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03.03.2018 | Original Article | Ausgabe 2/2018

Neuroinformatics 2/2018

Kaleido: Visualizing Big Brain Data with Automatic Color Assignment for Single-Neuron Images

Zeitschrift:
Neuroinformatics > Ausgabe 2/2018
Autoren:
Ting-Yuan Wang, Nan-Yow Chen, Guan-Wei He, Guo-Tzau Wang, Chi-Tin Shih, Ann-Shyn Chiang
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (https://​doi.​org/​10.​1007/​s12021-018-9363-3) contains supplementary material, which is available to authorized users.
Ting-Yuan Wang, Nan-Yow Chen and Guan-Wei He contributed equally to this work.

Abstract

Effective 3D visualization is essential for connectomics analysis, where the number of neural images easily reaches over tens of thousands. A formidable challenge is to simultaneously visualize a large number of distinguishable single-neuron images, with reasonable processing time and memory for file management and 3D rendering. In the present study, we proposed an algorithm named “Kaleido” that can visualize up to at least ten thousand single neurons from the Drosophila brain using only a fraction of the memory traditionally required, without increasing computing time. Adding more brain neurons increases memory only nominally. Importantly, Kaleido maximizes color contrast between neighboring neurons so that individual neurons can be easily distinguished. Colors can also be assigned to neurons based on biological relevance, such as gene expression, neurotransmitters, and/or development history. For cross-lab examination, the identity of every neuron is retrievable from the displayed image. To demonstrate the effectiveness and tractability of the method, we applied Kaleido to visualize the 10,000 Drosophila brain neurons obtained from the FlyCircuit database (http://​www.​flycircuit.​tw/​modules.​php?​name=​kaleido). Thus, Kaleido visualization requires only sensible computer memory for manual examination of big connectomics data.

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Zusatzmaterial
Figure S1 Benchmark of Kaleido. A-C: Computing resources used versus the number of neurons processed. A: Execution time. B: Peak memory. C: File size of output file. (PPTX 46 kb)
12021_2018_9363_MOESM1_ESM.pptx
Video S1 A 360-degree rotating movie showing the volume rendering result of random 10,000 neurons in the FlyCircuit with Kaleido visualization. (MP4 18591 kb)
12021_2018_9363_MOESM2_ESM.mp4
Video S2 An orthoslice movie showing the section view of random 10,000 neurons in the FlyCircuit with Kaleido visualization. (MP4 25583 kb)
12021_2018_9363_MOESM3_ESM.mp4
Literatur
Über diesen Artikel

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