неММО: EyeWire - игра про нервы

Project Discovery не первая научно полезная игра. Раньше я рассказывал про белок, а пока мы ждем реализации красочного классификатора в EVE Online, предлагаю интересующимся полезными для науки играми ещё одну.

В EyeWire мы в игровой форме отслеживаем пути нейронов в срезах ткани. Это тоже задача для пытливого человеческого глаза, которую плохо решают компьютеры. Нам предстоит просматривать микрофотографии тонких срезов нервной ткани и строить очертания нейронов, выискивая их в переплетении соседних клеток. Можно сказать, что это паззл наоборот — нужно выявить и вычленить части одной клетки в общей мешанине. А трёхмерная карта поможет перед отправкой решения оценить, правдоподобен ли результат.

Попробуйте — это интересно.
http://eyewire.org/explore

21 комментарий

avatar
На заглавной странице немного неочевидно, что кроме кнопки «Играть» внизу есть стрелочка, понажимав на которую можно увидеть небольшую презентацию проекта.
  • 0
avatar
Интересно… и не очень ясно, какой от меня толк, если система в состоянии подсветить правильные и неправильные «нейроны» самостоятельно. Или это только поначалу?

Если дальше этой подцветки не будет, то я уже не разберусь — пока что выбор между правильным и неправильным выглядит случайным, и форма нейронов этих выглядит хаотичной и достаточно угловатой, чтобы включать самые необычные куски.
  • 0
avatar
Так, вроде чуть понятней, надо следить за чёрными границами на 2D, и по 3D пытаться понять, случайные выступы — это ответвление, или просто случайные выступы…
  • 0
avatar
Всё так, нужно следить за непрерывностью волокон на срезах. Трехмерная карта позволяет оценить ветвления и иногда понять, что выделил лишнего, например.
  • 0
avatar
Мда, после парочки кубов на 100-150 я было подумал, что разобрался, но потом было несколько по 3-4, и я понял, что ошибся :)

Таких не берут в краудсорсинг.
  • 0
avatar
Компьютер способен выделить некоторые части. Но по ходу решения видно, что часто это выделение прерывается, когда он уже не может различить, а глазом тем не менее видно, что отросток продолжается. Собственно, в этом главный смысл :)
Комментарий отредактирован 2016-01-29 00:02:49 пользователем Andre
  • 0
avatar
И кроме туториала есть еще FAQ, если хочется поразбираться
  • 0
avatar
Большое спасибо за информацию об этом проекте.
  • 0
avatar
Проект замечательный! Чувствую, зависну надолго. Греет осознание того, что все это — не пустое времяпровождение.
Компьютер — это всего лишь помощник, выделенный участок заливается исходя из алгоритма, в рамках границ на срезах, которые видит компьютер, но часто — с ошибками, или недостаточно. Вот для этого и нужны люди.
  • +1
avatar
Долго думал, почему края на 2D и 3D не совпадают. Потом выяснил, что если уменьшить высоту окна, становится правильно. В общем, масштабирование 2D завязано на высоту, а вылезание ширины за рамки никто не проверил. (да, у меня монитор 3:4)

Весьма интересно, но порой кажется, что я хуже компьютера в этом деле.
  • +2
avatar
Попробуй кубы второго уровня… Вот где вынос мозга… там тебе еще практикум в 6 шагов дают. Если сильно напортачишь на одном из шагов — сбрасывают на первый… Я так и не прошла дальше 4-го… решила вернуться на кубы попроще.
  • 0
avatar
Прошёл этот практикум. Да, некоторые примеры — тот ещё хардкор (особенно с серьёзными осечками разбиения). Странным образом обошлось единственной пропущенной веткой (было крайне непонятно, соединены там концы или нет) в одном примере (и его засчитали). Неоднозначностей слишком много.
Но дальше там ещё хуже. Попадается даже шум вида смещённых или смазанных плоскостей.

А вот тамошний чат у меня совершенно не хочет держать коннект.
  • 0
avatar
Я прошел обучалку с незаполняемым прогрессбаром… и ничего не понял.
  • 0
avatar
А вот это действительно не обучение, а скорее дрессировка. Минимум объяснений, несколько примеров с обратной связью, несколько контрольных примеров с отложенной обратной связью — и вперёд. Разбор кучи нейронов с помощью дрессированной кучи нейронов, понимание сути исследуемого явления не требуется.
А результат собираются использовать для обучения ИИ, чтобы то же самое делал с большей скоростью.
Ну и качество изображений иногда оставляет желать лучшего, а для более тонких нервных волокон порой тупо не хватает разрешающей способности
  • +1
avatar
Ох, я бы не сказала — что не требуется понимание.
Через какое-то время начинаешь понимать строение, направления и прочие нюансы. Часто приходится включить логику и интуицию в поиске пропавшей «ниточки». А это далеко не «закрась недокрашенный кружочек».
В общем, мне нравится, но, блин, как сяду сделать пару кубов, так и встаю через пару часов только… так затягивает!
Комментарий отредактирован 2016-01-30 22:36:22 пользователем Devina
  • 0
avatar
Я имел ввиду, что понимание требуется именно на уровне сопоставления предоставленной визуальной информации, без особого разбора подробностей, что есть что у нейрона (пару комментариев там было, да и всё) и как оно работает. Те же синапсы (по крайней мере мне кажется, что это они) — это иной раз та ещё головоломка, убедиться, что там есть граница (или нет и это ответвление). Плюс фокусировка на мелкий масштаб — отслеживание одной ветви в пределах одного куба (я понимаю, что кубы перекрываются, но когда дано нечто, размазанное по углу, очень хочется сдвинуть рамки), что ещё больше абстрагирует задачу. Это именно тот самый уровень полуавтоматического сопоставления данных. Я предпочитаю оперировать на несколько более высоком уровне, поэтому как-то не слишком комфортно себя чувствую в изоляции от полной картины.

Однако, и вправду затягивает. И почему-то второй уровень мне даётся лучше, чем первый.
  • +1
avatar
Продвинутые игроки могут работать на уровне всей клетки. Искать стыки кубов, подтверждать (или удалять) ответвления и всякой разное. Подробнее не знаю, почерпнуто из FAQ. :)
  • 0
avatar
А где выбрать второй уровень кубов?
  • 0
avatar
Там есть кнопка выбора клетки (переходишь в режим overview и нажимаешь change cell). Даётся список клеток над которыми ведётся работа — там есть клетки разных уровней.
  • +1
avatar
Я всё не могу понять роль границ на сканах. В чате спросил, как вообще даже пытаться понять, что правильно, а что нет (фидбека ведь ноль), и геймадмин сказал, что самое главное — следить за чёрными границами, нейрон не должен за них выходить.

Ну ок.

И теперь получается, что я вижу, что идёт отросток, и заканчивается посреди куба, и есть несколько потенциальных ответвлений («шишек»), но все они очерчены чёрными границами. Выбрать произвольное продолжение я могу, без вопросов, но оно ж произвольное, надёжней монетку подбрасывать, чем меня спрашивать :)

Загадочно.
  • 0
avatar
Чёрные линии — это клеточная мембрана (точнее, они вроде ввели краситель в межклеточное пространство), то есть граница клетки. Каждый нейрон — это одна клетка, пусть и с целым деревом отростков (потому их и зовут дендритами). Собственно, задача и состоит в том, чтобы отыскать, что из всех этих волокон принадлежит конкретному нейрону.
Так вот, шишка, если она очерчена мембраной — это нервное окончание (и, возможно, синапс). Этот нерв там не продолжается.
  • +1
Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.