BigBrain

Referenzgehirne sind unverzichtbare Werkzeuge für die Kartierung des Gehirns, da sie die Integration multimodaler Daten in einen anatomisch realistischen Standardraum ermöglichen. Bisher verfügbare Referenzgehirne beschränken sich jedoch auf die makroskopische Skala und liefern daher keine Informationen über eine funktional relevante mikroskopische Dimension. Im Rahmen der internationalen Zusammenarbeit mit dem Team von Prof. Alan Evans am Montreal Neurological Institute (MNI) der McGill University in Montreal wurde ein 3D-Modell eines menschlichen Gehirns in extrem hoher Auflösung entwickelt. Diese bislang einzigartige Rekonstruktion wurde auf der Grundlage von 7404 digitalisierten histologischen Schnitten erstellt. BigBrain ist ein frei verfügbares wissenschaftliches Werkzeug, das einzigartige neuroanatomische Einblicke bietet und neue Möglichkeiten eröffnet, wissenschaftliche Hypothesen zu überprüfen.

EBRAINS integriert BigBrain als Teil des EBRAINS Human Brain Atlas und stellt unter atlases.ebrains.eu/viewer einen interaktiven Online-Viewer bereit. Der Datensatz mit einer Größe von etwa einem Terabyte ist im EBRAINS Knowledge Graph registriert und kann unter bigbrain.loris.ca heruntergeladen werden.

Für weitere, detailierte Informationen verweisen wir auf die Originalpublikation:

Amunts, K., Lepage, C., Borgeat, L., Mohlberg, H., Dickscheid, T., Rousseau, M., Bludau, S., Bazin, P., Lewis, L., Oros-Peusquens, A., Shah, N., Lippert, T., Zilles, K., Evans, A., 2013. BigBrain: An Ultrahigh-Resolution 3D Human Brain Model. Science Vol. 340 no. 6139 pp. 1472-1475

HIBALL - Helmholtz International BigBrain Analytics and Learning Laboratory

Das deutsch-kanadische Helmholtz International Lab HIBALL baut auf der langjährigen Zusammenarbeit zwischen Neurowissenschaftler:innen und KI-Expert:innen unter der Leitung von Alan Evans an der McGill University in Montreal, Kanada, und Katrin Amunts am Forschungszentrum Jülich (FZJ) in Deutschland auf und entwickelt in enger Zusammenarbeit mit CIFAR und MILA in Kanada sowie Helmholtz AI in Deutschland die nächste Generation multimodaler 3D-Gehirnmodelle mit beispielloser räumlicher Auflösung. Dabei kommen neuartige Deep-Learning-Methoden und die neuesten Supercomputing-Architekturen zum Einsatz, um neurowissenschaftliche Daten im Petabyte-Bereich zu analysieren. Das Team entwickelt Infrastrukturlösungen für den Austausch und die Analyse großer Bilddatensätze, die mit den Diensten großer Hirnforschungsinitiativen kompatibel sind, insbesondere mit EBRAINS und der kanadischen Initiative „Healthy Brains for Healthy Lives“ (HBHL).

HIBALL wurde zwischen 2020 und 2025 mit einem Gesamtbudget von 6 Millionen Euro von der Helmholtz-Gemeinschaft und den kanadischen Partnern finanziert. Auch wenn diese Projektphase abgeschlossen ist, bleibt das HIBALL-Konsortium weiterhin aktiv und treibt die Weiterentwicklung dieses einzigartigen Datensatzes sowie des technischen Ökosystems voran, das wegweisende neurowissenschaftliche Forschung ermöglicht.

Projekt Webseite: HIBALL

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