激光网3月29日消息，对全脑活动进行成像所需的大量数据处理使得神经元动力学的实时分析和闭环研究极具挑战性。然而，大规模脑成像的实时分析对于了解大脑的功能至关重要。
受天文学中使用的数据处理技术的启发，中国科学院的研究人员开发了一种用于神经元活动的大数据处理系统。它被称为FX系统，实时运行以分析大规模的全脑神经元活动，并促进大脑功能的闭环研究。除了支持闭环神经科学研究外，FX系统还支持全脑、光学接口介导的虚拟现实。
FX 系统基于现场可编程门阵列图形处理单元混合架构。研究人员利用FPGA编程的灵活性创建了一种光学神经信号预处理方法，该方法可以规范来自光学传感器的信号。这些信号被发送到基于 GPU 的实时处理系统，该系统执行神经信号的高速非线性配准、提取和解码。实时处理系统还获取用于控制外部设备的反馈信号。
研究人员将FX系统应用于清醒斑马鱼幼虫的全脑成像。他们使用该系统连续监测斑马鱼整个大脑中的神经元活动，并能够产生反馈延迟小于70.5毫秒的反馈信号。
使用FX系统，研究人员对斑马鱼大脑中的数十万个神经元进行了实时分析。他们解码任意选择的神经元集合的活动，以控制外部设备。
FX 系统可以对高达 500 兆字节/秒的数据流执行实时配准、信号提取和分析。它可以从多达 100000 个神经元中提取活动。它能够对神经动力学进行闭环研究。
研究人员使用闭环神经科学研究的三个例子来证明该系统的能力。
在第一个例子中，研究人员将实时光遗传学刺激与任意选择的神经元集合的活动联系起来。他们在功能上将整个大脑中的神经元聚类成集合，并使用所选集合的自发活动作为触发信号，对目标神经元集合实施实时光遗传学刺激。与开环刺激相比，闭环刺激有效地激活了下游大脑区域。
在第二个例子中，研究人员使用FX系统来证明实时视觉刺激可以与大脑的特定功能状态联系起来。他们实时监测大脑蓝斑去甲肾上腺素能系统的活动。当他们在代表动物清醒状态的兴奋期视觉刺激LC神经元时，他们发现整个大脑的神经元反应强烈。这一结果表明，大脑状态调节视觉信息的处理，闭环感官刺激可以帮助科学家研究大脑内部状态与外部环境之间的相互作用。
研究人员还使用FX系统演示了基于光学脑机接口的虚拟现实。他们通过建立多个神经元集合来实时降低大脑神经元活动的维度。这些集合与视觉环境的闭环耦合使研究人员能够创建一个由大脑神经元活动直接驱动的虚拟现实系统。
在这个虚拟现实系统中，神经元活动和环境之间的增益耦合可以任意调整，以允许控制环境的神经元集成根据增益变化调整其输出。
研究人员将利用大数据流的实时分析和高通量的全脑成像技术，确定适合光学脑机接口的神经元活动特征，并将开发更高效的脑机接口技术。
用于全脑分析的实时大数据处理FX系统是朝着改进基于全脑的虚拟现实、细胞分辨率光学成像和光遗传学控制等技术迈出的一步。它还将推进神经科学领域的闭环研究。
