Составлена самая подробная карта из 180 функциональных зон мозга

МЕНЮ


Новости искусственного интеллекта
Поиск

ТЕМЫ


Big data
Беспилотный автомобили
БПЛА
генетические алгоритмы
Головной мозг
дополнительная реальность
ИИ проекты
искусственный интеллект
квантовые компьютеры
Кластеризация
Машинное обучение
нейронные процессоры
нейронные сети
Нейронные сети: искусственные
Нейронные сети: реализация
облачные вычисления
Поведение животных
Психология
распознавание образов
робототехника и БПЛА
Семинары
суперкомпьютеры
Теория эволюции
Трансгуманизм

АРХИВ


Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
Декабрь 2015
Ноябрь 2015
Октябрь 2015
Сентябрь 2015
Август 2015
Июль 2015
Июнь 2015
Май 2015
Апрель 2015
Март 2015
Февраль 2015
Январь 2015
Декабрь 2014
Ноябрь 2014
Октябрь 2014
Сентябрь 2014
Август 2014
Июль 2014
Июнь 2014
Май 2014
Апрель 2014
Март 2014
Февраль 2014
Январь 2014
Декабрь 2013
Ноябрь 2013
Октябрь 2013
Сентябрь 2013
Август 2013
Июль 2013
Июнь 2013
Май 2013
Апрель 2013
Март 2013
Февраль 2013
Январь 2013
Декабрь 2012
Ноябрь 2012
Октябрь 2012
Сентябрь 2012
Июль 2012
Июнь 2012
Май 2012
Апрель 2012
Март 2012
Февраль 2012
Январь 2012
Декабрь 2011
Ноябрь 2011
Октябрь 2011
Сентябрь 2011
Август 2011
Май 2011

RSS


RSS новости
свиной грипп
new balance кроссовки

Новостная лента форума ailab.ru

2016-07-21 15:05

нейронные сети, Головной мозг, Машинное обучение

Составлена обновленная - и самая детальная на сегодняшний день - карта коры головного мозга. Использование алгоритмов машинного обучения позволило идентифицировать на ней 180 структурных участков, вовлеченных в выполнение различных функций, включая 97 прежде неизвестных. Отчет о работе публикует журнал Nature.

Начиная с XIX века физиологи продемонстрировали, что в коре больших полушарий можно выявить отдельные области, которые реализуют те или иные функции головного мозга - такие как область Вернике и центр Брока, вовлеченные в работу речи. К настоящему моменту идентифицированы десятки таких участков. Однако дальнейшая работа осложняется отсутствием у них четко определенных визуальных границ: нейроны этих областей объединены не столько по расположению, сколько взаимосвязями, которые могут распространяться очень сложным образом. Наконец, функции той или иной небольшой области могут быть вовсе неизвестными.

Поэтому Дэвид Ван Эссен (David Van Essen) и его коллеги из Медицинской школы Университета Дж. Вашингтона обратились к помощи современных алгоритмов машинного обучения. Авторы использовали результаты, полученные в ходе реализации проекта по установлению полной «карты» структурных взаимосвязей мозга «Коннектом человека» (Human Connectome Project, HCP). Были получены данные мультимодальной магнитной томографии головного мозга 210 здоровых подопытных обоих полов, выполнявших простые задания.

Эта информация обрабатывалась полуавтоматической системой, разработанной оксфордскими исследователями во главе со Стивеном Смитом (Stephen Smith). Алгоритм учитывал характер совместной активации нейронов, гистологические и анатомические особенности: локальную толщину коры и миелинизацию волокон, плотность расположения нейронов и т.д. Он был обучен распознавать и картировать структурно-функциональные участки на множестве томографических снимков.

В общей сложности удалось идентифицировать 180 зон коры, из которых 83 уже были известны по предыдущим работам, а 97 - совершенно новые. Характер активации позволил указать на задачи, в которые вовлечены некоторых из них, однако функции большинства остаются невыясненными. Это, безусловно, станет задачей новых исследований.

Роман Фишман

nplus1.ru

Создать тему для обсуждения на форуме ailab.ru


кроссовки нью баланс