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東海大學應用物理學系暨研究所-最新消息-總覽-計算物理入侵腦科學,解決了大腦神經網路影像大數據的視覺化難題

計算物理入侵腦科學,解決了大腦神經網路影像大數據的視覺化難題

  • 單位 : 物理系
  • 分類 : 總覽
  • 點閱 : 1104
  • 日期 : 2018-02-13

「大腦的結構與功能」與「幹細胞」,堪稱是21世紀人類科學中最重要的兩個課題,東海大學應用物理系施奇廷教授的「計算物理」團隊,在腦科學這個領域也做出了重要的貢獻。在大數據的時代,如何將資料視覺化,讓隱藏在巨量數據中的重要意義顯現出來,是個越來越重要的課題。由於腦神經影像資料量越來越大,腦細胞的形狀又非常複雜(圖A),當我們想要觀察一大堆腦細胞組成的大腦網路時,就會發現這些腦細胞像是一團煮過頭、糾結在一起的義大利麵(圖B)。所以我們得把一條條的神經細胞染上顏色,才能看得清楚腦網路的結構。

可是問題又來了,顏色該怎麼給呢?過去有兩種方法:第一種是由人工一一指定各條神經的顏色,達到最佳的視覺效果,過去一次看的神經不多,這種人工方式是可行的,而且效果的確很好,但是我們現在要看的神經元有幾千、上萬條,用這種方式會把學生搞瘋;第二種方法是隨機指定顏色,聽起來是有點無責任的方法,好處是可以寫個程式自動分色,但既然是隨機亂分,免不了會發生靠得很近的神經細胞顏色又很接近,然後搞混GG的狀態。因此我們利用物理學中的「熱力學第二定律」以及「計算物理」中的「模擬退火」的方法,找出了電腦自動配色,而且靠近的神經元顏色一定不一樣的方法,解決了這個難題(結果見圖C的果蠅大腦網路,內有一千個神經細胞),D與F為 C 圖中方塊1與方塊2的放大圖,E與G為同樣區域,以隨機亂數指定顏色的結果。由箭頭指出的神經元可以看出,E 與 G 隨機配色的方式,靠得很進的神經細胞被指定了非常接近的顏色而難以分辨,在D 與 F 我們的演算法所自動配的顏色,分得非常清楚。

這篇論文獲得知名國際神經科學期刊「Neuroinformatics」的肯定,已被接受近期即將刊出。

「計算物理」是物理學家進行跨領域研究的利器,有興趣的同學,也別忘了選修陳永忠老師下學期(106學年度第二學期)所開的「計算物理(二)」喔!