krakencoder ai映射大脑功能
Weill Cornell Medicine使用称为Krakencoder的算法，距离揭开大脑的布线如何支持我们的思维方式和行动方式更近了。 这项研究于6月5日发表了Innature方法，使用了人类Connectome项目的成像数据将神经活动与其基础电路保持一致。 映射大脑的解剖联系和活动模式与行为的关系如何不仅对了解大脑的运作方式至关重要，而且至关重要用于识别疾病的生物标志物，预测神经系统疾病的结果并设计个性化的干预措施。 解决了房间中的大象 的大脑由一个复杂的相互联系的神经元网络组成，其集体活动驱动了我们的行为。 结构连接组代表大脑的物理接线，这是不同区域如何解剖连接的地图。 难题的另一部分是功能连接组，代表大脑不同部位之间的神经元活动模式，突出了在特定任务或静止期间一起激活的区域。 令人惊讶的是，科学家发现，“连接在一起”的地区并不总是“开火”。 “但是我们仍然只是在刮擦大脑网络如何与日常生活的任务相关联，例如解决数学问题，与朋友交谈或开车，”Weill Cornell医学的放射学和神经科学的数学。 虽然许多研究人员正在对功能和结构连接组之间的关系进行建模，但它们提出了不同的地图。 Kuceyeski博士解释说：“每个人都使用不同的方法为大脑网络拍照。” 例如，当使用磁共振成像（MRI）进行脑部扫描时，处理相同原始图像的不同方法可以产生不同的连接组。 博士Kuceyeski将这种拼凑的方法比作检查大象在黑暗房间里的大象，一个人在碰到树干，有人一条腿，别人的耳朵。 该研究的第一作者，Kuceyeski博士实验室的研究助理Keith Jamison说：“我们的基本假设是，成像和加工管道中的每组选择提供了对同一基础系统的不同看法。” 为了获得更全面的代表，Kuceyeski博士和她的团队建立了一个可以采用所有这些不同方法产生的结构和功能连接组，并将它们崩溃在一起以产生更统一的解释。 “在我的脑海中，我把它看作是某种怪物，有多个手臂，可以伸出手，抓住不同的大脑表示，并消化并凝结成一个统一的连接组，”贾米森说。 结果程序是一种自动编码器，可压缩和重建输入数据的十几个不同的“风味”，因此来了被称为Krakencoder。 识别恢复损失功能的连接 团队培训了Krakencoder，该连接培训了从参加美国国立卫生研究院的人类Connectome项目的700多名受试者收集的数据。 作为该研究的一部分，志愿者进行了广泛的结构和功能性MRI扫描。 研究人员发现，Krakencoder允许他们采用个人的结构连接组并正确预测该人的功能Connectome比以前发布的方法高约20倍。 克拉肯科德（Krakender）的合并和压缩表示形式还预测了个人的年龄，性别和他们的认知表现分数，这些测试与他们的成像扫描一起进行了测试。 Kuceyeski博士指出，这种分数仅基于脑成像而难以衡量。 能够将诸如认知之类的功能映射到特定的大脑网络是理解的关键解剖学和生理学如何产生我们的行为和能力，以及疾病和伤害如何损害我们的表现。 将来，Kuceyeski博士和她的同事计划将Krakencoder与他们称为Nemo的网络修改工具相结合，这将使他们能够检查其大脑受到疾病损害的人的连接群。 Kuceyeski实验室的博士生Christie Gillies正在使用这种方法来绘制中风后的结果。 “她正在比较Nemo + Krakencoder管道产生的功能连接组仅基于在诊所中定期收集的MRIS与人的实际功能MRI。 我们发现，我们的功能连接组在随访时在预测个人的运动得分和语言得分方面做得更好。” kuceyeski博士说。 这些工具还可以识别与改善认知或运动性能相关的大脑网络连接。促进受损循环的活动 - 例如，例如，例如，例如，例如，例如，例如，促进了损坏的循环。通过经颅磁刺激，一种使用磁性脉冲来刺激大脑中神经细胞的治疗方法 - 可以增强这些连接并加速恢复。