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Blue linen blouse screen printed with neurons of the hippocampus as illustrated by Santiago Ramon y Cajal. Textile print and blouse by Melina Bloomfield.
Excitatory pyramidal neuron of cortex highlighting structure of dendrites, branches that receive synaptic input from axons of other cells.
Render by Amy Sterling from reconstructions by Seung Lab, Princeton Neuroscience Institute using images acquired by The Allen Institute. Funded by IARPA MICrONS. Rendered in Cinema 4D using Otoy Octane GPU renderer.
I was playing with wasabi and soy sauce on my plate after a large sushi dinner, and drew a neuron, complete with dendrites and axon.
Fluorescence microscope image taken of mouse hippocampal cells dyed with Oregon Green 488 BAPTA-1. Neurons appear as a wiry, bright object (with the cell body illuminated) while the larger, spread out shapes are neuroglia.
¿ nyur-uh-KANTH-us ? -- Greek: neuron (vein, nerve); ákantha (thorn, spine); spiny vein ... Dave's Botanary
¿ tet-ra-gon-uh-STAK-ee-us ? -- from the Greek tetragono (four-angled) and stachys (flower spike) ... Dave's Botanary
¿ try-NER-vee-us ? -- three-veined ... Dave's Botanary
commonly known as: three-veined neuracanthus • Gujarati: મોટા ગંઠેર mota ganther • Kannada: ನೀಲಿ ಹೂವು ಕಡ್ಡಿ nili huuvu kaddi • Marathi: निळगोंडा nilgonda
botanical names: Neuracanthus tetragonostachyus subsp. trinervius (Wight) Bidgood & Brummitt ... homotypic synonyms: Neuracanthus trinervius Wight ... POWO, retrieved 21 November 2023
CREDITS: Migliorini Elisa, Grenci Gianluca, Marco Lazzarino/IOM-CNR Laboratorio TASC e Centro di Biomedicina Molecolare (CBM) Area Science Park, Basovizza, Trieste.
The nEUROn is the European fuill-scale technological demonstrator for an UCAV developed by an industrial tema led by Dassault Aviation with the collaboration of Finmeccanica-Alenia Aermacchi, Saab, Airbus Defence and Space, RUAG and HAI.
#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos
et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.
Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.
Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".
Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.
Plusieurs couches de neurones
L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.
Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.
Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.
"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."
"L'inceptionnisme"
Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.
Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.
Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.
Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.
Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.
Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.
Mouse primary hippocampal neuron at DIV7 expressing GFP reporter.
I made this 3D volume rendering with the Volume Viewer ImageJ plugin. It was constructed from a 50-slice Z-stack taken @ 10micron intervals with a Zeiss LSM510 at 100X mag in oil immersion.
The degeneration of upper motor neurons – a small group of brain cells – is key to the development of ALS, or Lou Gehrig’s disease. Now, scientists reveal the underlying mechanism.
healthnews.juicyworldnews.com/uncategorized/medical-news-...
brain, cells, disease, Hande Ozdinler, neurons
Les astrocytes sont des cellules en forme d'étoile dont la fonction est de fournir les nutriments nécessaires et réguler l'environnement chimique des neurones, ainsi que de contrôler et moduler l'activité de ces derniers. Une caractéristique des astrocytes est leur capacité à former des réseaux via l'expression de connexines, des protéines de jonctions communicantes. L'une d'elles, l'isoforme connexine 30 (Cx30), est retrouvée spécifiquement dans les astrocytes.
Ici, on observe par microscopie confocale, un transfert vers des astrocytes de gènes viraux (on parle de "transfection virale") surexprimant la protéine de jonction Cx30 . Le vecteur viral s'exprimant dans les astrocytes est marqué en vert par immunomarquage. Les astrocytes sont visualisés en rouge, grâce à l'expression de leur protéine S100b (spécifique de certains neurones).
Barre d'échelle de la microscopie : 20 µm pour les faibles grossissements (à gauche), et 50 µm pour les forts grossissements (à droite).
© Neuroglial Interactions in Cerebral Physiology and Pathologies team CNRS UMR 7241/Inserm U1050..licence CC-BY-NC 4.0 international
En savoir plus :
Les astrocytes jouent un rôle crucial dans la physiologie cérébrale et il est maintenant établi qu'ils régulent le fonctionnement des réseaux neuronaux, influençant ainsi la cognition, la plasticité cérébrale et la régulation des états de vigilance (l'éveil, le sommeil lent et le sommeil paradoxal).
Des chercheuses et chercheurs de l’Inserm, au sein du laboratoire « Interactions neurogliales dans la physiopathologie cérébrale », avaient déjà montré chez des souris chez lesquelles la protéine de jonction Cx30 est absente, que la taille du réseau d’astrocytes ainsi que son efficacité étaient diminuées. Dans une nouvelle étude chez la souris parue en 2023, cette équipe montre qu’augmenter l'expression de Cx30 augmenterait la taille du réseau astrocytaire. En revanche, cela ne s’accompagnerait pas d’une plus grande efficacité du système nerveux à former et de défaire des connexions entre neurones (on parle de plasticité synaptique), au contraire, la plasticité synaptique diminuerait, ce qui se traduit par une diminution des capacités d'apprentissage. Ces résultats suggèrent que les réseaux astrocytaires seraient régulés physiologiquement pour atteindre une taille optimale permettant elle-même une bonne régulation des fonctions neuronales.
Sources : Upregulation of astroglial connexin 30 impairs hippocampal synaptic activity and recognition memory, Plos Biology, 11 avril 2023