人工智能技术为大脑绘制地图!

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神经科学启发和影响了我门我门我门 工智能技术。比如,初代的人工神经网络就说 由两位神经科学家沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch )和沃尔特·皮茨 (Walter Pitts)所提出,起初是作为你这名模仿大脑神经元处置信息的数学模型。

尽管在近些年中,人工智能和神经科学还还有一个 领域分离得这么 远,但不少著名的研究者,如谷歌 Deepmind 的创始人杰米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis),认为神经科学的学精对人工智能的研究有重要的作用。

神经科学和人工智能还还有一个 领域的交流都有单向的—— 除了通过研究神经科学来为设计人工智能算法带来启发,这么多的研究以前刚开始英语 英语 反其道而行之:使用人工智能的算法来帮助神经科学的研究。最近发表在《自然·机器智能》(Nature Machine Intelligence)期刊并登上期刊封面的论文《使用深度学习制作大脑地图集》(Developing a brain atlas through deep learning),就说 其中的还还有一个 例子。

在这篇论文中,研究者们试图处置如下的疑问报告 :怎样才能快速、精确地配准大规模的脑成像数据集。

现代的脑成像技术,比如磁共振成像(MRI)技术,能生成大脑的高清晰度图像。高质量的脑成像能极大的帮助神经科学研究。然而,目前神经科学家对脑图像数据的利用往往非常低效。这是可能,一方面脑成像技术的发展加速了脑图像生成的强度,另一方面,对哪几个大规模的图像数据集进行手工配准往往费时费力,这使得对脑成像数据集的定量分析变得很困难。

为了处置你这名疑问报告 ,来自瑞士苏黎世大学和苏黎世理工的论文作者们提出了一项基于人工神经网络的方式,用以高效地配准脑成像。和普遍采用的手工分割、标注的方式不同,这项方式是自动化的,或者能被用来标注大规模的脑图像数据集。

作者们使用了你这名不同数据集:你这名是艾伦脑研究所(Allen Brain Institute)提供的标注过的小鼠脑区数据集,另你这名是互联网脑分割数据集(Internet Brain Segmentation Repository, IBSR)。在你这名数据集上,论文作者们所提出的方式都达到了很高的精度。作者们认为,我门我门我门 提出的方式标志着脑成像图片标注技术在思路上的还还有一个 转变。

在这项方式提出以前,手动的分割图片往往耗费小量时间,其分割阶段后的标注阶段则耗费小量的计算资源。作者所提出的方式有望激励更多的自动化配准脑成像的方式,并最终取代手工的配准方式。

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