Un outil logiciel neuf pour produire des représentations graphiques des neurones

Les chercheurs d'Universidad Politécnica De Madrid sont impliqués dans l'élaboration d'une méthode neuve de représentation graphique des neurones qui nous permet de concevoir les caractéristiques élaborées par des neurologistes.

Une équipe de recherche d'Universidad Politécnica De Madrid (UPM), d'Universidad Rey Juan Carlos (URJC) et de l'institut de Cajal (IC) - à partir du − espagnol du Conseil " Recherche " national (CSIC) a développé un modèle neuf de la représentation symbolique des neurones qui aide l'analyse de leurs morphologies pour la recherche en matière de neurologie.

Ce projet de recherche a été publié dans les frontières en tourillon de neuroanatomie et comprend un outil logiciel pour produire des représentations graphiques des neurones à partir des fichiers assistés par ordinateur de la reconstruction 3D.

Le nombre croissant de cellules a reconstruit grâce à l'amélioration des techniques et le matériel change de vitesse le goulot d'étranglement de l'acquisition des caractéristiques à l'analyse des caractéristiques. Par conséquent, la représentation symbolique des caractéristiques est un saut grand vers l'avant dans la connaissance.

Chaque endroit spécifique a développé les différents modèles visuels qui sont employés pour l'analyse et pour le transfert de données et la connaissance permettant l'accès à ces moyens scientifiques précieux par les équipes multidisciplinaires qui traitent une telle information.

Après cette approche, les chercheurs d'UPM en collaboration avec des chercheurs d'URJC et les ci ont conçu un outil graphique mieux pour comprendre et trouver les caractéristiques morphologiques des cellules neuronales. De plus, ce modèle peut être également employé pour d'autres représentations telles que la distribution des bronches dans un poumon et la vascularisation du cerveau.

José Aliaga, un chercheur d'UPM, indique que « nous avons non seulement développé un modèle de représentation avec des possibilités graphiques multiples mais nous sommes également développés une étude qui valide sa facilité d'utilisation. Cette étude diffère des méthodes traditionnelles de projection bidimensionnelle de caractéristiques ».

Les résultats proposent que les aides proposées de représentation comprennent les caractéristiques morphologiques principales des neurones, réduisant le nombre d'erreurs dans leur catégorie tout en améliorant la vitesse de l'affichage.

La méthode développée, basée sur une représentation symbolique qui peut être réglée pour améliorer une gamme particulière des caractéristiques d'un neurone ou d'un jeu de neurone, a montré pour être utile pour mettre en valeur les géométries particulières qui peuvent être dues caché à la complexité des tâches d'analyse et à la richesse des morphologies neuronales.

Le nombre croissant de cellules a reconstruit grâce à l'amélioration des techniques et le matériel change de vitesse le goulot d'étranglement de l'acquisition des caractéristiques à l'analyse des caractéristiques. Par conséquent, la représentation symbolique des caractéristiques est un saut grand vers l'avant dans la connaissance.

Chaque endroit spécifique a développé les différents modèles visuels qui sont employés pour l'analyse et pour le transfert de données et la connaissance permettant l'accès à ces moyens scientifiques précieux par les équipes multidisciplinaires qui traitent une telle information.

Après cette approche, les chercheurs d'UPM en collaboration avec des chercheurs d'URJC et les ci ont conçu un outil graphique mieux pour comprendre et trouver les caractéristiques morphologiques des cellules neuronales. De plus, ce modèle peut être également employé pour d'autres représentations telles que la distribution des bronches dans un poumon et la vascularisation du cerveau.

José Aliaga, un chercheur d'UPM, indique que « nous avons non seulement développé un modèle de représentation avec des possibilités graphiques multiples mais nous sommes également développés une étude qui valide sa facilité d'utilisation. Cette étude diffère des méthodes traditionnelles de projection bidimensionnelle de caractéristiques ».

Les résultats proposent que les aides proposées de représentation comprennent les caractéristiques morphologiques principales des neurones, réduisant le nombre d'erreurs dans leur catégorie tout en améliorant la vitesse de l'affichage.

La méthode développée, basée sur une représentation symbolique qui peut être réglée pour améliorer une gamme particulière des caractéristiques d'un neurone ou d'un jeu de neurone, a montré pour être utile pour mettre en valeur les géométries particulières qui peuvent être dues caché à la complexité des tâches d'analyse et à la richesse des morphologies neuronales.