新的公共神經(jīng)影像數(shù)據(jù)集提供了對(duì)單個(gè)人類大腦的深度采樣
明尼阿波利斯/圣。PAUL (12/16/2021) —明尼蘇達(dá)大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員發(fā)布了一個(gè)廣泛的數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集使用尖端的高場(chǎng) (7T) fMRI 技術(shù)來探測(cè)人類如何感知、解釋和記憶自然照片。自然場(chǎng)景數(shù)據(jù)集 (NSD) 加入了越來越多的大數(shù)據(jù)神經(jīng)影像資源,這些資源為研究人員提供了在認(rèn)知和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)方面獲得更深入見解的機(jī)會(huì)。
“解讀人類視覺系統(tǒng)的工作原理是一個(gè)深入研究的課題,但進(jìn)展受到我們對(duì)大腦如何響應(yīng)和解釋不同視覺刺激的采樣的限制,”共同資深作者、放射學(xué)助理教授Kendrick Kay 博士說。在研究員中心的磁共振研究(CMRR)到M醫(yī)學(xué)院的U。“這種公開共享的資源將促進(jìn)先進(jìn)計(jì)算方法和模型以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,從而為大腦功能提供幫助。”
正如在Nature Neuroscience 上發(fā)表的那樣,Kay 和共同資深作者、神經(jīng)科學(xué)副教授兼 CMRR 研究員Thomas Naselaris 博士領(lǐng)導(dǎo)了這項(xiàng)調(diào)查。在他們的初步報(bào)告中,他們證明:
研究人員可以利用海量的大腦數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練預(yù)測(cè)大腦活動(dòng)的復(fù)雜深度學(xué)習(xí)模型。
NSD 在規(guī)模上類似于幫助推動(dòng)現(xiàn)代人工智能 (AI) 算法發(fā)展的數(shù)據(jù)集,因此應(yīng)該在神經(jīng)科學(xué)和 AI 之間架起一座橋梁。
NSD 類似于最近在動(dòng)物模型中廣泛采樣大腦活動(dòng)的數(shù)據(jù)集,因此可以在動(dòng)物和人類工作之間架起一座橋梁,促進(jìn)轉(zhuǎn)化研究。
NSD 沿用了之前由 CMRR 牽頭的人類連接組計(jì)劃(HCP)。NSD 和 HCP 之間的一個(gè)重要區(qū)別是 NSD 強(qiáng)調(diào)收集同一組個(gè)人的許多小時(shí)數(shù)據(jù)。Kay 和他的團(tuán)隊(duì)預(yù)計(jì)計(jì)算和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)界將使用 NSD 來更深入地了解大腦功能。
Naselaris 說:“這個(gè)數(shù)據(jù)集是認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)不斷努力的一部分,目的是對(duì)少數(shù)個(gè)體進(jìn)行深入采樣。”“收集每個(gè)人的大量數(shù)據(jù)為開發(fā)精確和個(gè)性化的大腦結(jié)構(gòu)和功能特征提供了可能性。這將為精準(zhǔn)醫(yī)療工作奠定基礎(chǔ)。”
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