿脑科学研究技术,标记、获取、分析和可视化具有明确空间尺度和位置的精细脑网络结构与功能信息,从大数据中提取跨层次、多尺度的脑连接时空特征,揭示感知、情感和意识等脑连接空间信息机理,从而促进脑健康与智能技术的跨越式发展。

参考文献

1. Anan Li, Hui Gong, Bin Zhang, Qingdi Wang, Cheng Yan, Jingpeng Wu, Qian Liu, Shaoqun Zeng, Qingming Luo*,Micro-optical sectioning tomography to obtain a high-resolution atlas of the mouse brain, Science, 2010, 330(6009): 1404-1408

2.Hui Gong, Shaoqun Zeng, Cheng Yan, Xiaohua Lv, Zhongqin Yang, Tonghui Xu, Zhao Feng, Wenxiang Ding, Xiaoli Qi, Anan Li, Jingpeng Wu, Qingming Luo*, Continuously tracing brain-wide long-distance axonal projections in mice at a one-micron voxel resolution, NeuroImage, 2013, 74: 87-98

3.Hanqing Xiong, Zhenqiao Zhou, Mingqiang Zhu, Xiaohua Lv, Anan Li, Shiwei Li, Longhui Li,Tao Yang, Siming Wang, Zhongqin Yang, Tonghui Xu, Qingming Luo, Hui Gong* & Shaoqun Zeng*, Chemical reactivation of quenched fluorescent protein molecules enables resin-embedded fluorescence microimaging. Nature Communications, 2014, 5:3992

4.Tingwei Quan, Hang Zhou, Jing Li, Shiwei Li, Anan Li, Yuxin Li, Xiaohua Lv, Qingming Luo, Hui Gong* and Shaoqun Zeng*, NeuroGPS-Tree: automatic reconstruction of large-scale neuronal populations with dense neurites, Nature Methods, 2015, 13:51-54

Hui Gong, Dongli Xu, Jing Yuan, Xiangning Li, Gongdi Guo, Jie Peng, Yuxin Li, Lindsay A. Schwarz, Anan Li, Bihe Hu, Benyi Xiong, Qingtao Sun, Yalun Zhang, Jiepeng Liu, Qiuyuan Zhong, Tonghui Xu, Shaoqun Zeng & Qingming Luo*, High-throughput dual-colour precision imaging for brain-wide connectome with cytoarchitectonic landmarks at the cellular level, Nature Communications, 2016, 7: 12142

报告人简历:骆清铭,华中科技大学教授、博士生导师,教育部“长江学者奖励计划”生物医学光子学学科特聘教授(首批),国家杰出青年科学基金获得者(2000年), AIMBE、SPIE、OSA和IET等国际学术组织Fellow。长期从事生物医学光子学交叉学科研究,在高分辨脑连接图谱成像研究方面取得系列成果。相关论文发表于Science、Nature Methods、Nature Cell Biology、PNAS、Nature Communications等期刊。以第一完成人,曾获国家自然科学奖二等奖和国家技术发明奖二等奖。

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