Új módszer a neurális hálózatok értelmezésére
Spanyol kutatók olyan új grafikus adatmegjelenítési módszert fejlesztettek ki, mely felgyorsíthatja, könnyebben értékelhetővé teheti a neurológusok által vizsgált hálózatokat.
Több spanyol egyetem (Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Universidad Rey Juan Carlos (URJC) és a Spanyol Kutatási Tanács (CSIC) Cajal Intézete (IC)) együttműködésével olyan grafikus adatmegjelenítési módszert fejlesztettek ki, mely a neurális hálózatkoról alkotott 3D felvételek, képalkotó eljárások adatait teszi könnyebben elemezhetővé (HUGO – Highly Uniform Graphic Organization). A kutatócsoport eredményeit a Frontiers in Neuroanatomy folyóiratban megjelent cikkében közölte, a teljes cikk az alábbi linken érhető el: Jose Juan Aliaga Maraver et al. A Method for the Symbolic Representation of Neurons, Frontiers in Neuroanatomy (2018).
Az utóbbi években megjelent új technológiáknak köszönhetően a neuroanatómiában a kutatások szűk keresztmetszetét az adatok begyűjtése helyett egyre inkább a megszerzett adatok elemzése, értelmezése jelenti. Számos tudományágban, például a mérnöki tudományokban kell a tudósoknak, kutatóknak, mérnököknek egyre bonyolultabb rendszerekkel dolgozniuk, ezért jelentek meg olyan grafikus modellek, egyszerűsített sematikus diagramok és hierarchikus értelmezések, melyek könnyebbé teszik egyes területek igen részletes megjelenítését úgy, hogy közben a felhasználó továbbra is képes átlátni az egész rendszert.
A spanyol kutatók által kifejlesztett HUGO névre keresztelt JAVA alapú szoftver a neuroanatómusoknak az idegsejtek és hálózatok jobb, könnyebb megismerésében, feltérképezésében és a neuronok morfológiai sajátosságainak elkülönítésében nyújt segítséget.
A szimbolikus megjelenítéssel dolgozó program képes egy neuron vagy hálózat meghatározott tulajdonságait kiemelni, csak a kívánt jellemzőket láthatóvá tenni – például olyan geometriai jellemzőket, amelyek az elemzés komplexitása miatt esetleg rejtve maradnának. A jelenleg is használt szoftverekkel szemben az új program legfontosabb újdonsága, előnye a testre szabhatóság, mivel a mostani szoftverek kiválóan jelenítettek meg bizonyos jellemzőket, metrikákat, ám bizonyos jellemzők esetében (például az arborizációs, elágazódási mintázatok, térbeli kapcsolatok stb.) nehézkesen voltak használhatók.
