Brainweler:異種ビッグ脳データの反復探索のための視覚解析フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Ganglberger Florian; Swoboda Nicolas; Frauenstein Lisa; Kaczanowska Joanna; Haubensak Wulf; Buehler Katja

文献

J-GLOBAL ID：201902248770822833 整理番号：19A1779426

Brainweler:異種ビッグ脳データの反復探索のための視覚解析フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

BrainTrawler: A visual analytics framework for iterative exploration of heterogeneous big brain data

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資料名：
巻： 82 ページ： 304-320 発行年： 2019年
JST資料番号： D0525B ISSN： 0097-8493 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

近年,大規模な脳イニシアティブとコンソーシアムは,それら自身の研究実験のために神経科学者によって使用することができる公的に利用可能な脳データの膨大な資源を作り出した。これには,脳空間における数千個の遺伝子の表現が,edgesと広大な空間的遺伝子発現資源を有するマイクロスケール接続性データ脳ネットワークグラフを含んでいる。構造的または機能的神経解剖学における高次関係に対するそれらの関節分析は,ゲノムワイドスケールにおける脳ネットワークの遺伝的解剖を可能にする。現在の実験的ワークフローは,時間のかかる手動集約と異なるソースからのデータの広範なグラフ理論解析のみを含んでおり,異なるスケールで連続的に操作するための空間的文脈を提供しない。本論文では,不均一な神経生物学的データを探索するために視覚的分析法を組み込んだタスク駆動型WebベースのフレームワークであるBrinkTrawlerを提案した。それは,リアルタイムで大規模なボクセルレベルの接続性データと遺伝子発現収集を質問するために空間インデクシングを容易にする。一般的解剖学的アトラスの階層構造に関連するデータは,異なる解剖学的レベルに関する検索を可能にする。直感的なネットワーク可視化,反復視覚質問,および定量的情報と共に,これにより,空間的文脈における局所的/全体的スケールにおける多モードネットワークの遺伝的分割が可能になる。マウスにおける社会行動と記憶/学習関連機能的神経解剖学を探索することにより,神経科学に対する著者らのアプローチの関連性を示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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