MoGen：合成神经元改善脑图谱AI，错误率降低4.4%

谷歌研究院开发了MoGen（神经形态生成）模型，这是一种生成式AI模型，能够生成逼真的合成神经元形状，以改进脑图谱绘制。该模型利用PointInfinity点云流匹配技术，将随机的3D点转换为神经元几何结构。当将MoGen生成的10%合成数据加入PATHFINDER重建模型的训练中时，总体重建误差降低了4.4%，主要原因是合并错误的减少。虽然看似幅度不大，但这一改进意味着在完整小鼠大脑的规模上，可节省157人年的手动校对工作量。MoGen在1795个经过验证的小鼠皮层轴突上进行训练，并由人类专家验证。研究人员还训练了适用于斑胸草雀和果蝇神经元的版本。该模型及训练权重已作为开源资源发布。