ai 뇌 신호를 메이저 바카라사이트 유니88벳 행동을 예측하는 데 사용

새로운 방법은 뇌 활동이 행동과 어떤 관련이 있는지에 대한 발견을 가속화 할 수 있습니다.

오늘 출판 된 연구elife, Trondheim의 Kavli Institute for Systems Neuroscience와 Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences Leipzig의 공동으로 공동으로.Wellcome과 European Research Council에서 자금을 지원하는 것은 특정 유형의 딥 러닝 알고리즘 인 Convolutional Neural Network가 인간을 포함하여 다른 종의 다양한 뇌 영역에서 많은 다른 행동과 자극을 해독 할 수 있음을 보여줍니다.

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“우리는 다양한 유형의 원시 신경 데이터를 분석하여 수동으로 해독해야 할 필요성을 우회하는 자동 방법을 개발하고 싶었습니다.”.

그들은 열린 경기장을 탐험하는 쥐의 신경 신호에서 DeepInsight라는 네트워크를 테스트했으며 동물의 위치, 머리 방향 및 달리기 속도를 정확하게 예측할 수 있음을 발견했습니다. 수동 처리가 없어도 결과는 기존 분석에서 얻은 결과보다 더 정확했습니다.

수석 저자 인 Caswell Barry 교수 (메이저 바카라사이트 유니88벳 Cell & Developmental Biology)는 다음과 같이 말했습니다 :“기존 방법은 우리가 이미 이해하는 요소 만 해독 할 수 있기 때문에 신경 기록에서 많은 잠재적 정보를 놓치고 있습니다. 우리의 네트워크는 훨씬 더 많은 신경 규범에 액세스 할 수 있으며, 그렇게함으로써 다른 요소들을 읽도록 가르칩니다..

“우리는 이전보다 신경 데이터를 더 정확하게 디코딩 할 수 있지만, 실제 발전은 네트워크가 기존 지식에 의해 제한되지 않는다는 것입니다.”.

팀은 그들의 모델이 신경 코드의 새로운 측면을 식별 할 수 있음을 발견했으며, 이들은 알츠하이머 병이있는 사람들에서 기능적 결함을 보여주는 최초의 해마 영역에서 인코딩 된 이전에 인식되지 않은 머리 방향의 표현을 감지함으로써 보여줍니다..

또한, 그들은 동일한 네트워크가 뇌 영역에 걸쳐 다양한 유형의 기록에서 행동을 예측할 수 있으며 인간 참가자의 손 움직임을 유추하는 데 사용될 수 있음을 보여줍니다.

공동 저자 인 Christian Doeller 교수 (Kavli Institute for Systems Neuroscience and Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences)는 다음과 같이 말했습니다 :“이 접근법은 미래에 우리가 인간의 추론 및 문제 해결과 같이 인간의보다 정확하게 높은 수준의인지 과정을 예측할 수 있습니다.”

Markus Frey는 다음과 같이 덧붙였습니다.“우리의 프레임 워크는 연구원들이 가공되지 않은 신경 데이터에 대한 빠른 자동화 된 분석을 얻을 수있게하여 더 전통적인 방법을 사용하여 가장 유망한 가설에만 소비 될 수있는 시간을 절약 할 수 있습니다.”.

링크

• 연구 논문에서elife
• Caswell Barry 교수의 학업 프로필
• 메이저 바카라사이트 유니88벳 세포 및 발달 생물학
• 메이저 바카라사이트 유니88벳 Biosciences

이미지

• 마우스의 뇌의 세포. 출처 : Zeiss Microscopy OnFlickr(CC By-NC-ND 2.0)

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