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布兰森实验室

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实验室更新

03/20/15 | 可用位置
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目前的研究
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神经系统很复杂。即使是简单的果蝇神经系统也包含数十万个神经元,彼此之间建立了数百万个联系。这些计算的输出,即动物的行为,高度多样化且同样复杂。要了解这些系统,我们需要收集,分析和解释大型数据集,以详细介绍神经元种群的解剖结构和活动及其对动物行为的贡献。金宝搏官方技术进步通常以图像和视频的形式收集此类数据。我们实验室的研究重点是如何从这些大数据集中提取科学理解。我们:

  • 开发新的机器视觉和学习算法,该算法是针对大型,具有技术支持的神经科学实验中可用的数据和信息的类型而定制的。
  • 解决有关大脑和行为的新类型的问题,只有通过我们正在开发的新数据分析技术可以接近。
  • 开发可用于生物学家可用的这些算法的强大的通用实现,这些算法将对我们实验室外的神经科学研究产生影响。

量化动物行为

我们的分析始于动物行为的视频。该视频捕获了有关动物行为的大量信息,但是高度的,不能以其原始形式进行定量解释。我们应该如何代表动物的行为?我们应该将行为离散为类别,还是应该使用更连续的表示?动物的行为“词汇”是什么?在我们的研究中,我们正在寻找动物行为的科学意义,简洁但详细的定量表示。

自动跟踪算法的插图
左:使用Ctrax,我们可以跟踪相互作用苍蝇组的位置,方向和机翼角度。右:使用级联的姿势回归,我们可以在三个维度上跟踪小鼠的爪子。

我们使用机器视觉并学习回答这些问题。我们正在开发机器视觉软件以自动跟踪动物 - 估计它们的位置并在输入视频的每一帧中姿势。我们还正在开发机器学习软件,以自动在视频的每个帧中对其行为进行分类。贾巴使用监督的机器学习范式来学习可以自动重现生物学家行为定义的行为分类器。在监督框架中,生物学家以身作则定义行为。他们手动注释动物在视频帧的一小部分中执行的行为,并且机器学习算法搜索可以自动重现这些注释的参数函数。


应用15个使用Jaaba训练的自动飞行行为分类器的结果。

我们目前正在探索弱监督的机器学习方法,以自动发现新的行为表型。我们是否可以记录除输入视频以外的其他信号,这些视频可以为动物的行为状态提供信息(例如,通过钙成像通过神经活动),并将其用作弱嘈杂的标签的一种形式?金宝搏官方金博宝188登录我们可以将未标记数据的统计分析与人类的注释相结合以更好地探索大型数据集和发现结构吗?

实践中机器视觉和学习的新范例

这是机器视觉和学习的激动人心的时刻 - 算法变得足够准确有效,可以用于解决实际问题。我们如何将机器视觉和学习算法从计算机科学实验室中删除并使其可用?我们发现,在许多生物学应用中,标准监督的机器学习框架失败了。理想情况下,生物学家和计算机科学家可以共同努力,生物学家创建注释的数据集表示问题和所需的解决方案,以及开发算法以自动复制这些手动注释的计算机科学家。不幸的是,这种干净的劳动分裂通常是不可能的。科学研究本质上是一个迭代过程,通常很难先验制定要优化的数学标准。


开始使用Jaaba训练机翼美容分类器的屏幕截图。

动物行为注释是一个很好的例子。动物的行为“词汇”尚不清楚。对于特定的行为类别,很难划出该类别的边界(例如,必须将飞行倒数几步倒数几步?)。其次,不同类型的错误的成本是不同的,也未知。第三,随着我们对动物进行不同的操作,数据分布可能因实验而异。

为了解决这些问题,我们正在探索机器学习的新范例。我们正在开发交互式系统,其中用户可以迭代添加新的注释,运行机器学习以在数据中找到新结构(训练新分类器,聚集数据等),然后向用户显示此结构。我们还正在探索除每个示例标签以外的模式,以将用户的直觉传达给机器学习系统,例如基于三重态的距离关系。最后,我们正在开发新的数据可视化技术,以向用户显示机器学习算法的当前结构估计。

使用机器视觉和学习来获得科学理解

我们正在使用正在开发的工具来深入了解神经系统功能,进化和伦理学。我们使用这些工具来回答各种各样的问题,例如:

  • 行为涉及哪些神经元群体?他们如何共同努力生成和控制这种行为?
  • 密切相关的物种之间发生了哪些行为差异?为什么?
  • 动物的历史(特别是社会历史)如何影响其行为?该状态如何存储?
  • 动物社交互动的组成行为是什么?这些组件之间的刺激反应关系是什么?

除了洞悉生命科学中的基本问题外,还进行大规模的实验来回答这一多种问题,还可以告知我们当前技术的局限性以及哪些新工具将产生最大,最大的影响。这些实验中的每一个都为行为的“语言”提供了薄弱的信号果蝇,以及哪些方法在阐明这种基本结构方面有用。