[论文解读] 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 5

一句话总结

本文全面回顾了用于小鼠等微小哺乳动物的体视尺度全脑显微成像的开源图像分析工具，重点聚焦于图谱配准、分割、可视化及神经结构分析。论文提出了一种协作框架，旨在将现有工具整合为统一的分析流程，以应对小鼠神经科学研究中对可扩展、易访问的计算解决方案日益增长的需求。

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.

研究动机与目标

• 解决处理小鼠高分辨率全脑显微成像数据所必需的计算专业知识与工具日益增长的缺口。
• 回顾并整合现有的开源软件，用于图像与脑图谱的配准、分割及神经结构的可视化。
• 识别缺乏完全集成的分析流程是体视尺度神经科学研究中的关键瓶颈。
• 提出一种工具开发者之间的协作路径，以实现工具的标准化与互操作性，支持端到端的分析工作流。
• 支持缺乏高级计算训练的神经科学研究实验室，有效分析复杂的体视尺度脑图像。

提出的方法

• 对近期用于微小哺乳动物全脑显微成像数据处理的开源工具进行系统性回顾。
• 重点关注用于将图像与标准化脑图谱（如Allen脑图谱或Waxholm空间）配准的工具。
• 评估用于在三维显微成像数据中识别脑区和标记神经元的分割技术。
• 评估用于标记结构形态测量与连接性分析的可视化与分析工具。
• 识别现有工具之间在互操作性与工作流方面的挑战。
• 提出一种模块化、协作式开发路径，将工具统一为连贯且可扩展的分析流程。

实验结果

研究问题

• RQ1 目前有哪些开源工具可用于处理小鼠的高分辨率全脑显微成像数据？
• RQ2 现有工具在配准精度、分割保真度和可视化能力方面的表现如何？
• RQ3 构建体视尺度脑成像端到端分析流程的关键瓶颈是什么？
• RQ4 工具开发者如何协作以提升互操作性并优化数据处理工作流？
• RQ5 需要哪些基础设施与标准来支持缺乏计算专业知识的神经科学研究实验室实现可扩展、易访问的分析？

主要发现

• 目前已有大量开源工具可用于小鼠体视尺度脑图像的图谱配准、分割与可视化。
• 尽管单个工具已广泛可用，但目前尚无完全集成的端到端全脑显微成像数据分析流程。
• 许多神经科学研究实验室缺乏有效使用这些工具所需的计算专业知识，从而构成数据利用的障碍。
• 若能协调推进工具间接口与数据格式的标准化，该领域将获益显著。
• 通过协作开发模块化、可互操作的工具，可加速科学发现，并使体视尺度脑成像分析更加普及。
• 所提出的路径强调社区驱动的开发模式与共享基础设施，以将现有工具统一为可扩展的分析流程。