“中国的脑计划今年刚刚启动，作为神经科学研究的基础设施，构建哺乳动物大脑空间定位图谱和联接图谱，也是中国脑计划的两个重要研究内容。

所谓工欲善其事，必先利其器。我的团队（实际上也是东南大学脑科学与智能技术研究院团队一部分）现阶段的主要目标，仍然是继续完善大规模脑数据的处理和分析平台，为神经生物学家提供高效、强大的计算分析工具，助力脑科学研究以及中国脑计划。”

作为 80 后科学家，能说出这番话，既和屈磊的多领域学习经历有关，更依赖于他近年来取得的科研成果。
目前，屈磊是安徽大学电子信息工程学院副院长、教授，同时也在东南大学脑科学与智能技术研究院任兼职教授。
2021 年，是他和团队的“科研丰收年”之一。10 月，其作为共同作者在 Nature发了两篇论文。前几天，又在 Nature Methods 发了续篇[1]，论文题为《小鼠全脑跨模态相干配准》（Cross-modal coherent registration of whole mouse brains）。
研究中，他建立出一个跨模态脑数据配准管线mBrainAligner。使用mBrainAligner，完成了 31 个高分辨率 fMOST 脑图像及 1741 个小鼠全脑神经元形态重建数据到 Allen 公共坐标框架图谱（Common Coordinate Framework atlas，CCFv3）的映射，为当前大规模全脑单细胞神经元形态分析和类型鉴定提供了支撑（参：中美科研团队建成世界最大的小鼠全脑神经元数据集，包含1741个“金标准”单细胞，助力大脑解析进程）。
该研究要解决的痛点在于：近年来，全脑测绘项目正使用连续双光子断层扫描、荧光微光切片断层扫描等方式收集大规模三维脑成像数据。
对于表征神经元类型和构建大脑线路图来说，将这些高维全脑图像配准到一个标准图谱上是必不可少的。

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除