　脳を摘出する前のMRI計測データと、摘出した脳の表面を計測した3Dスキャンデータ、それぞれのデータから画像解析によって抽出した脳表面画像を重ね合わせることで、摘出した脳から作成するスライスの位置を摘出前の脳座標上に正確に埋め込むことができた。結果として、細胞分布の解像度に迫るほどの重ね合わせの精度を得られた。

　同技術により、ミクロな神経回路網とマクロな脳解剖領域との橋渡しをして、さまざまな規模の脳活動を連続的に分析できるようになる。脳のシステムを深く理解するのに役立つほか、細胞スケールおよび解剖学スケールの研究の間で、連携と情報交換が促進され、新たな発見につながることが期待される。

　研究グループは、今後、複数の技術を結集して、精神疾患や脳の発達過程などの探求に応用することも検討している。

3Dスキャンを応用して、脳の解剖学と細胞生理学を橋渡しする技術のイメージ（クリックで拡大）出典：京都大学

脳のスケールと神経科学における構成要素の対応関係をまとめた図（クリックで拡大）出典：京都大学

「医療技術」バックナンバー

脳細胞の活動を深層ニューラルネットワークに写し取る手法を開発
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脳磁図データから神経疾患を自動診断、ディープラーニングで
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「根気」を生み出す脳内メカニズムを解明
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脳情報動態の多色HiFi記録を可能にする超高感度カルシウムセンサーを開発
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人がモノを見たり想像したりする時の脳活動を解読、人工知能への応用も
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