看點：果蠅大腦被切成納米級切片？谷歌AI自動完整重建！
導語：將果蠅的大腦分割成成千上萬個40納米的超薄切片？不怕，谷歌新AI技術能夠重建果蠅完整大腦。智東西8月6日消息，據外媒報導，谷歌剛剛公布了一項最新研究結果「用洪水填充網絡（Flood-Filling Networks）和局部調整方法（Local Realignment）自動重建連續切片成像的果蠅大腦」。
這項研究是谷歌與霍華德休斯醫學研究所（HHMI）、劍橋大學合作進行的，一共16位研究人員參與了這個研究，主要目標是通過繪製果蠅大腦的完整的神經網絡以了解神經系統是如何運作的，並最終繪製出人類大腦圖像。值得注意的是，這並不是第一次完整繪製果蠅大腦，MIT和霍華德·休斯醫學研究所（HHMI）科學家們在今年1月已經成功對果蠅的完整大腦進行了成像，並且清晰度達到了納米級，但那次由於是使用顯微鏡進行成像，仍然屬於人工方法。
將果蠅大腦分割成成千上萬40納米切片選擇果蠅的大腦進行研究並不是隨機的，正如該論文的幾位合著者在一篇博客文章中指出，與青蛙大腦（超過1000萬個神經元）、老鼠大腦（1億個神經元）、章魚大腦（50億個神經元）或人類大腦（1000億個神經元）相比，果蠅大腦相對較小（10萬個神經元），這使得他們更容易把它作為一個完整的迴路進行研究。在實驗過程中，研究小組主要採用的數據集是FAFB，它是「full adult fly brain」的縮寫。研究小組向一隻果蠅的大腦細胞和突觸中注入重金屬（heavy metals），以標記每個神經元及其連接處的輪廓。為了產生圖像，他們用一束電子束擊中大約7062個大腦切片，這些電子束穿過除注入金屬部分以外的所有部分。
繪製出一個果蠅大腦需要首先將其分割成陳千上萬個40納米的超薄切片，然後用透射電子顯微鏡對其進行成像，這就產生了超過40萬億像素的大腦圖像，之後還需要將這些2D圖像排列成整個大腦的3D圖像。接下來，數千個谷歌雲TPU——谷歌定製的人工智慧加速器晶片——運行一種特殊的算法，稱為洪水填充網絡（FFN），來自動追蹤果蠅大腦中的每個神經元。當然，重建過程並非一帆風順。當連續切片中的圖像內容不穩定（對齊不夠完美）或缺少多個連續切片時，FFN表現不佳。為了減少精度和準確性的下降，研究小組估算了3D大腦圖像中的切片一致性，並在FFN突出顯示每個神經元的同時穩定了局部內容。此外，他們還使用了一種人工智慧模型，稱為分割增強循環（SECGAN）——一種專門用於分割的生成性對抗網絡——來計算並填充圖像體積(volume)中缺失的切片。有了這兩個新的程序，他們發現FFN可以「更加強大地」追蹤多個缺失切片的位置。
用Neuroglancer實現果蠅大腦圖像可視化在大腦完全成像的情況下，研究小組利用上述的NeuroGleener解決了可視化的問題。它基於WebGL，並在新版Chrome和Firefox中得到支持，它展示了一個由三個正交橫截面視圖和一個顯示選定對象3D模型的視圖（具有獨立方向）組成的四窗格視圖。NeuroGleener是一個在github上的開源項目，可以查看petabyte級3D volume，並支持許多高級功能，如任意軸橫截面重構，多解析度網格，以及通過與Python集成開發自定義分析workflow的強大功能。該工具已被合作者廣泛使用，包括艾倫腦科學研究所、哈佛大學、HHMI、馬克斯普朗克研究所、MIT、普林斯頓大學等。論文的合著者表示他們的大腦圖像並不完美，因為仍然包含一些錯誤並且跳過了對大腦突觸的識別，但他們預計，分割方法的發展將進一步改進大腦重建。他們正在與珍妮亞研究院的FlyEM團隊合作，利用離子束掃描電子顯微鏡技術獲取的圖像，創建一個「高度驗證」和「詳盡」的果蠅大腦連接組。他們也期望他們在連接組學方面的工作能夠加速美國衛生部和劍橋大學對果蠅大腦學習、記憶和感知的研究。本著開源的精神，他們使用NeuroGleener（一種內部交互式3D界面）提供了完整的研究結論供瀏覽和下載。
結語：谷歌AI重建果蠅大腦谷歌一直是AI技術的推崇者和前沿研究者，就像本篇文章提到的，其目前的AI技術已經能夠對果蠅大腦進行納米級切片並重建。雖然果蠅的神經元比較少實驗起來相對容易，但這項技術已經是一項重大的突破，就像論文作者所說：「目前的成果並不完美，因為還有一些錯誤和疏漏，但隨著這項技術的不斷進步，大腦切片和重建也會繼續進步。」文章來源：googleblog、biorxiv、venturebeat