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AI 識別神經(jīng)元,將 24 小時不吃不喝的工作變成 30 分鐘自動完成

電子工程師 ? 來源:YXQ ? 2019-04-20 11:47 ? 次閱讀

美國杜克大學(xué)的生物工程師最近發(fā)明了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 的自動化手段,在保證準(zhǔn)確率的前提下,將專業(yè)人士需要十幾小時的興奮神經(jīng)標(biāo)識任務(wù),縮短至幾十分鐘,這會成為神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的一大助力。

這項基于人工智能的新技術(shù),解決了神經(jīng)元研究領(lǐng)域一個關(guān)鍵性的瓶頸問題。論文作者之一、杜克大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院教授 Sain Farsiu 對此評價道:“這對實現(xiàn)完全繪制腦部活動(圖像)至關(guān)重要。我們想要開發(fā)一種在不同實驗設(shè)定下,都能實現(xiàn)近似人類準(zhǔn)確率的快速自動化神經(jīng)元標(biāo)記方法,這是一項極具挑戰(zhàn)的任務(wù)。

論文的第一作者、杜克大學(xué)醫(yī)學(xué)工程學(xué)院在讀博士生 Somayyeh Soltanian-Zadeh 這樣說到:“我們的方法基于深度學(xué)習(xí)模型,它不僅速度很快,并且能夠達(dá)到(甚至超越)人類專家在雙光子視頻上對興奮神經(jīng)元的標(biāo)記水平。”

在行為神經(jīng)學(xué)(Behavioural Neuroscience)領(lǐng)域,科學(xué)家們探尋動物認(rèn)知、情緒和運動功能在大腦神經(jīng)細(xì)胞層面的具體機(jī)制。這對于理解某些神經(jīng)和心理疾病,如精神分裂和阿爾茲海默癥等疾病的發(fā)生機(jī)理有著至關(guān)重要的作用。

傳統(tǒng)細(xì)胞生物學(xué)的研究方法,是對離體培養(yǎng)的細(xì)胞進(jìn)行觀察。但對腦部神經(jīng)元來說,這種做法就行不通,因為神經(jīng)細(xì)胞必須在活體的大腦環(huán)境中才能正常運轉(zhuǎn)。因此,誕生了雙光子成像技術(shù)(Two-photon Imaging),它利用光子的穿透性原理,在不損害細(xì)胞的情況下,對活體動物的腦內(nèi)神經(jīng)元進(jìn)行實時掃描成像。

圖|雙光子顯微鏡工作示意圖,雙光子(鈣離子)成像截圖(來源:Takaki Komiyama/the University of California San Diego)

雖然有了成熟的影像技術(shù),但對影片上的單個神經(jīng)元進(jìn)行標(biāo)記卻是一項極具挑戰(zhàn)的工作。這就如同在一部電影里,需要時刻追蹤一個人物的位置和活動。目前常用的方法,是手動圈選所看到的每個興奮神經(jīng)元。問題是,一幅畫面中通常存在上千個細(xì)胞,想要準(zhǔn)確地識別,只能反復(fù)觀看影片。處理一段 30 分鐘的視頻成像,一個專業(yè)分析師通常要不吃不喝地連續(xù)工作 4 至 24 個小時。如果不同區(qū)域的細(xì)胞有重疊,則會進(jìn)一步增加識別的難度。

而杜克大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院這個團(tuán)隊所發(fā)明的興奮神經(jīng)元標(biāo)記方法,卻能在短短幾十分鐘內(nèi)完成上述工作,并且標(biāo)記準(zhǔn)確率與專業(yè)分析師相當(dāng)。這一新方法刊登在了近期的《美國國家科學(xué)學(xué)院院刊》(PNAS)上。

這一套新的人工智能興奮神經(jīng)元標(biāo)記方法由三個部分組成。首先是一系列的預(yù)處理步驟,包括對雙光子成像視頻進(jìn)行分割(每 120 幀為一個批次)和裁剪(去除邊框)等操作。

接著,將經(jīng)過預(yù)處理的視頻輸入一個稱作“時空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(Spatiotemporal Neural Network,簡稱 STNeuroNet)的 3D 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它可以對每批輸入的 120 幀視頻圖像進(jìn)行分析,并生成一張概率圖,表示每個像素點上可能是興奮神經(jīng)元的概率。這一步是整個流程的核心。

最后一步,通過概率臨界值進(jìn)行選擇、重疊神經(jīng)元區(qū)分和整合的操作,將概率圖轉(zhuǎn)換成對整段視頻中興奮神經(jīng)元的定位和標(biāo)記。

圖|人工智能神經(jīng)元標(biāo)記方法(來源:Somayyeh Soltanian-Zadeh/Duke University)

STNeuroNet 的設(shè)計借鑒了計算機(jī)視頻處理領(lǐng)域使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,具有一個復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。

首先,它將輸入的視頻片段分別通過一個卷積層和一個平均池化層后,進(jìn)行整合拼接。

再經(jīng)過三個不同尺寸的密集特征堆 (dense feature stack),用來提取在不同維度下的特征圖譜 (feature map)。

三個特征圖譜分別經(jīng)過一個 50% 隨機(jī)失活的卷積層之后,再次經(jīng)過組合拼接和兩次上采樣 (up-sampling) 便回到了初始的分辨率。

最后經(jīng)過一個最大池化層和兩個平面卷積層,再由 Softmax 函數(shù)得到最終的概率圖 (probability map)。

STNeuroNet 模型使用的是自定義的 Dice-loss 目標(biāo)函數(shù)。

圖|基于DenseVNET的STNeuroNet模型(來源:Somayyeh Soltanian-Zadeh/Duke University)

研究結(jié)果顯示,STNeuroNet 模型的性能比現(xiàn)有的類似模型要優(yōu)越很多。在標(biāo)記準(zhǔn)確率方面,查全率(Recall)遠(yuǎn)超其他類似模型,查準(zhǔn)率(Precision)以及綜合評價指標(biāo)(F1)也比其他模型要高。

圖|模型準(zhǔn)確率比較(來源:Somayyeh Soltanian-Zadeh/Duke University)

識別速度方面,在不考慮預(yù)處理和后加工過程的情況下,STNeuroNet 的速度可以達(dá)到一秒鐘處理 27 幀視頻,這超過了所有現(xiàn)有的方法。即使考慮了前后處理的時間,處理 10 段視頻的效率也達(dá)到了約 17 幀每秒。

不僅如此,研究人員還發(fā)現(xiàn)在某一特定神經(jīng)元區(qū)域訓(xùn)練的 STNeuroNet 模型,即使在另外一個有著完全不同神經(jīng)元尺寸和密度的區(qū)域,同樣可以實現(xiàn)興奮神經(jīng)元的標(biāo)記,并且有較高準(zhǔn)確度。他們把這歸因于計算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)秀的普遍性(generalizability)特征。

為了讓更多的科研人員能夠共享這項新技術(shù)帶來的便利,研究團(tuán)隊已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)上將他們的全部代碼和數(shù)據(jù)公開。

基于這樣先進(jìn)的技術(shù)手段,神經(jīng)學(xué)家們或許很快就能實現(xiàn)對腦部神經(jīng)活動的動態(tài)實時分析。這個科研團(tuán)隊的負(fù)責(zé)人之一、杜克大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院助理教授 Yiyang Gong 已經(jīng)在著手研究老鼠各類行為與腦部神經(jīng)元興奮之間的關(guān)系。

就像 Soltanian-Zadeh 說的那樣:“對興奮神經(jīng)元更有效率地識別,能夠給研究腦部神經(jīng)與肢體行為之間的關(guān)系提供非常多的線索。這將會為神經(jīng)科學(xué)研究開啟一扇嶄新的大門。”

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