科学家用AI打造单神经元重构系统，打破以往人工算法的限制，满足PB级大脑图像数据的处理需求

主要观点总结

文章介绍了Gapr作为新一代大规模协作型单神经元重构系统的开发及其在神经科学领域的应用。该系统由严军研究员和他的团队开发，能高效地处理TB/PB级别的数据并重构大量神经元，为绘制灵长类、尤其是人类大脑的单神经元投射图谱提供了重要基础。Gapr还适用于研究疾病模型动物的大脑连接组变化。

关键观点总结

关键观点1: Gapr系统的开发背景

随着脑科学研究的推进，全脑光学成像技术产生海量数据，需要高效、准确的神经元重构系统。严军研究员团队开发Gapr系统，以解决这一挑战。

关键观点2: Gapr系统的特点

Gapr允许多位用户在同一空间中参与神经元重构，实时看到彼此的状态，协同完成神经元重构。使用AI算法进行全面自动重构，可显著节省人力操作。Gapr还提供多种重构模式，满足不同类型的需求。

关键观点3: Gapr系统的应用与成果

Gapr系统已在小鼠大脑各个脑区的单神经元投射图谱研究中广泛应用，并生成包含全球最多小鼠单神经元投射图谱的数据集。通过Gapr系统，该团队在只有15组小鼠fMOST数据上重构得到4278个神经元，显著提高了整体重构效率。