I will start by posing a little bit of a challenge: the challenge of dealing with data, data that we have to deal with in medical situations. It's really a huge challenge for us. And this is our beast of burden -- this is a Computer Tomography machine, a CT machine. It's a fantastic device. It uses X-rays, X-ray beams, that are rotating very fast around the human body. It takes about 30 seconds to go through the whole machine and is generating enormous amounts of information that comes out of the machine. So this is a fantastic machine that we can use for improving health care, but as I said, it's also a challenge for us. And the challenge is really found in this picture here. It's the medical data explosion that we're having right now. We're facing this problem. And let me step back in time.
Voi începe printr-o mică provocare, provocarea tratării datelor, a datelor cu care avem de-a face în situații medicale. Este într-adevăr o provocare imensă pentru noi. Iar aceasta este bestia noastră de povară. Acesta este un tomograf computerizat -- o mașină CT. Este un dispozitiv fantastic. Folosește raze X, fascicole de raze X, care se rotesc foarte repede în jurul corpului uman. Durează cam 30 de secunde trecerea prin întreaga mașină și generează cantități enorme de informație care ies din mașina CT. Deci asta este o mașină fantastică pe care o putem utiliza pentru a îmbunătăți îngrijirea sănătății. Dar așa cum am spus, este și o provocare pentru noi. Iar provocarea se găsește de fapt în această imagine. Este explozia de date medicale care are loc chiar acum. Avem această problemă. Permiteți-mi să mă întorc în timp.
Let's go back a few years in time and see what happened back then. These machines that came out -- they started coming in the 1970s -- they would scan human bodies, and they would generate about 100 images of the human body. And I've taken the liberty, just for clarity, to translate that to data slices. That would correspond to about 50 megabytes of data, which is small when you think about the data we can handle today just on normal mobile devices. If you translate that to phone books, it's about one meter of phone books in the pile. Looking at what we're doing today with these machines that we have, we can, just in a few seconds, get 24,000 images out of a body, and that would correspond to about 20 gigabytes of data, or 800 phone books, and the pile would then be 200 meters of phone books. What's about to happen -- and we're seeing this; it's beginning -- a technology trend that's happening right now is that we're starting to look at time-resolved situations as well. So we're getting the dynamics out of the body as well. And just assume that we will be collecting data during five seconds, and that would correspond to one terabyte of data -- that's 800,000 books and 16 kilometers of phone books. That's one patient, one data set. And this is what we have to deal with.
Să mergem cu câțiva ani înapoi în timp și să vedem ce s-a întâmplat atunci. Au apărut aceste mașini -- au început să apară în anii 1970 -- ele scanau corpurile umane, și produceau cam 100 de imagini ale corpului uman. Mi-am permis libertatea, doar pentru claritate, să transform asta în felii de date. Asta ar corespunde la aproximativ 50 MB de date, care este puțin când te gândești la datele pe care le putem manevra azi pe dispozitivele mobile normale. Dacă transform asta în cărți de telefon, este o grămadă de cărți de telefon, cam de un metru. Privind la ce facem noi azi cu aceste mașini pe care le avem, putem, în doar câteva secunde, să obținem 24.000 imagini ale corpului. Și asta corespunde cu aproximativ 20 GB de date, sau 800 cărți de telefon. Iar grămada de cărți de telefon ar fi de 200 de metri. Ceea ce se va întâmpla -- și vedem asta deja, a început -- un trend al tehnologiei care are loc chiar acum este că începem să ne uităm și la rezultatele în timp. Deci obținem și dinamica corpului. Și să presupunem că vom colecta date pentru doar cinci secunde, și că asta corespunde cu un terabyte de date. Asta înseamnă 800.000 de cărți și 16 km de cărți de telefon. Acesta este un pacient, un singur set de date. Și cu asta avem noi de a face.
So this is really the enormous challenge that we have. And already today -- this is 25,000 images. Imagine the days when we had radiologists doing this. They would put up 25,000 images, they would go like this, "25,0000, okay, okay. There is the problem." They can't do that anymore. That's impossible. So we have to do something that's a little bit more intelligent than doing this. So what we do is that we put all these slices together. Imagine that you slice your body in all these directions, and then you try to put the slices back together again into a pile of data, into a block of data. So this is really what we're doing. So this gigabyte or terabyte of data, we're putting it into this block. But of course, the block of data just contains the amount of X-ray that's been absorbed in each point in the human body. So what we need to do is to figure out a way of looking at the things we do want to look at and make things transparent that we don't want to look at. So transforming the data set into something that looks like this. And this is a challenge. This is a huge challenge for us to do that.
Deci aceasta este provocarea enormă pe care o avem. Și azi asta înseamnă deja 25.000 de imagini. Imaginați-vă zilele când radiologii vor face asta. Vor afișa pe perete 25.000 de imagini, vor trece prin ele așa: "25.000, în regulă, în regulă. Acolo este problema." Ei nu mai pot face asta, este imposibil. Așa că trebuie să facem ceva care e puțin mai inteligent decât asta. Iar ceea ce facem este să asamblăm aceste felii împreună. Imaginați-vă că feliați corpul vostru în toate aceste direcții, și apoi încercați să asamblați feliile împreună într-o grămadă de date, într-un bloc de date. Deci asta facem noi de fapt. Deci acest gigabyte sau terabyte de date îl punem în acest bloc. Dar desigur blocul de date conține doar cantitatea de raze X care a fost absorbită de fiecare punct din corpul uman. Așa că trebuie să găsim o cale de a privi la lucrurile la care vrem să privim și să facem transparente lucrurile la care nu vrem să privim. Deci să transformăm grămada de date în ceva care arată aşa. Iar asta este o provocare. Este o mare provocare pentru noi să facem asta.
Using computers, even though they're getting faster and better all the time, it's a challenge to deal with gigabytes of data, terabytes of data and extracting the relevant information. I want to look at the heart. I want to look at the blood vessels. I want to look at the liver. Maybe even find a tumor, in some cases. So this is where this little dear comes into play. This is my daughter. This is as of 9 a.m. this morning. She's playing a computer game. She's only two years old, and she's having a blast. So she's really the driving force behind the development of graphics-processing units. As long as kids are playing computer games, graphics is getting better and better and better. So please go back home, tell your kids to play more games, because that's what I need.
Folosind calculatoare, chiar dacă ele devin mereu tot mai rapide, este o provocare să lucrezi cu gigabytes de date, terabytes de date și să extragi informația relevantă. Vreau să privesc inima, vreau să văd vasele de sânge, vreau să văd ficatul, poate chiar o tumoare în unele cazuri. Așa că aici întră în joc draga mea micuță. Ea este fiica mea. Asta este la 9:00, azi dimineață. Ea joacă un joc pe calculator. Ea are numai doi ani, și se distrează copios. Deci ea este forța motoare din spatele dezvoltării unităților de procesare grafice. Cât timp puștii se joacă pe calculator, grafica devine tot mai bună și mai bună. Așa că vă rog să mergeți acasă, spuneți copiilor să joace mai multe jocuri, fiindcă eu de asta am nevoie.
So what's inside of this machine is what enables me to do the things that I'm doing with the medical data. So really what I'm doing is using these fantastic little devices. And you know, going back maybe 10 years in time when I got the funding to buy my first graphics computer -- it was a huge machine. It was cabinets of processors and storage and everything. I paid about one million dollars for that machine. That machine is, today, about as fast as my iPhone. So every month there are new graphics cards coming out, and here is a few of the latest ones from the vendors -- NVIDIA, ATI, Intel is out there as well. And you know, for a few hundred bucks you can get these things and put them into your computer, and you can do fantastic things with these graphics cards. So this is really what's enabling us to deal with the explosion of data in medicine, together with some really nifty work in terms of algorithms -- compressing data, extracting the relevant information that people are doing research on.
Deci ce este în această mașină îmi permite să fac lucrurile pe care le fac cu datele medicale. De fapt folosesc aceste mici dispozitive fantastice. Și dacă mergem înapoi în timp cu poate 10 ani când am primit finanțarea să cumpăr primul meu calculator grafic. Era o mașină imensă. Avea dulapuri de procesoare și de stocare și de toate. Am plătit cam un milion de dolari pentru acea mașină. Azi, acea mașină este cam la fel de rapidă ca iPhone-ul meu. În fiecare lună apar noi plăci grafice. Și iată aici câteva din ultimele apărute -- NVIDIA, ATI, Intel sunt printre producători. Și pentru câteva sute de dolari poți obține aceste plăci și le montezi în calculatorul tău, și poți face lucruri fantastice cu aceste plăci grafice. Deci acesta ne permite într-adevăr să facem față exploziei de date în medicină, împreună cu niște lucrări elegante în domeniul algoritmilor -- compresiei de date, extragerii informației relevante căutate de oameni.
So I'm going to show you a few examples of what we can do. This is a data set that was captured using a CT scanner. You can see that this is a full data [set]. It's a woman. You can see the hair. You can see the individual structures of the woman. You can see that there is [a] scattering of X-rays on the teeth, the metal in the teeth. That's where those artifacts are coming from. But fully interactively on standard graphics cards on a normal computer, I can just put in a clip plane. And of course all the data is inside, so I can start rotating, I can look at it from different angles, and I can see that this woman had a problem. She had a bleeding up in the brain, and that's been fixed with a little stent, a metal clamp that's tightening up the vessel. And just by changing the functions, then I can decide what's going to be transparent and what's going to be visible. I can look at the skull structure, and I can see that, okay, this is where they opened up the skull on this woman, and that's where they went in. So these are fantastic images. They're really high resolution, and they're really showing us what we can do with standard graphics cards today.
Deci vă voi arăta câteva exemple de ce putem face. Acesta este un set de date capturat folosind un scanner CT. Puteți vedea că sunt date complete. Este o femeie. Puteți vedea părul. Puteți vedea structurile individuale ale femeii. Puteți vedea că există o împrăștiere a razelor X pe dinte, pe metalul din dinte. De acolo provin acele artefacte. Dar este complet interactiv pe o placă grafică standard pe un calculator normal, și pot adăuga ușor o secțiune. Și desigur toate datele sunt incluse, așa că pot să încep să rotesc, pot privi din unghiuri diferite, și pot vedea că această femeie a avut o problemă. A avut o sângerare în creier, și a fost rezolvată cu un mic stent, o armătură metalică care întărește vasul de sânge. Și doar prin schimbarea funcțiilor, pot decide apoi ce va fi transparent și ce va fi vizibil. Și pot vedea structura craniului, și pot vedea că aici au deschis craniul acestei femei, și aici au intrat pentru intevenție. Deci acestea sunt imagini fantastice. Ele au o rezoluție foarte mare, și ele chiar ne arată ce putem face azi cu plăcile grafice standard.
Now we have really made use of this, and we have tried to squeeze a lot of data into the system. And one of the applications that we've been working on -- and this has gotten a little bit of traction worldwide -- is the application of virtual autopsies. So again, looking at very, very large data sets, and you saw those full-body scans that we can do. We're just pushing the body through the whole CT scanner, and just in a few seconds we can get a full-body data set. So this is from a virtual autopsy. And you can see how I'm gradually peeling off. First you saw the body bag that the body came in, then I'm peeling off the skin -- you can see the muscles -- and eventually you can see the bone structure of this woman.
Acum folosim asta în realitate și am încercat să înghesuim o mulțime de date în sistem. Iar una din aplicațiile la care am lucrat -- și asta a început să se răspândească global -- este aplicația pentru autopsii virtuale. Din nou, privim la seturi foarte, foarte mari de date, și ați văzut acele scanări complete ale corpului pe care le putem face. Doar împingem corpul prin scannerul CT și în numai câteva secunde avem un set date al întregului corp. Asta este de la o autopsie virtuală. Și puteți vedea cum "descojesc" gradat corpul. Întâi ați văzut sacul în care a sosit corpul, apoi am eliminat pielea -- puteți vedea mușchii -- și în final puteți vedea structura osoasă a femeii.
Now at this point, I would also like to emphasize that, with the greatest respect for the people that I'm now going to show -- I'm going to show you a few cases of virtual autopsies -- so it's with great respect for the people that have died under violent circumstances that I'm showing these pictures to you. In the forensic case -- and this is something that ... there's been approximately 400 cases so far just in the part of Sweden that I come from that has been undergoing virtual autopsies in the past four years. So this will be the typical workflow situation. The police will decide -- in the evening, when there's a case coming in -- they will decide, okay, is this a case where we need to do an autopsy? So in the morning, in between six and seven in the morning, the body is then transported inside of the body bag to our center and is being scanned through one of the CT scanners. And then the radiologist, together with the pathologist and sometimes the forensic scientist, looks at the data that's coming out, and they have a joint session. And then they decide what to do in the real physical autopsy after that.
Ajuns aici, aș vrea să accentuez că, cu cel mai mare respect pentru oamenii pe care îi voi arăta -- vă voi arăta câteva cazuri de autopsii virtuale -- deci cu mare respect pentru oamenii care au murit în circumstanțe violente, oameni despre care vă voi arăta aceste imagini. În cazul criminalistic -- iar asta este ceva din care au fost aproximativ 400 de cazuri până acum, numai în acea parte a Suediei de unde vin eu în care au folosit autopsii virtuale în ultimii patru ani. Deci asta este o situație tipică de flux de activitate. Poliția va decide -- seara, când sosește un caz -- ei vor decide că în acest caz este nevoie de o autopsie. Dimineața, între orele șase și șapte, sacul care conține corpul este transportat la centrul nostru și este scanat de unul din scanerele CT. Apoi radiologul împreună cu patologul și câteodată cu un investigator criminalist, privesc la datele care rezultă, și au o sesiune comună. Și apoi ei decid ce se va face după asta în autopsia reală.
Now looking at a few cases, here's one of the first cases that we had. You can really see the details of the data set. It's very high-resolution, and it's our algorithms that allow us to zoom in on all the details. And again, it's fully interactive, so you can rotate and you can look at things in real time on these systems here. Without saying too much about this case, this is a traffic accident, a drunk driver hit a woman. And it's very, very easy to see the damages on the bone structure. And the cause of death is the broken neck. And this women also ended up under the car, so she's quite badly beaten up by this injury.
Acum să privim la câteva cazuri, iată unul din primele cazuri pe care le-am avut. Puteți vedea realmente detaliile setului de date, este o rezoluție foarte mare. Iar algoritmul nostru ne permite să mărim toate detaliile. Și este complet interactiv, așa că poți roti și privi la lucruri în timp real pe aceste sisteme. Fără să spun prea multe despre acest caz, acesta este un accident rutier, un șofer beat a lovit o femeie. Și sunt foarte, foarte ușor de văzut stricăciunile structurii osoase. Iar cauza morții este gâtul rupt. Și femeia asta a ajuns sub mașină, așa că ea este destul maltrată de acest accident.
Here's another case, a knifing. And this is also again showing us what we can do. It's very easy to look at metal artifacts that we can show inside of the body. You can also see some of the artifacts from the teeth -- that's actually the filling of the teeth -- but because I've set the functions to show me metal and make everything else transparent. Here's another violent case. This really didn't kill the person. The person was killed by stabs in the heart, but they just deposited the knife by putting it through one of the eyeballs. Here's another case. It's very interesting for us to be able to look at things like knife stabbings. Here you can see that knife went through the heart. It's very easy to see how air has been leaking from one part to another part, which is difficult to do in a normal, standard, physical autopsy. So it really, really helps the criminal investigation to establish the cause of death, and in some cases also directing the investigation in the right direction to find out who the killer really was.
Iată aici un alt caz, un omor cu cuțitul. Și asta ne arată din nou ce putem face. Este foarte ușor să te uiți la obiectele de metal pe care le putem arăta în interiorul corpului. Puteți vedea deasemenea unele obiecte din dinți -- astea sunt de fapt plombele din dinți -- fiindcă am reglat funcțiile ca să arate metalul și să facă orice altceva transparent. Iată un alt caz violent. Asta nu a ucis de fapt persoana. Persoana a fost ucisă prin lovituri de cuțit în inimă, dar ei au depozitat arma prin străpungerea unuia din ochi. Iată un alt caz. Este foarte interesant pentru noi să fim în stare să privim la lucruri ca loviturile de cuțit. Aici puteți vedea că, cuțitul a străpuns inima. Este foarte ușor de văzut cum scurge aerul dintr-o parte spre altă parte, ceea ce este dificil de făcut într-o autopsie normală, fizică. Deci ajută foarte mult investigația criminală să stabilească cauza morții, și în unele cazuri să orienteze investigația în direcția corectă pentru a afla cine a fost de fapt ucigașul.
Here's another case that I think is interesting. Here you can see a bullet that has lodged just next to the spine on this person. And what we've done is that we've turned the bullet into a light source, so that bullet is actually shining, and it makes it really easy to find these fragments. During a physical autopsy, if you actually have to dig through the body to find these fragments, that's actually quite hard to do.
Iată un alt caz despre care cred că este interesant. Aici puteți vedea un glonț care s-a înfipt exact lângă coloana vertebrală a persoanei. Și noi am transformat glonțul într-o sursă de lumină, deci glonțul chiar strălucește, iar astfel aceste fragmente sunt foarte ușor de găsit. Într-o autopsie fizică, dacă trebuie să cauți prin corp aceste fragmente, asta este foarte de greu de făcut.
One of the things that I'm really, really happy to be able to show you here today is our virtual autopsy table. It's a touch device that we have developed based on these algorithms, using standard graphics GPUs. It actually looks like this, just to give you a feeling for what it looks like. It really just works like a huge iPhone. So we've implemented all the gestures you can do on the table, and you can think of it as an enormous touch interface. So if you were thinking of buying an iPad, forget about it. This is what you want instead. Steve, I hope you're listening to this, all right. So it's a very nice little device. So if you have the opportunity, please try it out. It's really a hands-on experience. So it gained some traction, and we're trying to roll this out and trying to use it for educational purposes, but also, perhaps in the future, in a more clinical situation. There's a YouTube video that you can download and look at this, if you want to convey the information to other people about virtual autopsies.
Unul din lucrurile care vi le arăt azi aici cu foarte, foarte multă bucurie este masa noastră de autopsie virtuală. Este un dispozitiv tactil care a fost dezvoltat pe baza acestor algoritmi, folosind procesoare grafice standard. De fapt arată așa, doar pentru a vă da o impresie despre cum arată. Funcționează de fapt ca un iPhone imens. Deci am implementat toate gesturile pe care le poți face pe masă, și te poţi gândi la ea ca la o imensă interfață tactilă. Așa că dacă vă gândeați să cumpărați un iPad, uitați-l, veți dori asta în locul lui. Steve, sper că asculți asta, în regulă. Deci este un dispozitiv foarte drăguț. Dacă aveți posibilitatea, vă rog să-l încercați. Este o experiență realmente interactivă. A câștigat popularitate și încercăm s-o prezentăm și s-o încercăm pentru scopuri educative, și poate în viitor, într-o situație mai clinică. Există un video pe YouTube pe care-l puteți descărca, dacă vreți să comunicați informația despre autopsiile virtuale și altora.
Okay, now that we're talking about touch, let me move on to really "touching" data. And this is a bit of science fiction now, so we're moving into really the future. This is not really what the medical doctors are using right now, but I hope they will in the future. So what you're seeing on the left is a touch device. It's a little mechanical pen that has very, very fast step motors inside of the pen. And so I can generate a force feedback. So when I virtually touch data, it will generate forces in the pen, so I get a feedback. So in this particular situation, it's a scan of a living person. I have this pen, and I look at the data, and I move the pen towards the head, and all of a sudden I feel resistance. So I can feel the skin. If I push a little bit harder, I'll go through the skin, and I can feel the bone structure inside. If I push even harder, I'll go through the bone structure, especially close to the ear where the bone is very soft. And then I can feel the brain inside, and this will be the slushy like this.
În regulă, acum că vorbim despre atingere, vă voi vorbi despre atingerea reală a datelor. Iar asta este un pic de science fiction, deci ne mișcăm spre viitor. Asta nu este tocmai ceea ce utilizează medicii chiar acum, dar sper că o vor face în viitor. Ceea ce vedeți în stânga este un dispozitiv tactil. Este un mic stilou mecanic care are în interior motoare pas cu pas foarte rapide. Și așa pot genera un răspuns la forță. Deci când ating virtual datele, el va genera forțe de atingere în stilou, deci voi obține o reacție. Așa că în această situație anume este o scanare a unei persoane în viață. Am acest stilou și mă uit la date, și mișc stiloul spre cap, și deodată simt o rezistență. Deci pot simți pielea. Dacă împing un pic mai tare, voi trece prin piele, și pot simți structura osoasă înăuntru. Dacă împing și mai tare, voi trece prin structura osoasă, mai ales aproape de ureche, unde osul este foarte moale. Și apoi pot simți înăuntru creierul, iar asta va fi moale, cam așa.
So this is really nice. And to take that even further, this is a heart. And this is also due to these fantastic new scanners, that just in 0.3 seconds, I can scan the whole heart, and I can do that with time resolution. So just looking at this heart, I can play back a video here. And this is Karljohan, one of my graduate students who's been working on this project. And he's sitting there in front of the Haptic device, the force feedback system, and he's moving his pen towards the heart, and the heart is now beating in front of him, so he can see how the heart is beating. He's taken the pen, and he's moving it towards the heart, and he's putting it on the heart, and then he feels the heartbeats from the real living patient. Then he can examine how the heart is moving. He can go inside, push inside of the heart, and really feel how the valves are moving. And this, I think, is really the future for heart surgeons. I mean it's probably the wet dream for a heart surgeon to be able to go inside of the patient's heart before you actually do surgery, and do that with high-quality resolution data. So this is really neat.
Deci asta este foarte drăguț. Pentru a mai merge și mai departe, iată o inimă. Iar asta se datorează acestor noi scanere fantastice, cu care în doar 0,3 secunde, pot scana întreaga inimă, și o pot face cu rezoluție în timp. Doar privind la această inimă, pot derula înapoi acest video. Și acesta este Karljohan, unul din studenții mei licențiați care lucrează la acest proiect. El stă în fața dispozitivului tactil, sistemul de forțe de reacție, și el își mută stiloul spre inimă, iar inima bate acum chiar în fața lui, așa că poate vedea cum bate inima. El ia stiloul și îl mișcă spre inimă, și pune stiloul pe inimă, și atunci simte bătăile inimii de la un pacient real, în viață. Apoi el poate examina cum se mișcă inima. Poate merge înăuntru, în interiorul inimii, și poate simți cum se mișcă valvele. Iar asta, cred că este într-adevăr viitorul pentru chirurgii inimii. Vreau să spun că probabil este visul viselor pentru un chirurg al inimii să fie în stare să intre în inima pacientului înainte de a face operația reală, și să facă asta cu date de înaltă rezoluție. Deci asta este foarte frumos.
Now we're going even further into science fiction. And we heard a little bit about functional MRI. Now this is really an interesting project. MRI is using magnetic fields and radio frequencies to scan the brain, or any part of the body. So what we're really getting out of this is information of the structure of the brain, but we can also measure the difference in magnetic properties of blood that's oxygenated and blood that's depleted of oxygen. That means that it's possible to map out the activity of the brain. So this is something that we've been working on. And you just saw Motts the research engineer, there, going into the MRI system, and he was wearing goggles. So he could actually see things in the goggles. So I could present things to him while he's in the scanner. And this is a little bit freaky, because what Motts is seeing is actually this. He's seeing his own brain. So Motts is doing something here, and probably he is going like this with his right hand, because the left side is activated on the motor cortex. And then he can see that at the same time. These visualizations are brand new. And this is something that we've been researching for a little while.
Acum vom intra și mai mult în science fiction. Am auzit puțin despre MRI-ul funcțional. Asta este un proiect foarte interesant. MRI utilizează câmpuri magnetice și frecvențe radio pentru a scana creierul sau orice parte a corpului. Rezultatul obținut din asta este informație privind structura creierului, dar putem măsura și diferențele de proprietăți magnetice ale sângelui oxigenat și sângele fără oxigen. Adică este posibil să facem o hartă a activității creierului. Asta este ceva la care lucrăm. Și doar l-ați văzut acolo pe Motts, inginerul cercetător, întrând în sistemul MRI, și el purta ochelari. El putea chiar vedea lucruri în ochelari. Așa că i-am putut prezenta lucruri în timp ce era în scaner. Și asta este un pic ciudat, fiindcă Motts vedea de fapt asta. Își vedea propriul creier. Deci Motts face ceva aici. Și probabil că face așa cu mâna dreaptă, fiindcă partea stângă a creierului este activată în cortexul motor. Și apoi el poate vedea asta simultan. Aceste vizualizări sunt complet noi. Și asta este ceva pe care-l cercetăm de puțin timp.
This is another sequence of Motts' brain. And here we asked Motts to calculate backwards from 100. So he's going "100, 97, 94." And then he's going backwards. And you can see how the little math processor is working up here in his brain and is lighting up the whole brain. Well this is fantastic. We can do this in real time. We can investigate things. We can tell him to do things. You can also see that his visual cortex is activated in the back of the head, because that's where he's seeing, he's seeing his own brain. And he's also hearing our instructions when we tell him to do things. The signal is really deep inside of the brain as well, and it's shining through, because all of the data is inside this volume. And in just a second here you will see -- okay, here. Motts, now move your left foot. So he's going like this. For 20 seconds he's going like that, and all of a sudden it lights up up here. So we've got motor cortex activation up there. So this is really, really nice, and I think this is a great tool. And connecting also with the previous talk here, this is something that we could use as a tool to really understand how the neurons are working, how the brain is working, and we can do this with very, very high visual quality and very fast resolution.
Aceasta este o altă secvență a creierului lui Motts. Aici Motts a fost rugat să calculeze înapoi pornind de la 100. Deci el începe "100, 97, 94." Și apoi continuă înapoi. Și puteți vedea cum lucrează micul procesor matematic din creier și activează întregul creier. Asta este fantastic. Putem face asta în timp real. Putem investiga lucruri. Putem să-i spunem să facă lucruri. Puteți vedea că și cortexul vizual este activat în partea din spate a capului, fiindcă acolo vede el, își vede propriul creier. Și el aude și instrucțiunile noastre când îi spunem să facă lucruri. Semnalul este foarte adânc în interiorul creierului, dar luminează prin el, fiindcă toate datele sunt în interiorul acestui volum. Și într-o secundă veți vedea -- În regulă, aici. Motts, acum mișcă-ți piciorul stâng. Deci el face așa. Face așa pentru 20 de secunde, și deodată se luminează aici sus. Deci avem activare de cortex motor aici sus. Așa că asta este foarte, foarte drăguț. Eu cred că aceasta este o unealtă grozavă. Și legând și de discursul anterior, aceasta este ceva care o putem utiliza ca unealtă pentru a înțelege într-adevăr cum lucrează neuronii, creierul, și putem face asta cu o calitate vizuală foarte, foarte înaltă și o rezoluție foarte rapidă.
Now we're also having a bit of fun at the center. So this is a CAT scan -- Computer Aided Tomography. So this is a lion from the local zoo outside of Norrkoping in Kolmarden, Elsa. So she came to the center, and they sedated her and then put her straight into the scanner. And then, of course, I get the whole data set from the lion. And I can do very nice images like this. I can peel off the layer of the lion. I can look inside of it. And we've been experimenting with this. And I think this is a great application for the future of this technology, because there's very little known about the animal anatomy. What's known out there for veterinarians is kind of basic information. We can scan all sorts of things, all sorts of animals. The only problem is to fit it into the machine. So here's a bear. It was kind of hard to get it in. And the bear is a cuddly, friendly animal. And here it is. Here is the nose of the bear. And you might want to cuddle this one, until you change the functions and look at this. So be aware of the bear.
Ne mai și distrăm un pic la centru. Acesta este o scanare CAT [pisică] -- tomografie ajutată de calculator. Acesta este un leu din grădina zoologică locală de la periferia Norrkoping, în Kolmarden, pe nume Elsa. Deci ea a venit la centru, și au sedat-o, iar apoi au pus-o direct în scaner. Și apoi am avut întregul set de date al leului, desigur. Și pot face imagini foarte drăguțe ca acesta. Pot descoji straturile leului. Pot să mă uit în interiorul lui. Și am experimentat cu asta. Cred că este o aplicație grozavă pentru viitorul acestei tehnologii. Fiindcă se cunoaște foarte puțin despre anatomia animalelor. Veterinarii cunosc doar informațiile de bază. Scanăm tot felul de lucruri, tot felul de animale. Singura problemă este să încapă în aparat. Deci iată un urs. A fost destul de greu de înghesuit. Iar ursul este un animal prietenos, de mângâiat. Iată aici nasul ursului. Și poate ai vrea să mângâi asta, până când schimbi funcția și privești la asta. Deci feriți-vă de urs.
So with that, I'd like to thank all the people who have helped me to generate these images. It's a huge effort that goes into doing this, gathering the data and developing the algorithms, writing all the software. So, some very talented people. My motto is always, I only hire people that are smarter than I am and most of these are smarter than I am.
Cu asta, aș vrea să mulțumesc tuturor celor care m-au ajutat să generez aceste imagini. Este nevoie de un efort imens pentru a face asta, strângerea datelor și dezvoltarea algoritmilor, scrierea softului. Deci sunt niște oameni foarte talentați. Motoul meu permanent este: angajez doar oameni mai deștepți decât mine și majoritatea acestora sunt mai deștepți ca mine.
So thank you very much.
Vă mulțumesc foarte mult.
(Applause)
(Aplauze)