Demand-driven volume rendering of terascale EM data
Notice bibliographique
Résumé
In neuroscience, a very promising bottom-up approach to understanding how the brain works is built on acquiring and analyzing electron microscopy (EM) scans of brain tissue, an area known as Connectomics. This results in volume data of extremely high resolution of 3--5nm per pixel and 25--50nm slice thickness, overall leading to data sizes of many terabytes [Jeong et al. 2010]. To support the work of neurobiologists, interactive exploration and analysis of such volumes requires novel visual computing systems because the requirements differ from those of current systems in several key aspects. In this talk, we describe the system that we are working on to enable neuroscientists to interactively roam terascale EM volumes and support their analysis. A major design principle was to avoid the standard approach of pre-computing a 3D multi-resolution hierarchy such as an octree. Data acquisition proceeds from 2D image tile to 2D image tile, where not only the slices along the z axis are scanned independently, but each slice is itself acquired as many smaller image tiles. These images tiles need to be aligned and stitched, and neurobiologists also want to be able to combine different resolutions used for scanning different regions, without re-sampling everything to a single global resolution. Therefore, we focus on working directly with a stream of individual 2D image tiles, instead of a 3D volume that usually is assumed to exist in its entirety for visualization. We perform interactive volume rendering of a "virtual" volume, where the corresponding physical storage is only represented and populated in a sparse manner with 2D instead of 3D image data on the fly during rendering. Furthermore, these 2D image tiles can be of different resolution, scale, and orientation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».