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中国科大在人工智能解码人脑任务状态的研究中取得新进展

发布者:李士博发(fa)布时间(jian):2018-12-21浏览次数:937

   从(cong)脑功(gong)能(neng)影(ying)像中(zhong)解码(ma)人脑功(gong)能(neng)一直(zhi)是(shi)神经科学(xue)研究(jiu)的(de)热点问题(ti),这项工(gong)(gong)作(zuo)通过人工(gong)(gong)神经网(wang)络(luo)深度学(xue)习结合功(gong)能(neng)磁共振影(ying)像(Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI),利用神经(jing)网络在提取高维特征(zheng)的优异(yi)性能,提出一个3D卷积神经(jing)网络(图1),对(dui)HCP S1200中(zhong)1034名被试在7种不同(tong)的(de)(de)任务状态(tai)下(xia)的(de)(de)功能磁(ci)共(gong)振数据进(jin)行(xing)分类,达到了较高(gao)的(de)(de)准(zhun)确率(lv)(93.7±1.9%),从而实现了(le)利用4D fMRI信号解(jie)码人类的大脑状态。

1. 研究所(suo)用的深度(du)神经网络示意(yi)图。

研究进(jin)一步通过(guo)较(jiao)少量数(shu)据对新任务类型进(jin)行迁(qian)移学习,对HCP TEST-RETEST集的fMRI数据进行分(fen)类(lei),结果表明(ming)所(suo)使(shi)用的模型在新任(ren)务状态上,仅(jin)通(tong)过很少数据量能实(shi)现较好分(fen)类(lei)性能(94.7 ± 1.7%)。同时,通过(guo)引导反(fan)向传播算(suan)法计算(suan)不同脑区对(dui)不同任务的(de)激活效应大(da)小(xiao),并与“金(jin)标准”GLM激活效应对比,神经网络可(ke)视(shi)化(hua)得到(dao)的(de)特征与(yu)任(ren)务激活脑区显示出了很高的(de)相似(si)性。

这项(xiang)工(gong)作提出的深度(du)学习框架较(jiao)好(hao)完成了(le)利用fMRI数(shu)据进(jin)行人(ren)脑状态(tai)解码的任(ren)务,显(xian)示出将深度学习应用于fMRI研(yan)(yan)究中的巨大(da)潜力(li),为通过脑功(gong)能(neng)及(ji)结构(gou)分类(lei)分析进行脑疾病(bing)及(ji)精神(shen)疾病(bing)研(yan)(yan)究提供(gong)了一个路径,同(tong)时此研(yan)(yan)究可(ke)应用于寻找精神(shen)疾病(bing)或神(shen)经(jing)疾病(bing)的生物标记物,也为基(ji)于实时脑影像解码的神(shen)经(jing)反馈研(yan)(yan)究提供(gong)了新(xin)思路。


本研究(jiu)工作——“Decoding and mapping task states of the human brain via deep learning”——发表于国际研究期刊(kan)《Human Brain Mapping》。本文共同第(di)一作(zuo)者为中(zhong)(zhong)国(guo)科大医学(xue)(xue)影像中(zhong)(zhong)心的博士(shi)后(hou)王潇潇和研究(jiu)生梁(liang)晓(xiao),该项目(mu)得到了国(guo)家自然科学(xue)(xue)基金重大研究(jiu)计划、安徽省(sheng)协同创新中(zhong)(zhong)心、以(yi)及北京市科学(xue)(xue)技术(shu)委员(yuan)会(hui)的资助(zhu)。



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