大规模神经元成像分析能够实现神经动力学的闭环研究

中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心杜久丽课题组、穆宇课题组以及自动化研究所郝杰课题组在《自然神经科学》杂志上发表的一项研究中，利用数据处理技术天文学技术和现场可编程门阵列图形处理单元 (FPGA-GPU) 混合架构，可对高达 500MB/s 的数据流执行实时配准、信号提取和分析。

他们首次实现了斑马鱼大脑中数十万个神经元的实时分析，从而能够解码任意选择的神经元群的活动以控制外部设备。

全脑神经元活动成像是破译大脑原理的有力工具。然而，其庞大的数据处理需求已成为瓶颈，使得脑功能的实时分析和闭环研究面临挑战。

受天文学中快速射电爆发探测技术的启发，研究人员采用FX系统的设计，并利用FPGA编程的灵活性，建立了光学神经信号预处理系统。

该系统对来自光学传感器的信号进行正则化，并将其发送到基于GPU的实时处理系统，以进行高速非线性配准、神经信号提取和解码，并获得用于控制外部设备的反馈信号。

该系统通过连续监测斑马鱼全脑神经元的活动来产生反馈信号，反馈延迟小于70.5毫秒。

该系统的性能在三个闭环脑科学研究场景中得到了展示：锁定任意选择的神经元群活动的实时光遗传学刺激、锁定特定大脑功能状态的实时视觉刺激以及直接驱动的虚拟现实大脑中的神经元活动。

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