Método de aprendizaje profundo para el seguimiento de gestos y la segmentación de la actividad neuronal en ratones



Para encontrar una relación causal entre la actividad neuronal y las actividades físicas, los neurocientíficos suelen registrar el comportamiento de los animales y su actividad cerebral en un entorno controlado. Luego, anotan manualmente los datos de actividad física / conductual y de actividad neuronal. Es un proceso ineficaz, lento, subjetivo y que conduce al error humano, ya que depende de quién esté registrando las observaciones y, por lo tanto, no es reproducible.

En los últimos años, ha habido una tendencia creciente hacia el procesamiento automatizado de estos datos para mejorar la eficiencia y la reproducibilidad. Este es precisamente el enfoque que el investigador Waseem Abbas ha propuesto en su tesis dentro del programa de doctorado de la UOC en Redes y Tecnologías de la Información. Parte de la investigación ya se ha publicado en tres revistas científicas: Revista de métodos de neurociencia, Sensores y Acceso IEEE.

La tesis propone soluciones basadas en el aprendizaje profundo para procesar los datos de actividad neuronal y los datos de comportamiento observados en ratones con cabeza fija. El objetivo es permitir a los neurocientíficos anotar los datos de comportamiento y extraer patrones neuronales de manera automatizada y establecer un vínculo causal entre los dos.

Hemos propuesto una ruta basada en el aprendizaje profundo para el seguimiento de gestos que codifica explícitamente la información temporal que aparece en los videos “.

Waseem Abbas, investigador

El investigador también analizó las imágenes neurales de los roedores utilizando indicadores de calcio fluorescentes codificados genéticamente (GECI). “Cuando una neurona está activa, la concentración de GECI cambia dentro de la célula y este cambio se puede ver con un microscopio fluorescente”, continuó.

El científico entrenó algoritmos de aprendizaje profundo que había desarrollado para registrar automáticamente los movimientos de las extremidades de los ratones que aparecen en los videos y también para detectar todas las neuronas activas en las imágenes de actividad neuronal. En concreto, los diseñó para tener en cuenta el contexto espacio-temporal en todo momento.

Investigación interdisciplinaria

La tesis es un ejemplo de colaboración interdisciplinaria, dijo David Masip, supervisor de la tesis. “Colaboramos con investigadores en el campo de la neurociencia para ayudar a relacionar las conexiones neuronales, que son visibles en vivo utilizando imágenes a base de calcio, con movimientos conjuntos ”, explica Masip, director de la Escuela de Doctorado de la UOC, catedrático de la Facultad de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones y del laboratorio de comprensión de escena e inteligencia artificial (SUNAI), investigador principal del grupo.

Según el científico, la metodología que se ha desarrollado permite registrar grandes volúmenes de datos. Vídeos de ratones en movimiento, por un lado, y cubos de datos cerebrales, por otro, implicando un importante ejercicio de automatización que se ha realizado con éxito con los nuevos algoritmos.

El siguiente paso es entrenar a ambos grupos simultáneamente. “Si hay un conjunto de datos sincrónico disponible, por ejemplo, si hemos visto las imágenes de locomoción y los datos de calcio registrados simultáneamente para el mismo animal, podemos entrenar estos dos enfoques juntos para ver si existe alguna relación causal”, dijo Abbas.

De un pequeño pueblo de Pakistán a Barcelona

Abbas se ha interesado por la ciencia y la tecnología desde muy joven. Nacido en el pequeño pueblo de Sepoy, distrito de Orakzai, provincia de Khyber Pakhtunkhwa en Pakistán, cerca de la frontera con Afganistán, su pasatiempo favorito era construir aviones de papel y juguetes mecánicos con arcilla o cualquier otro material que pudiera encontrar.

Tras conseguir una beca para estudiar en Corea del Sur, Abbas recibió otra beca para estudiar en la Escuela de Doctorado de la UOC, una experiencia que define como “transformadora”.

“La cultura y el ambiente de Barcelona tuvieron un impacto enorme en mí. No solo he progresado en mis habilidades profesionales, sino que también he formado lazos duraderos con gente increíble”, dijo.

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