对话北京脑所丨以算力为墨，解码大脑宇宙

2026-04-10 10:02:02, 蔡司显微镜卡尔蔡司(上海)管理有限公司

导语

显微成像技术的飞速发展为生命科学研究带来了前所未有的数据冲击，北京脑科学与类脑研究所（CIBR）影像平台工程师高辛未老师借助蔡司 arivis 智能图像分析软件，为我们分享了她从“海量数据”到“科学发现”的跨越。

^{▲ 高辛未北京脑科学与类脑研究所影像平台工程师}

^{长期致力于显微成像用户培训及深度图像数据分析，在全脑配准、神经追踪及三维重构等领域拥有深厚的实战经验。}

迎接大数据时代的“脑”挑战

北京脑科学与类脑研究所（CIBR）影像平台目前不仅服务所内课题组，也逐步面向社会开放，随着数据类型的日益丰富，图像处理的任务从透明化全脑配准、钙信号分析到复杂的神经分支定量，跨度非常大。

高辛未：“我们面临的是''大、繁、精''三大挑战：

1. 数据量巨大（TB 级已是常态）

2. 结构复杂（如交织的血管和神经纤维）

3. 精度要求极高

在大数据时代，海量数据和复杂结构已司空见惯，图像分析软件不再仅仅是一种辅助工具，它已成为实现科学研究所需高度精确结果的关键因素。”

深度使用arivis

持续迭代更新的“六边形战士”

高辛未：“我明显感觉到迭代与更新，流程化和成熟度上不断提升。界面更清晰，可扩展性也变强了。令我印象深刻的是 Blob Finder 模块，它在处理点状信号时的速度与准确度表现优异；另外， Compartment 功能在建立复杂的层级关系时变得极其灵活。这种成熟度让很多以往棘手的分析任务变得游刃有余。

→ 学习 arivis 该功能模块视频课程

另外，arivis 提供从电镜、CT 到荧光的数据全流程支持，强大的 Pipeline 模式和批处理能力也极大的解放了实验室同学的生产力，哪怕是新手，也可以利用预设流程快速上手，其次是蔡司技术专家的进阶培训与支持，也让 arivis 软件的学习变得更加容易。

综合来看，arivis 像是一个各方面都很均衡的''六边形战士''。”

实战案例

从海马体配准到内质网提取

案例一

从全脑脑区配准到局部脑区配准

高辛未：“我们以往在做三维全脑配准时，虽然对全脑配准流程很熟悉，但''海马''等局部脑区的对齐效果总是不够理想。后来结合arivis的脑图谱配准算法和 Volume Fusion 功能，局部脑区的对齐准确度得到了质的提升，直接打通了阻碍后续信号分析的这一难点。”

案例二

深度学习赋能内质网分析

高辛未：“针对内质网这类复杂的数据，我们先利用arivis AI 深度学习模块进行精准提取，再结合扩展 arivis 的 Tubular 分析方法来计算 Branch Point（分支点）等指标。arivis最聪明的一点在于它能通过参数调节有效滤除多余的伪影，还可以灵活结合不同 AI 分割方法提高结果准确度，这种对准确度的把控，是量化研究的底气所在。”

^{▲ arivis分析的内质网网络结构，原图（左）、结果（中）、局部放大（右）}

^{>>>左右滑动查看更多}

^{▲借助 arivis 可帮助获得内质网类型与统计参数}^[1]

高辛未工程师

北京脑科学与类脑研究所影像平台

我觉得 arivis 在多模态成像的相关研究上非常有潜力，像光电联用以及跨尺度的三维定量分析等，相信通过进一步加强流程的整合和自动化，未来对实际工作带来更大的助力。

^{▲ 长按申请 arivis 30天免费试用装}

展望未来

显微成像技术飞速发展带来的图像数据冲击不仅是神经科学领域会遇到的问题，细胞、类器官、生物制药、材料研究等等，同样存在这些数据难题。蔡司希望和更多老师展开技术交流，提供行业对话的机会，借助蔡司显微镜前沿的硬件和软件生态系统，帮助科研工作者在微观世界中探索更多可能性！

参考文献

[1] Viana, Matheus P. , et al. "Mitochondrial Fission and Fusion Dynamics Generate Efficient, Robust, and Evenly Distributed Network Topologies in Budding Yeast Cells." #i{Cell Systems} 10.3(2020).

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