MoGen: Künstliche Neuronen verbessern KI zur Gehirnkartierung und reduzieren Fehler um 4,4%

Google Research hat MoGen (Neuronal Morphology Generation) entwickelt, ein generatives KI-Modell, das realistische synthetische Neuronformen erzeugt, um die Gehirnkartierung zu verbessern. Das Modell verwendet PointInfinity-Punktwolken-Flussabgleich, um zufällige 3D-Punkte in Neurogeometrien zu transformieren. Als 10% synthetischer Daten aus MoGen zum Training des PATHFINDER-Rekonstruktionsmodells hinzugefügt wurden, reduzierte dies die Gesamtrekonstruktionsfehler um 4,4%, hauptsächlich durch die Verringerung von Zusammenführungsfehlern. Obwohl dies scheinbar bescheiden ist, entspricht diese Verbesserung einer Einsparung von 157 Personenjahren manueller Korrekturarbeit im Maßstab eines vollständigen Mausgehirns. MoGen wurde mit 1.795 verifizierten Axonen von Mäusen im Cortex trainiert und von menschlichen Experten validiert. Die Forscher trainierten auch Versionen für Neuronen von Zebrafinken und Fruchtfliegen. Das Modell und die trainierten Gewichte werden als Open-Source veröffentlicht.