BrainPainter is a software for the 3D visualization of human brain structures; it generates colored brain images using user-defined biomarker data for each brain region. However, BrainPainter is only able to generate human brain images. In this paper, we present updates to the existing BrainPainter software which enables the generation of mouse brain images. We load meshes for each mouse brain region, based on the Allen Mouse Brain Atlas, into Blender, a powerful 3D computer graphics engine. We then use Blender to color each region and generate images of subcortical, outer-cortical, inner-cortical, top and bottom view renders. In addition to those views, we add new render angles and separate visualization settings for the left and right hemispheres. While BrainPainter traditionally ran from the browser ( https://brainpainter.csail.mit.edu ), we also created a graphical user interface that launches image-generation requests in a user-friendly way, by connecting to the Blender backend via a Docker API. We illustrate a use case of BrainPainter for modeling the progression of tau protein accumulation in a mouse study. Our contributions can help neuroscientists visualize brains in mouse studies and show disease progression. In addition, integration into Blender can subsequently enable the generation of complex animations using a moving camera, generation of complex mesh deformations that simulate tumors and other pathologies, as well as visualization of toxic proteins using Blender's particle system.


翻译:BleanPainter 是3D 人类大脑结构视觉化的软件; 它使用用户定义的生物标志数据为每个大脑区域生成彩色的大脑图象。 但是, BleanPainter 只能生成人类的大脑图象。 在本文中, 我们展示了用于生成鼠标大脑图象的现有BleanPainter 软件的更新。 我们根据Allen鼠脑图集, 将每个鼠脑区域的缩略图象装入Blender, 一个强大的 3D 计算机图形引擎。 然后我们用 Blender 来为每个区域颜色绘制彩色的彩色脑图象, 并生成以下层、 外层、 内层、 底端视图为背景的亚皮层图象。 除了这些视图外, 我们还添加了新角度, 为左半球和右半球添加了新视角和单独的视觉化设置。 虽然Cleop Painter 传统上都是从浏览器中运行的( https://brainpainter. cail. ment. ed), 我们还创建了一个图形用户界面界面界面界面界面界面界面界面, 通过多端的Acker ATPilteraldealalaldeal delistrual ress 研究, 。 我们的大脑内部的模型的模型可以用来在模拟的生成中进行模型的生成中显示。

0
下载
关闭预览

相关内容

神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
AI可解释性文献列表
专知
42+阅读 · 2019年10月7日
【开源 】.NET Core MVC快速开发系统
DotNet
4+阅读 · 2019年6月29日
可解释AI(XAI)工具集—DrWhy
专知
25+阅读 · 2019年6月4日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 2 月 28 日
科研圈
13+阅读 · 2019年3月10日
时序数据异常检测工具/数据集大列表
极市平台
65+阅读 · 2019年2月23日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Arxiv
7+阅读 · 2018年1月31日
Arxiv
6+阅读 · 2016年1月15日
VIP会员
相关资讯
AI可解释性文献列表
专知
42+阅读 · 2019年10月7日
【开源 】.NET Core MVC快速开发系统
DotNet
4+阅读 · 2019年6月29日
可解释AI(XAI)工具集—DrWhy
专知
25+阅读 · 2019年6月4日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 2 月 28 日
科研圈
13+阅读 · 2019年3月10日
时序数据异常检测工具/数据集大列表
极市平台
65+阅读 · 2019年2月23日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员