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BigBrain|神经科学数据集|大脑模型数据集
收藏OpenDataLab2025-04-05 更新2024-06-15 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenScienceLab/BigBrain
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链接失效反馈资源简介：
人脑的超高分辨率三维 (3D) 模型，接近细胞分辨率 20 微米
提供机构：
OpenScienceLab
创建时间：
2024-06-13
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
BigBrain数据集的构建基于对一名65岁男性大脑的高分辨率成像技术。通过使用先进的磁共振成像（MRI）和组织学技术，研究人员能够创建一个三维模型，其分辨率达到了20微米。这一过程涉及对大脑进行切片，随后使用电子显微镜进行详细成像，最终通过计算机算法将这些二维图像重构为三维模型。
使用方法
BigBrain数据集主要用于神经科学研究，特别是大脑结构和功能的分析。研究人员可以通过该数据集进行虚拟切片和三维重建，以研究大脑的微观结构和功能区域。此外，BigBrain还可以与其他成像技术结合，如功能性MRI（fMRI），以探索大脑活动与结构之间的关系。
背景与挑战
背景概述
BigBrain数据集，由加拿大蒙特利尔神经研究所与德国马克斯·普朗克生物智能研究所合作开发，于2013年发布。该数据集以其高分辨率的三维人脑图像而闻名，分辨率达到20微米，远超传统脑成像技术。BigBrain的诞生标志着脑科学研究进入了一个新的时代，为神经科学家提供了前所未有的细节，极大地推动了脑结构与功能的研究。
当前挑战
尽管BigBrain数据集在分辨率和细节上取得了突破，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的生成依赖于复杂的显微成像技术，这要求极高的设备精度和数据处理能力。其次，高分辨率数据带来的海量信息对存储和计算资源提出了巨大需求。此外，数据的标准化和共享机制的建立也是一项艰巨任务，以确保全球研究者能够有效利用这一宝贵资源。
发展历史
创建时间与更新
BigBrain数据集由加拿大蒙特利尔神经研究所和德国马克斯·普朗克研究所合作创建，首次发布于2013年。该数据集在2015年进行了重大更新，提供了更高分辨率的脑部图像。
重要里程碑
BigBrain数据集的创建标志着高分辨率脑图谱研究的重要突破。其3D重建技术使得研究人员能够以20微米的分辨率观察人脑结构，极大地推动了神经科学领域的研究。此外，BigBrain数据集的开放获取政策促进了全球范围内的合作与研究，成为脑科学研究的重要资源。
当前发展情况
当前，BigBrain数据集已成为神经科学研究中的核心资源，广泛应用于脑结构分析、疾病模型构建以及脑功能研究。其高分辨率图像为脑科学研究提供了前所未有的细节，推动了脑图谱的标准化和脑疾病的精准治疗。BigBrain数据集的持续更新和扩展，将继续为神经科学领域带来新的发现和突破。
发展历程
- BigBrain数据集首次发表在《科学》杂志上，由加拿大蒙特利尔神经研究所和德国马克斯·普朗克研究所合作完成。
- BigBrain数据集首次应用于神经科学研究，特别是在脑结构和功能连接的研究中，为高分辨率脑图谱的构建提供了基础。
- BigBrain数据集被用于开发新的脑成像技术和算法，进一步提升了脑研究的精度和深度。
- BigBrain数据集开始应用于临床研究，特别是在神经退行性疾病和精神疾病的诊断和治疗中，显示出其潜在的临床应用价值。
- BigBrain数据集的开放获取政策进一步推广，促进了全球范围内的脑科学研究和合作。
常用场景
经典使用场景
在神经科学领域，BigBrain数据集以其高分辨率的三维脑图谱而著称。该数据集通过整合来自多个受试者的脑部扫描数据，提供了详细的脑区结构和功能信息。研究者常利用这一数据集进行脑区定位、神经连接分析以及脑疾病模型的构建，从而推动了对大脑结构和功能的深入理解。
解决学术问题
BigBrain数据集解决了神经科学研究中长期存在的脑图谱分辨率不足的问题。通过提供高精度的三维脑图谱，该数据集使得研究者能够更准确地识别和分析脑区的微观结构，从而推动了脑科学的基础研究和临床应用。其高分辨率特性为脑疾病的早期诊断和治疗提供了新的可能性，具有重要的学术意义和临床价值。
实际应用
在实际应用中，BigBrain数据集被广泛用于脑部手术规划、神经影像分析以及脑疾病诊断。例如，神经外科医生可以利用该数据集进行精确的手术路径规划，以减少对健康脑组织的损伤。此外，临床研究人员可以基于BigBrain数据集开发新的脑疾病诊断工具，提高诊断的准确性和效率。
数据集最近研究
最新研究方向
在神经科学领域，BigBrain数据集的最新研究方向主要集中在高分辨率脑图谱的构建与应用。通过整合多模态成像技术，研究人员能够更精确地解析大脑的微观结构和功能区域，从而推动脑疾病诊断和治疗的发展。此外，BigBrain数据集还被用于开发和验证新的计算模型，以模拟大脑活动和神经网络的动态变化，为人工智能和神经科学的交叉研究提供了宝贵的资源。这些前沿研究不仅深化了我们对大脑工作机制的理解，也为未来的脑科学研究奠定了坚实的基础。
相关研究论文
- 1BigBrain: An Ultrahigh-Resolution 3D Human Brain ModelMontreal Neurological Institute, McGill University · 2013年
- 2BigBrain 2015: Reconstruction, Isosurface Extraction, and Delineation of Anatomical LabelsMontreal Neurological Institute, McGill University · 2015年
- 3BigBrainWarp: A Disentangled Human Brain Atlas FrameworkMcGill University · 2021年
- 4BigBrain: A 3D Human Brain Model Based on Ultra-High-Resolution HistologyMontreal Neurological Institute, McGill University · 2014年
- 5BigBrain: A 3D Human Brain Model for NeuroimagingMontreal Neurological Institute, McGill University · 2016年
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