Ang mga siyentipiko mahimong mas makahimo sa pagsabot ug pagtagna sa mga koneksyon tali sa lain-laing mga utok nga mga dapit salamat sa usa ka bag-o nga GPU-based machine pagkat-on algorithm nga gihimo sa mga tigdukiduki sa Indian Institute of Science (IISc).
Ang algorithm, nailhan nga Regularized, Accelerated, Linear Fascicle Evaluation o ReAl-LiFE, makahimo sa epektibong pag-analisar sa dagkong mga volume sa datos nga gihimo sa diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) scan sa utok sa tawo.
Ang paggamit sa team sa ReAL-LiFE nagtugot kanila sa pag-analisar sa dMRI data labaw pa sa 150 ka beses nga mas paspas kay sa ilang mahimo sa kasamtangan nga state-of-the-art nga mga teknik.
Giunsa pagtrabaho ang modelo sa koneksyon sa utok?
Kada segundo, ang minilyon ka neuron sa utok modilaab, nga maghimog mga pulso sa elektrisidad nga mobalhin pinaagig mga neural network—nailhan usab ingong “axons”—gikan sa usa ka bahin sa utok ngadto sa lain.
Aron ang utok molihok isip usa ka kompyuter, kini nga mga koneksyon gikinahanglan. Bisan pa, ang tradisyonal nga mga pamaagi sa pagtuon sa mga koneksyon sa utok kanunay nga naglakip sa paggamit sa mga invasive nga modelo sa hayop.
Bisan pa, ang mga pag-scan sa dMRI nagtanyag usa ka dili invasive nga paagi aron masusi ang mga koneksyon sa utok sa tawo.
Ang mga agianan sa impormasyon sa utok mao ang mga kable (axon) nga nagsumpay sa lainlaing mga rehiyon niini. Ang mga molekula sa tubig mobiyahe uban sa mga axon bundle sa ilang gitas-on sa usa ka direkta nga paagi tungod kay kini naporma sama sa mga tubo.
Ang connectome, nga usa ka detalyado nga mapa sa network sa mga lanot nga nagsangkad sa utok, mahimong posible sa dMRI, nga makapahimo sa mga tigdukiduki sa pagsunod niini nga kalihukan.
Ikasubo, ang pag-ila niini nga mga koneksyon dili yano. Ang pukot nga agos lamang sa mga molekula sa tubig sa matag lokasyon sa utok ang gipakita sa datos sa mga scan.
Tagda ang mga molekula sa tubig ingong mga sakyanan. Kung wala’y nahibal-an bahin sa mga agianan, ang bugtong kasayuran nga nakolekta mao ang direksyon ug katulin sa mga awto sa matag punto sa oras ug lugar.
Pinaagi sa pagmonitor niini nga mga sumbanan sa trapiko, ang tahas ikatandi sa pag-ila sa mga network sa mga dalan. Ang mga conventional approach hugot nga motakdo sa gipaabot nga dMRI signal gikan sa inferred connectome uban sa aktuwal nga dMRI signal aron sa husto nga pag-ila niini nga mga network.
Aron mahimo kini nga pag-optimize, ang mga siyentista kaniadto naghimo usa ka algorithm nga gitawag nga LiFE (Linear Fascicle Evaluation), apan usa sa mga kakulian niini mao nga kini nag-operate sa naandan nga Central Processing Units (CPUs), nga naghimo sa pagkuwenta nga nag-usik sa oras.
Tinuod nga Kinabuhi usa ka rebolusyonaryong modelo nga gimugna sa mga tigdukiduki sa India
Sa sinugdan, ang mga tigdukiduki naghimo ug algorithm nga gitawag ug LiFE (Linear Fascial Evaluation) aron mahimo kini nga adjustment, apan usa sa mga disbentaha niini mao nga kini nagdepende sa ordinaryo nga Central Processing Units (CPUs), nga nagkinahanglan og panahon sa pag-compute.
Gipauswag sa team ni Sridharan ang ilang teknik sa pinakabag-o nga pagtuon aron mapamenos ang trabaho sa pagproseso nga gikinahanglan sa lain-laing mga paagi, lakip ang pagtangtang sa mga sobra nga koneksyon ug pagpauswag sa performance sa LiFE.
Ang teknolohiya gipino pa sa mga tigdukiduki pinaagi sa pag-engineer niini aron magtrabaho sa Graphics Processing Units (GPUs), nga mga espesyal nga electrical chips nga gigamit sa high-end gaming PCs.
Kini nagtugot kanila sa pagsusi sa datos 100-150 ka beses nga mas paspas kay sa nangaging mga pamaagi. Tang iyang updated nga algorithm, ReAl-LiFE, mahimo usab nga magpaabut kung giunsa ang usa ka tawo sa pagsulay nga subject molihok o mobuhat sa usa ka trabaho.
Sa laing pagkasulti, gamit ang gilaraw nga link nga kusog sa algorithm alang sa matag indibidwal, ang koponan nakahimo sa pagpatin-aw sa mga kalainan sa pamatasan ug mga marka sa pagsulay sa panghunahuna taliwala sa usa ka sample sa 200 nga mga indibidwal.
Ang ingon nga pagtuki mahimo usab nga magamit sa medisina. ” Ang dinagko nga pagproseso sa datos nahimong labi ka hinungdanon alang sa dagkong mga datos nga aplikasyon sa neuroscience, labi na sa pagsabut sa himsog nga paggana sa utok ug mga sakit sa utok.
Panapos
Sa konklusyon, ang ReAl-LiFE mahimo usab nga magpaabut kung giunsa ang usa ka tawo sa pagsulay nga hilisgutan molihok o maghimo usa ka piho nga trabaho.
Sa laing pagkasulti, gamit ang gilaraw nga link nga kusog sa algorithm alang sa matag indibidwal, ang koponan nakahimo sa pagpatin-aw sa mga kalainan sa pamatasan ug mga marka sa pagsulay sa panghunahuna taliwala sa usa ka sample sa 200 nga mga indibidwal.
Ang ingon nga pagtuki mahimo usab nga magamit sa medisina. ” Ang dinagko nga pagproseso sa datos nahimong labi ka hinungdanon alang sa dagkong mga datos nga aplikasyon sa neuroscience, labi na sa pagsabut sa himsog nga paggana sa utok ug mga sakit sa utok.
Leave sa usa ka Reply