[論文レビュー] Mesoscale microscopy for micromammals: image analysis tools for understanding the rodent brain

Adam L. Tyson, Troy W. Margrie|arXiv (Cornell University)|Feb 23, 2021

Cell Image Analysis Techniques参考文献 88被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、マイクロママルにおけるメソスケール全身脳顕微鏡法のためのオープンソース画像解析ツールについて包括的なレビューを提示し、アトラス登録、セグメンテーション、可視化、神経構造の解析に焦点を当てる。本稿は、既存のツールを統合されたパイプラインに統合するための共同フレームワークを提唱し、ラット神経科学分野におけるスケーラブルでアクセス可能な計算ソリューションの需要が高まっていることに応える。

ABSTRACT

Over the last ten years, developments in whole-brain microscopy now allow for high-resolution imaging of intact brains of small rodents such as mice. These complex images contain a wealth of information, but many neuroscience laboratories do not have all of the computational knowledge and tools needed to process these data. We review recent open source tools for registration of images to atlases, and the segmentation, visualisation and analysis of brain regions and labelled structures such as neurons. Since the field lacks fully integrated analysis pipelines for all types of whole-brain microscopy analysis, we propose a pathway for tool developers to work together to meet this challenge.

研究の動機と目的

• 高解像度の全身脳顕微鏡法データを処理するために必要な計算の専門知識とツールの不足が増大しているというギャップを埋める。
• 標準化された脳アトラス（例：Allen Brain Atlas や Waxholm 空間）への画像登録、セグメンテーション、神経構造の可視化のための既存のオープンソースソフトウェアをレビュー・統合する。
• 完全に統合された分析パイプラインの欠如が、メソスケール神経科学における主要なボトルネックであることを特定する。
• ツール開発者が協働してインターフェースを標準化し、相互運用性を高め、エンドツーエンドの分析ワークフローを可能にする道筋を提唱する。
• 高度な計算トレーニングを受けていない神経科学研究室が、複雑なメソスケール脳画像を効果的に分析できるように支援する。

提案手法

• マイクロママルにおける全身脳顕微鏡法データ処理のための最近のオープンソースツールに関する体系的レビュー。
• 標準化された脳アトラス（例：Allen Brain Atlas や Waxholm 空間）への画像登録を目的としたツールに焦点を当てる。
• 3次元顕微鏡データにおける脳領域およびラベル化されたニューロンを同定するセグメンテーション技術の評価。
• ラベル化された構造の形態計測的および結合的解析のための可視化および分析ツールの評価。
• 既存ツール間での相互運用性の課題とワークフローのギャップの特定。
• ツールを統合的かつ拡張可能な分析パイプラインに統合するためのモジュラーサイズの共同開発プロセスの提唱。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高解像度の全身脳顕微鏡法データを処理するための現在利用可能なオープンソースツールは何か？
• RQ2 既存のツールは、登録精度、セグメンテーションの忠実度、可視化能力においてどのように性能を発揮しているか？
• RQ3 メソスケール脳イメージングのエンドツーエンド分析パイプラインを構築する際の主なボトルネックは何か？
• RQ4 ツール開発者が協働することで、相互運用性を向上させ、データ処理ワークフローを簡素化するにはどうすればよいか？
• RQ5 計算の専門知識のない研究室がスケーラブルでアクセス可能な分析を実現するためのインfraストラクチャと標準は何か？

主な発見

• ラットにおけるメソスケール脳画像のアトラス登録、セグメンテーション、可視化のための広範なオープンソースツールが現在存在する。
• 個々のツールは存在するが、全身脳顕微鏡法データのエンドツーエンド分析を可能にする完全に統合されたパイプラインは現時点では存在しない。
• 多くの神経科学研究室が、これらのツールを効果的に使用するのに必要な計算の専門知識を欠いているため、データ活用の障壁となっている。
• ツール間でのインターフェースとデータフォーマットの標準化を図る協働的取り組みが、分野全体に顕著な恩恵をもたらすだろう。
• モジュラーで相互運用性のあるツールの共同開発は、発見を加速させるとともに、メソスケール脳イメージング解析へのアクセスを民主化する。
• 提唱される道筋は、コミュニティ主導の開発と共有インfraストラクチャに重きを置き、既存のツールをスケーラブルな分析パイプラインに統合することを強調する。