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从远古至今，人类对大脑这一生物体最复杂、功能最强大的器官的探索从未停止过。通过对大脑微观层面重建模拟，了解大脑运作机制是目前脑科学领域的一个重要研究方向，不仅有助于人类脑疾病的处置，还会对机器学习和智能产业的发展产生巨大的推动作用。
然而，对大脑的微观重建绝非易事。哈佛大学教授Jeff Lichtman说，这是一个巨大的挑战，它的规模类似于人类基因组计划。美国联邦政府高级情报研究计划署制定大脑皮层网络机器智能计划，旨在逆向重建1立方毫米的大脑。在国内，中科院自动化所微观重建与智能分析团队也开展了脑微观重建工作，通过对关键技术进行攻关建立了突触水平神经大数据重建与分析平台，在“纳米尺度、突触水平”上重建微观大脑，推开了我国绘制“微观大脑线路图”的大门。
大脑神经组织在完好制样后被切成极其细薄的切片，在高度集成化的显微镜集群中成像，再通过智能化识别的软件平台，对神经大数据进行标注分析和三维重建，呈现出脑细胞彼此连接而形成的线状延伸，构建出一幅幅微观“大脑线路图”。这张图精细到纳米尺度，可以显示神经元的突触结构。
从国际进展来看，大规模突触水平的重建主要受限于电镜图像的快速获取能力和大体量数据的自动分析和处理能力。
中科院自动化所微观重建与智能分析团队，在这两方面进行了技术攻关：通过电镜探测器优化设计、序列成像稳定控制和实时在线配准系统设计大幅提高了成像效率，较传统电镜提高了1-2个数量级，单台成像数据最高可达2TB/天。在大体量数据的自动分析处理方面，依据神经元细胞的形态特征，设计了多种深度神经网络进行神经元自动检测，研发了一套从海量光学到电镜图像数据中快速检测定位突触、线粒体和神经元的算法集，有效解决了自动检测和形态重建的困难，大幅降低了重建工程的时间消耗，研发的算法模型在相关领域国际竞赛中名列前茅。
