Comprender los mecanismos neuronales que permiten percibir la información ambiental y controlar el comportamiento en entornos naturales es uno de los principales objetivos de la neurociencia. Una aproximación a este objetivo es la reconstrucción de sistemas neuronales mediante simulación. A pesar de que sus cerebros son relativamente sencillos en comparación con los de los mamíferos, los insectos son capaces de procesar diversas señales sensoriales y generar comportamientos adaptativos. Sin embargo, nuestra comprensión global a nivel de sistema de redes está limitada por las restricciones experimentales. Las simulaciones son muy eficaces para investigar los mecanismos neuronales cuando se integran tanto los datos experimentales como las hipótesis. Sin embargo, sigue siendo muy difícil construir un modelo computacional a nivel de todo el cerebro debido al enorme número y complejidad de las neuronas. Nos centramos en un comportamiento único de la polilla de la seda para investigar los mecanismos neurales del procesamiento sensorial y el control del comportamiento. Los cerebros estándar se utilizan para consolidar los resultados experimentales y generar nuevos conocimientos mediante la integración. En este estudio, construimos un cerebro estándar de la polilla de la seda y una imagen cerebral, en la que registramos las regiones neuropilares y las neuronas segmentadas. Nuestras herramientas de software originales para la segmentación de neuronas a partir de imágenes confocales, KNEWRiTE, y el módulo de registro para datos segmentados, NeuroRegister, se muestran muy eficaces en el registro neuronal para estudios de neurociencia computacional.