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華東師范大學(xué)馮建峰系主任制作團(tuán)隊首次繪成神經(jīng)機(jī)能因特網(wǎng)實時圖集

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放大字體  縮小字體    發(fā)布日期:2021-07-26  來源:儀器網(wǎng)  作者:Mr liao  瀏覽次數(shù):62
核心提示:復(fù)旦大學(xué)馮建峰教授團(tuán)隊首次繪制大腦功能網(wǎng)絡(luò)動態(tài)圖譜近日,復(fù)旦大學(xué)類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院馮建峰教授團(tuán)隊在BRAIN上在線發(fā)表了題為《腦功能網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特性的神經(jīng)、電生理和解剖關(guān)聯(lián)及其在精神疾病中的改變》(“Neural, electrophys

復(fù)旦大學(xué)馮建峰教授團(tuán)隊首次繪制大腦功能網(wǎng)絡(luò)動態(tài)圖譜

近日,復(fù)旦大學(xué)類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院馮建峰教授團(tuán)隊在BRAIN上在線發(fā)表了題為《腦功能網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特性的神經(jīng)、電生理和解剖關(guān)聯(lián)及其在精神疾病中的改變》(“Neural, electrophysiological and anatomical basis of brain-network variability and its characteristic changes in mental disorders”)的論文,該研究通過核磁共振掃描技術(shù)定量刻畫人類大腦各區(qū)域的動態(tài)相互作用模式,揭示了大腦產(chǎn)生動態(tài)變化機(jī)制,首次繪制了動態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)圖譜。研究發(fā)現(xiàn),大腦功能網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)變化程度與人類的智能高度相關(guān)。根據(jù)這一發(fā)現(xiàn),未來將有可能通過賦予人工智能系統(tǒng)內(nèi)部各部件動態(tài)相互作用的模式,使機(jī)器人真正產(chǎn)生人類的思維方式,這一重大成果或?qū)θ斯ぶ悄艿陌l(fā)展帶來革命性的影響。

該論文被選為Brain編輯推薦和當(dāng)期封面論文,《英國每日郵報》等海外幾十家媒體給予焦點報道。2014年美國麥克阿瑟天才獎得主,賓夕法尼亞大學(xué)Skirkanich講座教授Danielle Bassett專門為此研究撰寫了題為“The flexible brain”的評論,該評論認(rèn)為“這項工作是我們在理解大腦網(wǎng)絡(luò)動態(tài)變化道路上的一塊重要基石 (an important stepping-stone)”。

“傳統(tǒng)智商測試因無法準(zhǔn)確反映一個人的真實智力而受到諸多質(zhì)疑。隨著腦成像技術(shù),特別是近年來功能核磁共振技術(shù)的發(fā)展,為我們定量化人類的大腦,并在此基礎(chǔ)上充分洞悉人類智力提供了重大契機(jī)。我們的研究工作最初是從理解精神疾病如精神分裂癥、抑郁癥等疾病的大腦動態(tài)變化機(jī)制和疾病診斷出發(fā),但卻意外的通過這一工作,在解析人類智力上有驚人的發(fā)現(xiàn),相信這將對目前如火如荼的人工智能技術(shù)發(fā)展帶來更大的推動?!?p>近年來,馮建峰教授與其帶領(lǐng)的復(fù)旦大學(xué)團(tuán)隊和英國華威大學(xué)團(tuán)隊,一直致力于利用來自世界各地的數(shù)以千計被試者的大腦靜息態(tài)磁共振數(shù)據(jù),定量刻化人腦的動態(tài)變化,識別人腦不同區(qū)域之間動態(tài)相互作用的機(jī)制以及其在精神疾病中的改變。這項研究發(fā)現(xiàn),人腦中與學(xué)習(xí)、記憶緊密關(guān)聯(lián)的腦區(qū)表現(xiàn)出高度的“可變性”。這意味著這些區(qū)域同大腦其他部分之間的連接模式變動更加頻繁,可發(fā)生在短短幾分鐘甚至數(shù)秒之間。另一方面,人腦中與智力相關(guān)性小的區(qū)域,包括視覺區(qū)、聽覺區(qū)和感覺運(yùn)動區(qū),皆表現(xiàn)出了低“可變性”和低“適應(yīng)性”。一個人的大腦“可變性”越強(qiáng)或越靈活,個體的智力以及其創(chuàng)造力也就越高。

目前,人工智能系統(tǒng)并不具備“可變性”和“適應(yīng)性”。而這兩種人類獨特的智能特性,已被該研究證實對于人類大腦的學(xué)習(xí)能力至關(guān)重要的。大腦網(wǎng)絡(luò)動態(tài)圖譜的繪制,未來可被應(yīng)用于構(gòu)造更先進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使計算機(jī)具備學(xué)習(xí)、成長和自適應(yīng)的能力。這一研究成果還在腦重大疾病的診療上帶來重大發(fā)現(xiàn),在精神分裂癥患者、自閉癥患者以及多動癥患者的大腦默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)中,都可以觀察到“可變性”的狀態(tài)變異。這也意味著,大多數(shù)精神疾病的根源來自于大腦可變性或可塑性方面的改變,這一認(rèn)識可使科學(xué)家們能夠更有效的治療甚至是預(yù)防精神疾病的發(fā)生。

據(jù)悉,馮建峰教授是上海國家數(shù)學(xué)中心的首席科學(xué)家,2015年受聘為復(fù)旦大學(xué)新成立的類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院首任院長。該研究院成立一年多以來,致力于開展腦科學(xué)與人工智能交叉前沿研究,在智能算法的發(fā)展及其對腦疾病的精準(zhǔn)診斷上取得了多項重大突破,其中包括:利用多達(dá)數(shù)千例的腦疾病數(shù)據(jù),開發(fā)了大數(shù)據(jù)驅(qū)動的全腦關(guān)聯(lián)性分析方法(BWAS)的統(tǒng)計學(xué)方法,利用這一方法可實現(xiàn)在全腦數(shù)10億的功能聯(lián)接中尋找出病根:發(fā)現(xiàn)了精神分裂癥病人中以丘腦為中心的腦功能異變網(wǎng)絡(luò)(2015年Nature子刊Nature Partner Journal Schizophrenia),發(fā)現(xiàn)了自閉癥兒童與人臉識別、社交相關(guān)的神經(jīng)功能環(huán)路的顯著變化(2015年Brain);研究發(fā)現(xiàn)了抑郁癥病人大腦中憎恨環(huán)路的減弱和消失(2013年Nature子刊Molecular Psychiatry);同時,團(tuán)隊還發(fā)現(xiàn)了與紋狀體相關(guān)的獎勵預(yù)期行為受到VPS4A和RAC1基因的調(diào)控(2015、2016年P(guān)NAS)等,揭示了精神分裂癥的腦結(jié)構(gòu)具有“自愈”功能(2016 Psychological Medicine)。這些突破性成果被CNN、福布斯等媒體給予集中報道,被譽(yù)為“在腦疾病的尋根和靶向治療上找到了前所未有的新途徑”。

目前,研究院正在積極開展國際腦科學(xué)研究合作計劃。2016年7月,在瑞士召開的人類腦圖譜年會美、中、英、法、德等六國閉門會議上,馮建峰教授發(fā)起了國際腦科學(xué)研究數(shù)據(jù)字典合作計劃,建立了重大腦疾病多尺度數(shù)據(jù)(遺傳、神經(jīng)、影像、行為和環(huán)境等)標(biāo)準(zhǔn)化采集規(guī)范,與世界最大的多尺度數(shù)據(jù)庫ADNI, IMAGEN, IMAGEMEND, BIOBANK開展數(shù)據(jù)共享?!拔覀冋诶萌S度、多中心的生物大數(shù)據(jù),發(fā)展一系列新型智能算法,期望在腦重大疾病尋根和大腦的定量化研究中,取得更大的突破?!?p>

 
關(guān)鍵詞: 大腦 研究 疾病 動態(tài) 智能
 
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