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近年来，基于梯度反向传播的脉冲神经网络（SNN）训练方法逐渐兴起。在这种训练方法下，SNN能够在保留神经元内部动力学的同时获得较好的性能。 在此基础上，自动化所听觉模型与认知计算团队模仿刻画视听觉系统神经元侧向作用的数学模型动态神经场，提出了具有侧向作用的SNN——LISNN，用于图像识别任务。并且在测试中，根据侧向作用的动力学特点，人为加入噪声以验证侧向作用对网络鲁棒性的提升。
神经网络正则变换（图）
神经网络 正则变换
2020/5/7
正则变换是物理、力学家和天文学家处理哈密顿体系的经典方法。通过找到合适的变量替换，正则变换可以简化、甚至是彻底求解哈密顿体系的动力学。例如，19世纪法国科学家夏尔·德劳奈发表了约1800页的解析推导，试图使用正则变换化简“日-地-月”的三体问题。虽然正则变换方法是哈密顿力学中的基本工具，它在更复杂的多体问题中的广泛应用受限于繁复的人工操作和解析计算。利用正则变换与现代机器学习中的正则化流方法(No...
阿尔茨海默病(Alzheimer Disease, AD),是一种不可逆的神经退行性疾病。大量基于功能磁共振影像的研究提示AD可能是一种失连接综合征。但是由于缺乏大样本、多站点的数据集交互验证，迄今为止与AD脑功能活动、脑连接的异常模式还没有得到一个清晰一致的结论，脑功能活动是否可以作为AD的早期影像学标记也有待进一步验证。为准确刻画AD的脑活动、脑连接和脑网络异常模式，并探索功能磁共振影像指标作...
近日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长冯建峰教授、罗强副研究员团队，与英国剑桥大学、伦敦国王学院等单位合作，研究青少年中注意缺陷多动障碍（Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD，以下简称“多动症”）双通路模型的神经基础，发现左楔叶结构不仅和多动症的认知和动机功能受损相关，还与多动症的遗传风险相关，并且可以预测2年后的多动症症状，很可能提供了...
近日，北京理工大学信息与电子学院副教授叶初阳、博士生李雨星，与北京大学第三医院放射科曾祥柱副主任医师合作，基于弥散磁共振成像，利用基于深度学习的方法，改进了在有限弥散梯度数目情况下神经组织结构的重建质量，并实现了对重建结果的不确定性量化。相关结果以《An improved deep network for tissue microstructure estimation with uncertai...
华东师范大学脑功能基因组学教育部重点实验室林龙年教授团队在学习记忆研究领域取得重要进展，继今年3月在脑科学领域自然指数收录期刊《Molecular Psychiatry》发表封面论文后，近日在脑科学领域另一自然指数收录期刊《The Journal of Neuroscience》再发论文，阐述乙酰胆碱调控大脑学习记忆的新机制。
近日，国际著名学术期刊Nature的子刊Nature Biotechnology（《自然-生物技术》，工程技术领域顶级期刊，影响因子35.7）以Article形式正式发表研究论文“An electroencephalographic signature predicts antidepressant response in major depression”。论文以华南理工大学自动化科学与工程学院...
近期，中科院合肥研究院医学物理中心李海、王宏志课题组和中国科学技术大学生命和医学学部张效初课题组在无创神经调控研究领域取得重要研究进展。相关研究成果“Neural and psychological predictors of cognitive enhancement and impairment from neurostimulation”作为封面故事，发表在2020年第4期的Advanced...
新型电极可“看清”深部脑刺激治疗机理
新型电极 深部脑刺激 治疗机理
2020/4/16
为了“看清”深部脑刺激是怎样治疗神经疾病的，来自中科院脑科学与智能技术卓越创新中心和北京大学等单位的研究人员，研制了一种基于石墨烯纤维的高度兼容磁共振成像（MRI）的深部脑刺激（DBS）电极，在帕金森症大鼠模型上，实现了DBS下整脑范围内完整深部功能磁共振成像（fMRI）脑激活图谱的扫描，发现了DBS治疗帕金森症效果与不同脑区激活之间的关联。相关成果近日发表于《自然·通讯》杂志上。
多动症引发睡眠问题？复旦大学科学家领衔的国际合作联合研究团队有新发现（图）
多动症 睡眠问题 复旦大学 科学家
2020/4/14
近日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长冯建峰教授、罗强副研究员团队，与英国剑桥大学、加拿大渥太华大学合作，在多动症与睡眠障碍共病研究中取得重要进展，发现早期多动症症状引发后期睡眠问题的脑影像学证据，并提示相关分子生物学过程。3月31日，这一研究成果以《多动症和睡眠障碍有何联系？基于大规模随访队列对纵向关联和脑结构开展多模态研究》（“What is the Link between Attent...
人脑可以高效地处理和完成各项任务，神经系统在这个过程中扮演着重要的角色。生物神经网络由神经元相互连接组成，神经系统将从感受器收集的信息传输到大脑，并将大脑的指令传达给各个组织单元，保证生命活动正常的进行。生物神经元通过突触前端释放神经递质，诱导突触后端离子浓度（例如Na +，Cl-，K +）与动作电位发生变化，从而实现信息的传递。目前，仿生人工神经形态器件已可实现基本的神经突触功能模拟，完成单个功...
近日，中科院自动化所脑网络组研究中心领衔发展了一套基于海马影像组学的阿尔茨海默病早期识别的研究框架，发现海马的影像组学是一种阿尔茨海默病稳定、有效、可泛化的生物标记，并有望应用于临床辅助诊断的生物标记的个体化诊断，对未来阿尔茨海默病临床的精准辅助识别、高危人群的纵向跟踪具有重要临床意义。相应的研究方法可推广至其他精神疾病的研究。
2020年4月8日，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）、上海脑科学与类脑研究中心、神经科学国家重点实验室王征研究组在《神经科学杂志》发表了题为《MECP2 duplication causes aberrant GABA pathways, circuits and behaviorsin transgenic monkeys: neural mappings to pati...
尽管占比相对锥形神经元数量少，但是中间神经元在大脑皮层实现认知功能中的作用却不容小觑。中间神经元的显著特点就是种类丰富，因此对不同类型中间经元在特定认知功能的分工作用的探索是揭示智能机制的关键之一。中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心曾毅团队将前额叶皮层（prefrontal cortex， PFC）中的中间神经元依据形态学特征进行计算建模，发现负责局部抑制的短程连接中间神经元在维持信息准确率上...