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Eyewire


Eyewire es un juego para mapear el cerebro. Es una iniciativa del laboratorio Sebastian Seung de la Universidad de Princeton . Este juego de computación basado en ciencia ciudadana invita a los jugadores a mapear neuronas de la retina . Eyewire se lanzó el 10 de diciembre de 2012. Se ha inscrito 290,000 personas[1]​ de 150 países. El juego utiliza datos generados por el Instituto Max Planck de Investigación Médica .

Eyewire
Desarrolladora(s) Sebastian Seung de Princeton University (antes perteneciente al Massachusetts Institute of Technology)
Director(es) Amy Sterling
Plataforma(s) Webbrowser (WebGL)
Fecha(s) de lanzamiento 10 de diciembre de 2012
Género(s) Human-based computation game
Ciencia ciudadana
Idioma(s) inglés
Web oficial
www.eyewire.org

La mecánica de juego de Eyewire fomenta el avance de la neurociencia al permitir la reconstrucción de la morfología de datos neuronales, lo que ayuda a los investigadores a modelar circuitos de procesamiento de información. [2][3]​ Cualquier persona con una conexión a Internet puede participar resolviendo rompecabezas 2D para unir la segmentación producida por la inteligencia artificial utilizada para mapear el conectoma . En Eyewire, los jugadores reconstruyen modelos 3D de neuronas a partir de imágenes de microscopio electrónico. Para jugar EyeWire no se requieren conocimientos científicos especializados.

Funcionamiento

Eyewire reta a los jugadores, conocidos como "Eyewirers", a mapear neuronas en 3D. Al registrarse, los jugadores toman un tutorial que les explica el juego. Videos tutoriales complementarios están disponibles en el Blog Eyewire.

En Eyewire, el jugador recibe un cubo con una rama neuronal parcialmente reconstruida. En el lado derecho de la pantalla hay una imagen en escala de grises de las secciones transversales de las neuronas. El jugador aprende a "colorear" dentro de un contorno gris una sola rama neuronal, que generalmente se extiende de un lado a otro del cubo. A medida que el jugador colorea, las segmentaciones generadas por la IA, estas se agregan automáticamente a la sección 3D en la sección izquierda de la pantalla. Las reconstrucciones se comparan entre los jugadores a medida que se envía cada cubo, lo que genera una reconstrucción consensuada que luego es verificada por jugadores expertos de rango Scout y Scythe. Estos jugadores tienen el poder de extender ramas, eliminar segmentos erróneos (conocidos como "fusiones") y marcar cubos para su posterior revisión. Este resultado final son reconstrucciones volumétricas de neuronas completas.

Puntuación

Cada volumen se presenta a dos o cinco jugadores diferentes. En general, se acepta el trazo elegido por la mayoría de los jugadores precisos. Los jugadores ganan puntos:

  • si su rastreo coincide con la mayoría de los trazados de otros jugadores
  • por el tiempo dedicado al cubo
  • por la nueva cantidad de volumen neural encontrado.

Objetivo

El objetivo de Eyewire es identificar y clasificar tipos de células específicas, así como expandir potencialmente las clases conocidas de células retinianas. [4]​ Eyewire emplea inteligencia artificial en la reconstrucción neuronal, [5]​ con el objetivo de ayudar a determinar cómo los mamíferos ven el movimiento direccional.

Se pueden explorar las más de 1,000 neuronas mapeadas por "eyewirers" en el Eyewire Museum, una herramienta de visualización que combina datos anatómicos y funcionales. [6]

Métodos

La actividad de cada neurona en una porción de 350 × 300 × 60 μm 3 de una retina se determinó por microscopía de dos fotones . Usando el método de "Serial block-face scanning electron microscopy", se tiñó el mismo volumen para resaltar el contraste de las membranas plasmáticas, se cortó en capas mediante un microtomo y se tomó una imagen usando un microscopio electrónico .

Los investigadores seleccionan una neurona. El programa elige un volumen cúbico asociado con esa neurona para el jugador, junto con la mejor elección de la inteligencia artificial para rastrear la neurona a través de las imágenes bidimensionales. [7]

Publicaciones

  • Kim, Jinseop S; Greene, Matthew J; Zlateski, Aleksandar; Lee, Kisuk; Richardson, Mark; Turaga, Srinivas C; Purcaro, Michael; Balkam, Matthew et al. (2014). «Space–time wiring specificity supports direction selectivity in the retina». Nature 509 (7500): 331-336. Bibcode:2014Natur.509..331.. PMC 4074887. PMID 24805243. doi:10.1038/nature13240. 
  • Greene, Matthew J; Kim, Jinseop S; Seung, H. Sebastian (2016). «Analogous Convergence of Sustained and Transient Inputs in Parallel on and off Pathways for Retinal Motion Computation». Cell Reports 14 (8): 1892-900. PMC 6404534. PMID 26904938. doi:10.1016/j.celrep.2016.02.001. 
  • Tinati, Ramine; Luczak-Roesch, Markus; Simperl, Elena; Hall, Wendy (2017). «An investigation of player motivations in Eyewire, a gamified citizen science project». Computers in Human Behavior 73: 527-40. doi:10.1016/j.chb.2016.12.074. 

Logros

  • Las neuronas Eyewire se presentaron en la Exhibición de realidad virtual de la Conferencia TED 2014. [8]
  • Neuronas Eyewire presentadas en la Exposición de Ciencia e Ingeniería de Estados Unidos en Washington, DC. [9]
  • Eyewire ganó el Desafío Internacional de Visualización 2013 de la National Science Foundation en la Categoría de Juegos y Aplicaciones. [10]
  • Una imagen Eyewire de Alex Norton ganó el Concurso de Galería de Imágenes Koch 2014 del MIT [11]
  • Eyewire fue nombrada una de las 100 mejores historias científicas de Discover Magazine de 2013. [12]
  • Eyewire fue nombrado el principal proyecto de ciencia ciudadana de 2013 por SciStarter. [13]
  • Eyewire ganó el Premio Catalizador del Foro Mundial de Ciencias de la Vida de Biovisión el 26 de marzo de 2013. [14]
  • Eyewire fue nombrado entre los 10 principales proyectos de ciencia ciudadana de 2013 por PLoS. [15]

Eyewire ha sido presentado por WIRED, [16]​ Nature, [17]​ Forbes, [18]​ Scientific American, [19]​ NPR [20]​ y más. [21]

Referencias

  1. DeWeerdt, Sarah (24 de julio de 2019). «How to map the brain». Nature (en inglés) 571: S6-S8. doi:10.1038/d41586-019-02208-0. Consultado el 9 de noviembre de 2019. 
  2. Kim, Jinseop S; Greene, Matthew J; Zlateski, Aleksandar; Lee, Kisuk; Richardson, Mark; Turaga, Srinivas C; Purcaro, Michael; Balkam, Matthew et al. (2014). «Space–time wiring specificity supports direction selectivity in the retina». Nature 509 (7500): 331-336. Bibcode:2014Natur.509..331.. PMC 4074887. PMID 24805243. doi:10.1038/nature13240. 
  3. Tinati, Ramine; Luczak-Roesch, Markus; Simperl, Elena; Shadbolt, Nigel; Hall, Wendy (2015). «'/Command' and Conquer: Analysing Discussion in a Citizen Science Game». Proceedings of the ACM Web Science Conference on ZZZ - Web Sci '15. p. 26. ISBN 978-1-4503-3672-7. doi:10.1145/2786451.2786455. 
  4. «E2198 - Eyewire». Wiki.eyewire.org. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  5. . Seunglab.org. Archivado desde el original el 30 de enero de 2018. Consultado el 9 de noviembre de 2019. 
  6. «Museum | Eyewire». museum.eyewire.org (en inglés). Consultado el 20 de marzo de 2018. 
  7. Sebastian Seung (18 de marzo de 2012). . Archivado desde el original el 19 de abril de 2014. Consultado el 27 de marzo de 2012. «A few more words of explanation for the curious...you color neurons on Eyewire by guiding an artificial intelligence (AI). The AI was trained to color the branches of neurons.» 
  8. «Yes, that’s Commander Chris Hadfield wearing the Oculus Rift. (And yes, the Internet just exploded.)». Blog.ted.com. 26 de marzo de 2014. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  9. «USA Science & Engineering Festival - The Nation’s Largest Science Festival». USASEF. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  10. «Science: 2013 International Science and Engineering Visualization Challenge Winners Announced». Aaas.org. 5 de febrero de 2014. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  11. . Archivado desde el original el 6 de mayo de 2016. Consultado el 17 de abril de 2014. 
  12. «Science For the People, By the People». DiscoverMagazine.com. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  13. «Top 13 Citizen Science Projects of 2013». SciStarter.com. 1 de enero de 2014. 
  14. . Archivado desde el original el 19 de abril de 2014. Consultado el 17 de abril de 2014. 
  15. «Top Citizen Science Projects of 2012 - CitizenSci». Blogs.plos.org. 31 de diciembre de 2012. 
  16. «Eyewire in WIRED << EyeWire». Wired.com. Consultado el 17 de abril de 2014. 
  17. «Eyewire on Nature Blogs << Eyewire». Wired.com. Consultado el 17 de abril de 2014. 
  18. «Eyewire in Forbes << Eyewire». Nature.com. Consultado el 17 de abril de 2014. 
  19. «Eyewire in Scientific American << Eyewire». Scientrificamerican.com. Consultado el 17 de abril de 2014. 
  20. «EyeWire on NPR». Npr.org. Consultado el 17 de abril de 2014. 
  21. . Archivado desde el original el 13 de febrero de 2012. Consultado el 17 de abril de 2014. 
  • Página web oficial
  •   Datos: Q640043
  •   Multimedia: EyeWire

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Eyewire es un juego para mapear el cerebro Es una iniciativa del laboratorio Sebastian Seung de la Universidad de Princeton Este juego de computacion basado en ciencia ciudadana invita a los jugadores a mapear neuronas de la retina Eyewire se lanzo el 10 de diciembre de 2012 Se ha inscrito 290 000 personas 1 de 150 paises El juego utiliza datos generados por el Instituto Max Planck de Investigacion Medica EyewireDesarrolladora s Sebastian Seung de Princeton University antes perteneciente al Massachusetts Institute of Technology Director es Amy SterlingPlataforma s Webbrowser WebGL Fecha s de lanzamiento10 de diciembre de 2012Genero s Human based computation gameCiencia ciudadanaIdioma s inglesWeb oficialwww eyewire org editar datos en Wikidata La mecanica de juego de Eyewire fomenta el avance de la neurociencia al permitir la reconstruccion de la morfologia de datos neuronales lo que ayuda a los investigadores a modelar circuitos de procesamiento de informacion 2 3 Cualquier persona con una conexion a Internet puede participar resolviendo rompecabezas 2D para unir la segmentacion producida por la inteligencia artificial utilizada para mapear el conectoma En Eyewire los jugadores reconstruyen modelos 3D de neuronas a partir de imagenes de microscopio electronico Para jugar EyeWire no se requieren conocimientos cientificos especializados Indice 1 Funcionamiento 1 1 Puntuacion 2 Objetivo 3 Metodos 4 Publicaciones 5 Logros 6 ReferenciasFuncionamiento EditarEyewire reta a los jugadores conocidos como Eyewirers a mapear neuronas en 3D Al registrarse los jugadores toman un tutorial que les explica el juego Videos tutoriales complementarios estan disponibles en el Blog Eyewire En Eyewire el jugador recibe un cubo con una rama neuronal parcialmente reconstruida En el lado derecho de la pantalla hay una imagen en escala de grises de las secciones transversales de las neuronas El jugador aprende a colorear dentro de un contorno gris una sola rama neuronal que generalmente se 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identificar y clasificar tipos de celulas especificas asi como expandir potencialmente las clases conocidas de celulas retinianas 4 Eyewire emplea inteligencia artificial en la reconstruccion neuronal 5 con el objetivo de ayudar a determinar como los mamiferos ven el movimiento direccional Se pueden explorar las mas de 1 000 neuronas mapeadas por eyewirers en el Eyewire Museum una herramienta de visualizacion que combina datos anatomicos y funcionales 6 Metodos EditarLa actividad de cada neurona en una porcion de 350 300 60 mm 3 de una retina se determino por microscopia de dos fotones Usando el metodo de Serial block face scanning electron microscopy se tino el mismo volumen para resaltar el contraste de las membranas plasmaticas se corto en capas mediante un microtomo y se tomo una imagen usando un microscopio electronico Los investigadores seleccionan una neurona El programa elige un volumen cubico asociado con esa neurona para el jugador junto con la mejor eleccion de la inteligencia artificial para rastrear la neurona a traves de las imagenes bidimensionales 7 Publicaciones EditarKim Jinseop S Greene Matthew J Zlateski Aleksandar Lee Kisuk Richardson Mark Turaga Srinivas C Purcaro Michael Balkam Matthew et al 2014 Space time wiring specificity supports direction selectivity in the retina Nature 509 7500 331 336 Bibcode 2014Natur 509 331 PMC 4074887 PMID 24805243 doi 10 1038 nature13240 Se sugiere usar numero autores ayuda Greene Matthew J Kim Jinseop S Seung H Sebastian 2016 Analogous Convergence of Sustained and Transient Inputs in Parallel on and off Pathways for Retinal Motion Computation Cell Reports 14 8 1892 900 PMC 6404534 PMID 26904938 doi 10 1016 j celrep 2016 02 001 Tinati Ramine Luczak Roesch Markus Simperl Elena Hall Wendy 2017 An investigation of player motivations in Eyewire a gamified citizen science project Computers in Human Behavior 73 527 40 doi 10 1016 j chb 2016 12 074 Logros EditarLas neuronas Eyewire se presentaron en la Exhibicion de realidad virtual de la Conferencia TED 2014 8 Neuronas Eyewire presentadas en la Exposicion de Ciencia e Ingenieria de Estados Unidos en Washington DC 9 Eyewire gano el Desafio Internacional de Visualizacion 2013 de la National Science Foundation en la Categoria de Juegos y Aplicaciones 10 Una imagen Eyewire de Alex Norton gano el Concurso de Galeria de Imagenes Koch 2014 del MIT 11 Eyewire fue nombrada una de las 100 mejores historias cientificas de Discover Magazine de 2013 12 Eyewire fue nombrado el principal proyecto de ciencia ciudadana de 2013 por SciStarter 13 Eyewire gano el Premio Catalizador del Foro Mundial de Ciencias de la Vida de Biovision el 26 de marzo de 2013 14 Eyewire fue nombrado entre los 10 principales proyectos de ciencia ciudadana de 2013 por PLoS 15 Eyewire ha sido presentado por WIRED 16 Nature 17 Forbes 18 Scientific American 19 NPR 20 y mas 21 Referencias Editar DeWeerdt Sarah 24 de julio de 2019 How to map the brain Nature en ingles 571 S6 S8 doi 10 1038 d41586 019 02208 0 Consultado el 9 de noviembre de 2019 Kim Jinseop S Greene Matthew J Zlateski Aleksandar Lee Kisuk Richardson Mark Turaga Srinivas C Purcaro Michael Balkam Matthew et al 2014 Space time wiring specificity supports direction selectivity in the retina Nature 509 7500 331 336 Bibcode 2014Natur 509 331 PMC 4074887 PMID 24805243 doi 10 1038 nature13240 Se sugiere usar numero autores ayuda Tinati Ramine Luczak Roesch Markus Simperl Elena Shadbolt Nigel Hall Wendy 2015 Command and Conquer Analysing Discussion in a Citizen Science Game Proceedings of the ACM Web Science Conference on ZZZ WebSci 15 p 26 ISBN 978 1 4503 3672 7 doi 10 1145 2786451 2786455 E2198 Eyewire Wiki eyewire org Consultado el 31 de enero de 2018 Neural networks Theory and Applications Seunglab org Archivado desde el original el 30 de enero de 2018 Consultado el 9 de noviembre de 2019 Museum Eyewire museum eyewire org en ingles Consultado el 20 de marzo de 2018 Sebastian Seung 18 de marzo de 2012 Very small sections of neuron Archivado desde el original el 19 de abril de 2014 Consultado el 27 de marzo de 2012 A few more words of explanation for the curious you color neurons on Eyewire by guiding an artificial intelligence AI The AI was trained to color the branches of neurons Yes that s Commander Chris Hadfield wearing the Oculus Rift And yes the Internet just exploded Blog ted com 26 de marzo de 2014 Consultado el 31 de enero de 2018 USA Science amp Engineering Festival The Nation s Largest Science Festival USASEF Consultado el 31 de enero de 2018 Science 2013 International Science and Engineering Visualization Challenge Winners Announced Aaas org 5 de febrero de 2014 Consultado el 31 de enero de 2018 Archived copy Archivado desde el original el 6 de mayo de 2016 Consultado el 17 de abril de 2014 Science For the People By the People DiscoverMagazine com Consultado el 31 de enero de 2018 Top 13 Citizen Science Projects of 2013 SciStarter com 1 de enero de 2014 Archived 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