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天天彩票平台 :新项目旨在系统地研究大脑不同

2019-05-10 18:39:45 新品研究62℃

  新项目旨在系统地研究大脑不同区域之间的联系

  2018年4月4日

  TrueBrainConnect项目由Charité - Universitatsmedizin Berlin主办,旨在系统地研究大脑不同区域之间的联系,并希望得出有关潜在疾病模式的结论。由机器学习领域的计算机科学家和专家Stefan Haufe博士领导的一组研究人员希望能够生成能够预测不同心理状态的复杂模型。他们的研究将基于脑电图数据。新工作组已从欧洲研究理事会(ERC)获得资金,为期五年,并将设在Charité柏林高级神经影像中心。

  TrueBrainConnect项目的前提是许多神经系统疾病甚至在症状出现之前或在它们在大脑结构或行为中产生明显变化之前就开始出现。该项目的假设是,这些疾病通过不规则的方式预示着他们的存在,这是大脑不同区域相互沟通的方式。由Haufe博士领导的新工作组将尝试开发能够可靠地估计和定位大脑相互作用的方法,以期改善影响大脑的病理状况的预后。记录大脑电活动的脑电图(EEG)是最成熟的神经影像学方法之一,它使研究人员几乎可以实时研究大脑活动。将该过程产生的数据输入计算机模型,这使我们能够推导出在大脑内引导这些相互作用的原理,“ Haufe博士解释道。

  目前可用于分析神经影像学数据的方法尚未充分发展,无法从中得出可靠的结论。希望新的信号处理和机器学习技术能够让研究人员对脑信号源和实际神经细胞相互作用做出精确的确定。为此,Haufe博士及其团队将与临床同事密切合作:“新的TrueBrainConnect方法将能够可视化支持痴呆症和帕金森病等疾病的神经元模式。这些努力的主要目的包括确定疾病的早期前体和描绘不同类型的痴呆症。研究人员希望这有助于改善这些极为常见的神经系统疾病的早期诊断。

  但是,在此过程中需要克服许多挑战。例如,对于记录的每个信号,研究人员必须确定其起源是否可以清楚地追溯到大脑不同区域之间的实际相互作用,或者它是否具有不同的起源。虽然脑电图为研究人员提供了许多优势,但该技术也存在需要解决的技术挑战,例如空间分辨率差和高度噪声污染。 “为了提高预测质量,TrueBrainConnect将使用机器学习领域的最新方法。该项目将要研究的一个重要问题是如何正确地解释这些新模型;如何识别哪种大脑活动模式对特定预后至关重要,“ Haufe博士解释道。

  相关故事研究人员确定厌恶的大脑途径研究人员捕捉小鼠帕金森病大脑活动模式的改变血脑屏障破坏可能导致年龄相关的认知能力下降“博士。 Haufe的研究填补了一个重要的空白,并将EEG研究放在方法论的基础上,“柏林高级神经影像中心主任,Charité伯恩斯坦计算神经科学中心研究员John-Dylan Haynes教授说。 TrueBrainConnect将定位于两个备受瞩目的研究领域之间的界面:功能性大脑连接分析和与年龄相关的神经系统疾病的研究。用于分析神经成像数据的改进统计技术的开发以及信号处理和机器学习的新方法的开发将构成这些努力的核心。它们的实际应用以及它们在神经系统疾病调查中的有效性评估将构成该项目第二阶段的一部分。预计这些新技术将用于脑 - 计算机接口和心理状态监测领域,以及基础和临床研究。

  ERC Starting Grants针对早期职业科学家,由欧洲研究理事会授予“地平线2020研究与创新框架计划”的一部分。共有150万欧元用于资助Charité柏林预先神经影像中心工作组的发展。

  

  来源:HTTPS://www.charite.de/en/service/press_reports/artikel/detail/truebrainconnect_erkrankungen_des_gehirns_vorhersagen/

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