Медиевский А.В., Зотин А.Г., Симонов К.В., Кругляков А.С.

Методика динамического изучения биологической нейронной сети на клеточном уровне с применением компьютерной обработки

Резюме: Исследование принципов формирования и развития структуры головного мозга необходимо для пополнения фундаментальных знаний как в области нейрофизиологии, так и в медицине. Детальное описание всех особенно- стей мозга позволит подобрать максимально эффективную методику терапии, либо проверить эффективность разрабатываемых препаратов. Базисом для создания модели биологический нейронной сети является карта нервных клеток и их связей. Для её получения необходимо провести микроскопию культуры клеток. Это позволит получить слабоконтрастный снимок. Изучение данных снимков является сложной задачей, поэтому разработана вычислительная методика обработки снимков на основе алгоритм шиарлет-преобразования с контрастированием при помощи цветового кодирования, призванная улучшить процесс создания модели нейронной сети. Для оценки функциональной характеристики каждой клетки предлагается модифицированный вариант метода МЕА. Новая версия будет обладать подвижными микроэлектродами, способными самонаводится на нужные координаты в соответствии с данными от проанализированных микроскопических снимков и взаимодействовать с конкретным нейроном. Контакт микроэлектрода с единственной клеткой позволяет изучать её индивидуальные спайки с минимальным шумом от возбуждения соседних клеток.

Ключевые слова: мозг, нервные клетки, нейроны, биологическая нейронная сеть, метод МЕА, наитивная микроскопия, алгоритм шиарлет-преобразования, контрастирование цветовым кодированием.

A.V. Medievsky, A.G. Zotin, K.V. Simonov, A.S. Kruglyakov

Methods for dynamic study of the biological neural network at the cellular level using computer processing

Summary: The study of the principles of formation and development of the structure of the brain is necessary to replenish fundamental knowledge both in the field of neurophysiology and in medicine. A detailed description of all the features of the brain will allow you to choose the most effective therapy method, or check the effectiveness of the drugs being developed. The basis for creating a model of a biological neural network is a map of nerve cells and their connections. To obtain it, it is necessary to carry out microscopy of the cell culture. This will produce a low-contrast image. The study of these images is a difficult task therefore a computational method for processing images based on the Shearlet transform algorithm with contrast using color coding has been developed, designed to improve the process of creating a neural network model. To assess the functional characteristics of each cell a modified version of the MEA method is proposed. The new version will have movable microelectrodes capable of homing to the desired coordinates in accordance with the data from the analyzed microscopic images and interacting with a specific neuron. The contact of a microelectrode with a single cell allows one to study its individual adhesions with minimal noise from the excitation of neighboring cells.

Keywords: brain, nerve cells, neurons, biological neural network, MEA method, naive microscopy, chiarlet transform algorithm, contrasting with color coding.

DOI : 10.34219/2306-3645-2021-11-3-24 -33

Симонов Константин Васильевич – доктор технических наук, ведущий научный сотрудник Института вычислительного моделирования СО РАН: e-mail: simonovkv@icm.krasn.ru

Simonov Konstantin Vasilyevich – Doctor of technical sciences, Leading researcher, Institute of Computational Modelling SB RAS: e-mail: simonovkv@icm.krasn.ru

Зотин Александр Геннадьевич – кандидат технических наук, доцент Сибирского государственного университета науки и технологий им. академика М.Ф. Решетнева: e-mail: zotin@sibsau.ru

Zotin Aleksandr Gennadievich – Candidate of technical science, Associate professor, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology: e-mail: zotin@sibsau.ru

Медиевский Алексей Владимирович – студент, Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого. e-mail: amedievsky@yandex.ru

Medievsky Alexey Vladimirovich – student, Krasnoyarsk State Medical University named after Prof. V.F. Voino-Yasenetsky: email: amedievsky@yandex.ru

Кругляков Алексей Сергеевич – аспирант Института вычислительного моделирования СО РАН: e-mail: piggsyy@gmail.com

Kruglyakov Alexey Sergeevich – Graduate student, Institute of Computational Modelling SB RAS: e-mail: piggsyy@gmail.com