检索结果-内蒙古大学图书馆

复旦学报（自然科学版） 2024年第1期63卷 59-67页

作者：刘子悦肖晓复旦大学类脑智能科学与技术研究院认知神经科学中心上海200433

大脑在完成思维等功能活动时,脑中的神经细胞会产生表征不同生理状态的电活动,大脑不同功能区也会呈现不同的放电特征,例如,参与学习记忆等认知活动的海马脑区以产生尖波涟漪事件为典型特征。本研究利用多通道电生理技术记录到神经元胞... 详细信息

大脑在完成思维等功能活动时,脑中的神经细胞会产生表征不同生理状态的电活动,大脑不同功能区也会呈现不同的放电特征,例如,参与学习记忆等认知活动的海马脑区以产生尖波涟漪事件为典型特征。本研究利用多通道电生理技术记录到神经元胞外电信号,通过海马区节律性场电位进行了3种常见生理状态(清醒、快速眼动睡眠和非快速眼动睡眠阶段)的划分,并介绍了利用海马区尖波涟漪事件研究海马区和皮层区的放电特征的方法。最后,利用5折交叉验证的广义线性模型预测神经信号的方法,以特定时间窗内神经元群体放电个数矩阵为自变量,该时间窗或其他时间窗内的单个神经元放电个数向量或尖波涟漪事件是否出现为因变量,进行预测,与解耦不同生理意义下的神经活动结果进行对比。本研究将有助于分析及解码不同生理状态下大脑功能区的神经信号特征,尤其是对研究学习记忆功能及其相关脑区之间的相互作用提供方法学依据。

关键词：神经信号广义线性模型尖波涟漪海马

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小鼠二选一赌博实验范式设计及验证

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山东大学学报（医学版） 2024年第3期62卷 1-10,38页

作者：古玥琳肖晓复旦大学类脑智能科学与技术研究院认知神经科学中心上海200433

目的设计和验证一种小鼠赌博实验范式,为精神疾病模型相关的决策冲动行为提供客观的评估手段。方法本研究使用C57/BL6J小鼠验证实验范式。实验范式分为六个阶段任务,并设定每个阶段的完成标准与评价指标。阶段一为限食阶段,控制小鼠体... 详细信息

目的设计和验证一种小鼠赌博实验范式,为精神疾病模型相关的决策冲动行为提供客观的评估手段。方法本研究使用C57/BL6J小鼠验证实验范式。实验范式分为六个阶段任务,并设定每个阶段的完成标准与评价指标。阶段一为限食阶段,控制小鼠体质量为初始值的85%;阶段二为装置适应阶段,小鼠只在操作箱内取食;阶段三为触屏取食阶段,分为三个任务(初始触屏任务、二选一触屏任务和单一选择触屏任务),训练小鼠触摸屏幕上的白色方块取食。阶段四为基础触屏任务,小鼠同样触摸白色方块取食,但增加了任务间的间隔时间且不设置不同的奖励和风险大小;阶段五为强制选择任务,强制小鼠触摸白色方块取食,学习不同方块代表的奖励和风险大小;阶段六为自由选择任务,小鼠自由选择高风险和低风险的方块获得不同大小的奖励,评价小鼠的决策冲动行为。结果各小鼠的装置适应阶段适应效果良好;触屏取食任务训练次数均大于130次/d;基础触屏任务正确率高于80.00%,错过率低于20.00%;强制选择任务的训练次数高于80次/d,正确率稳定在100.00%;自由选择任务训练次数高于60次/d,高风险选择比例在20.00%~30.00%。结论相较于其他范式,此范式训练后小鼠的准确率更高,避免了惩罚机制,提供了一种奖励依赖的决策冲动行为研究方法,对深入理解多种神经精神疾病的神经机制及其治疗方法的开发具有理论和应用价值。

关键词：行为范式决策冲动小鼠奖励斯金纳箱

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基于迁移学习和空洞卷积的癫痫状态识别方法

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中国生物医学工程学报 2020年第6期39卷 700-710页

作者：沈雷耿馨佚王守岩复旦大学类脑智能科学与技术研究院上海200433 计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室上海200433 复旦大学上海智能机器人工程技术研究中心上海200433 复旦大学智能机器人教育部工程研究中心上海200433

癫痫患者脑电信号的自动检测和发作诊断对临床治疗癫痫具有重要意义。针对训练数据有限及训练与测试数据分布不一致的难点,采用领域间联合知识迁移学习方法,实现小训练数据量下的癫痫状态识别。首先对脑电信号进行4层小波包分解,提取小... 详细信息

癫痫患者脑电信号的自动检测和发作诊断对临床治疗癫痫具有重要意义。针对训练数据有限及训练与测试数据分布不一致的难点,采用领域间联合知识迁移学习方法,实现小训练数据量下的癫痫状态识别。首先对脑电信号进行4层小波包分解,提取小波包分解系数作为特征,通过边缘分布和联合分布迭代调整,完成源域和目标域特征之间的知识迁移,训练空洞卷积神经网络作为分类器,完成目标域癫痫状态识别。分别在波士顿儿童医院CHB-MIT脑电数据集(22例被试,共计790 h)和波恩大学癫痫脑电数据集(5组,每组100个片段,每段23.6s)上进行算法验证,实验结果表明,所提出的方法对复杂癫痫状态的平均识别准确度、敏感性、特异性在CHB-MIT数据集上达到96.8%、96.1%、96.4%;在波恩数据集上,平均识别准确率为96.9%,有效提高了癫痫状态识别综合性能,实现了癫痫发作稳定可靠检测。

关键词：脑电信号小波包变换迁移学习空洞卷积癫痫识别

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精确抓握力量控制的脑动力学研究

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中国生物医学工程学报 2020年第6期39卷 711-718页

作者：张娜李可侯莹张冬梅魏娜复旦大学类脑智能科学与技术研究院上海200433 计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室上海200433 复旦大学上海智能机器人工程技术研究中心上海200433 复旦大学智能机器人教育部工程研究中心上海200433

精确抓握是人类完成多种精细复杂操作的基础,其神经控制机制极其复杂。目前对于精确抓握力量调节时大脑的动力学变化机制尚不明确。探究不同力幅度下精确抓握控制的指力行为和脑电动力学特征。12名健康右利手受试者被要求在10%、20%和30... 详细信息

精确抓握是人类完成多种精细复杂操作的基础,其神经控制机制极其复杂。目前对于精确抓握力量调节时大脑的动力学变化机制尚不明确。探究不同力幅度下精确抓握控制的指力行为和脑电动力学特征。12名健康右利手受试者被要求在10%、20%和30%最大自主收缩力(MVC)等3个力量水平下进行精确抓握的力量控制,同时采集运动过程中拇指和食指的力信号、压力中心点(COP)轨迹以及脑电信号(EEG),并分别使用变异系数(CV)、COP速度和COP面积以及递归定量分析(RQA)进行量化评估。结果显示,拇指和食指的指尖力信号的CV与力量水平呈现线性正相关(拇指:r=0.624,P<0.001;食指:r=0.721,P<0.001);拇指和食指在30%MVC力量水平的COP面积分别为(1.94±1.21)和(2.02±1.45) mm2,显著大于在10%MVC((1.01±0.81)、(0.89±1.02) mm2)和20%MVC((1.20±0.62)、(1.16±0.63) mm2,P<0.05)时的COP面积。拇指在10%,20%和30%MVC下x和y轴的COP速度分别为(4.23±1.11)、(2.11±0.50)、(1.70±0.40) mm/s和(6.22±1.45)、(3.39±0.70)、(2.90±0.69) mm/s,呈现随着力量水平的增加而逐级下降的趋势(P<0.01),而10%MVC下的食指x和y轴的COP速度((4.95±1.34)、(7.04±1.75) mm/s)显著高于20%MVC((2.78±0.53)、(3.79±0.63) mm/s)和30%MVC ((2.95±0.94)、(3.54±0.82) mm/s,P<0.05)。随着力量水平的增加,EEG信号α频带的RQA参数显著下降(P<0.05)。研究表明,随着力量水平的增加,力量波动性、EEG信号的复杂性增加,手指的调整速度和控制稳定性降低,EEG信号的α频带与精确抓握的运动控制密切相关。研究揭示精确抓握指力的指力控制与中枢神经系统的动力学行为有密切耦联,为深入研究中枢外周协同工作机制、定量评估神经肌肉系统功能提供新的路径。

关键词：精确抓握脑电信号最大自主收缩力递归定量分析神经控制机制

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融合注意力机制与双向长短时记忆网络的基于语音分析的抑郁识别方法

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复旦学报（自然科学版） 2021年第6期60卷 733-739页

作者：赵张汪静莹耿馨佚朱廷劭王守岩复旦大学类脑智能科学与技术研究院上海200433 复旦大学计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室上海200433 复旦大学上海智能机器人工程技术研究中心上海200433 复旦大学智能机器人教育部工程研究中心上海200433 中国科学院心理研究所北京100101

为有效地通过语音识别抑郁状态,在将语音进行滤波、降采样等预处理后通过短时傅里叶变换成时频图,输入本文提出的DD-AudioNet(一种融合注意力机制与双向长短时记忆网络的卷积神经网络)进行训练,提取神经网络的瓶颈层向量作为深度学习特... 详细信息

为有效地通过语音识别抑郁状态,在将语音进行滤波、降采样等预处理后通过短时傅里叶变换成时频图,输入本文提出的DD-AudioNet(一种融合注意力机制与双向长短时记忆网络的卷积神经网络)进行训练,提取神经网络的瓶颈层向量作为深度学习特征,共128个,再加上声学、频域、停顿、Mel频率倒谱系数和色度5类常用特征共计563个,基于特征选择方法Lasso选择了26个.用迁移学习方法CORAL拉近训练集和测试集的特征分布,最后通过逻辑回归、随机森林和XgBoost分别进行分类辨识.实验结果表明,本文通过高维度特征定义与选择,设计的DD-AudioNet提取的深度学习特征可有效提升基于语音的抑郁状态辨识能力.

关键词：抑郁症语音处理注意力机制双向长短时记忆网络迁移学习

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神经影像统计建模方法前沿与进展

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肿瘤影像学 2024年第2期33卷 121-126页

作者：任鹏蒋宇超尤佳程炜复旦大学类脑智能科学与技术研究院上海200433 复旦大学计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室上海200433 复旦大学附属华山医院神经内科上海200433

神经影像统计建模是神经科学和医学领域的一个关键分支,本文对近年来神经影像统计建模领域的重要方法学进展进行述评。首先,本文介绍了认知解码模型,重点讨论了如何利用正交分解方法和表征相似性分析来解析神经影像数据中潜在的认知加... 详细信息

神经影像统计建模是神经科学和医学领域的一个关键分支,本文对近年来神经影像统计建模领域的重要方法学进展进行述评。首先,本文介绍了认知解码模型,重点讨论了如何利用正交分解方法和表征相似性分析来解析神经影像数据中潜在的认知加工过程。其次,本文探讨了神经影像个体化建模方法,包括规范性建模和个体脑功能剖分,以及它们在精神疾病研究中的应用。随后,本文讨论了数据驱动的疾病进展模型,阐述了如何利用机器学习和统计学工具推断出疾病生物标志物随时间而变化的进展模式,以及该方法在神经退行性疾病等领域的应用。最后,本文分析了基于人工智能的神经影像建模方法及其在神经影像领域中的应用。

关键词：神经影像认知建模个体化建模疾病进展模型人工智能

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大尺度脑网络交互支持内外部指向认知的研究进展

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中国生物医学工程学报 2020年第6期39卷 736-746页

作者：辛斐谢超王丽君雷旭电子科技大学生命科学与技术学院神经信息教育部重点实验室成都脑科学院临床医院成都611731 复旦大学类脑智能科学与技术研究院计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室上海200433 河南大学教育科学学院河南省心理与行为重点实验室认知、脑与健康研究所河南开封475004 西南大学心理学部认知与人格教育部重点实验室重庆400715

大量神经成像研究表明,人脑的高级认知功能不是由单个脑区负责的,而是通过多个与认知活动相关的脑区构成的特异性脑网络的协同活动实现。其中,额顶控制网络动态调控默认网络和背侧注意网络之间的信息交互,在高级认知加工中发挥重要作用... 详细信息

大量神经成像研究表明,人脑的高级认知功能不是由单个脑区负责的,而是通过多个与认知活动相关的脑区构成的特异性脑网络的协同活动实现。其中,额顶控制网络动态调控默认网络和背侧注意网络之间的信息交互,在高级认知加工中发挥重要作用。从几个方面综述这一领域的研究进展,包括默认网络、背侧注意网络和额顶控制网络的神经解剖,以及各个脑网络和网络间交互在内外部注意指向任务中的功能角色。未来研究需要对3个脑网络进行更精确的功能定义,进一步探索网络内部各个亚网络的功能角色,同时借助效应连接的手段,考察网络内部和网络间信息传递的方向性和动态性,从而更深入理解默认网络、背侧注意网络和额顶控制网络在内外部注意指向的认知活动中信息交互的神经机制。

关键词：脑网络额顶控制网络默认网络背侧注意网络

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磁共振波谱在强迫障碍中的研究进展

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国际精神病学杂志 2020年第2期47卷 227-229,246页

作者：庄蓉张辉职璞李奇光张孝勇西安市精神卫生中心西安710100 复旦大学类脑智能科学与技术研究院计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室

强迫障碍(OCD)是一种常见的、高致残性精神疾病,其病因及发病机制尚不明确。该文通过对OCD患者脑区内N-乙酰天冬氨酸(NAA)、谷氨酸谷氨酰胺复合物(Glx)、γ-氨基丁酸(GABA)的磁共振波谱研究结果进行综述,探索OCD患者在神经生化方面的改... 详细信息

强迫障碍(OCD)是一种常见的、高致残性精神疾病,其病因及发病机制尚不明确。该文通过对OCD患者脑区内N-乙酰天冬氨酸(NAA)、谷氨酸谷氨酰胺复合物(Glx)、γ-氨基丁酸(GABA)的磁共振波谱研究结果进行综述,探索OCD患者在神经生化方面的改变,为进一步明确OCD的发病机制提供参考。

关键词：强迫障碍磁共振波谱 N-乙酰天冬氨酸谷氨酸 γ-氨基丁酸

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基于扩散光流识别的无人车避障算法

基于扩散光流识别的无人车避障算法

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2021中国自动化大会——中国自动化学会60周年会庆暨纪念钱学森诞辰110周年

作者：顾博宋卓异复旦大学类脑智能科学与技术研究院计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室复旦大学教育部脑科学前沿科学中心

微型无人车是应用前景广阔的一型机器人,然而受限于有限的硬件资源,其避障功能往往通过视觉传感器实现。基于光流的环境感知方法是一种有效的障碍物识别方法,但存在的问题是:在行驶方向上,障碍物的光流信噪比低,导致机器人难以根据光流... 详细信息

微型无人车是应用前景广阔的一型机器人,然而受限于有限的硬件资源,其避障功能往往通过视觉传感器实现。基于光流的环境感知方法是一种有效的障碍物识别方法,但存在的问题是:在行驶方向上,障碍物的光流信噪比低,导致机器人难以根据光流检测出正前方的障碍。针对此问题,本文提出针对纵向光流来识别逼近障碍物。该方法利用到常见障碍物在观察者的视野空间中呈纵向分布这一特点,根据其典型的扩散光流模式,整合了广域光流的信息,来对障碍物的空间位置分布做出鲁棒性估计。在gazebo平台上的仿真结果证明了基于该算法的避障控制策略能够有效检测出视野中的障碍物,并控制机器人在室内环境中安全行驶。

关键词：微型无人车避障扩散光流

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基于时移和片组注意力融合的双流行为识别网络

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计算机系统应用 2022年第1期31卷 204-211页

作者：肖子凡刘逸群李楚溪张力王守岩肖晓复旦大学工程与应用技术研究院上海智能机器人工程技术研究中心上海200433 计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室(复旦大学) 上海200433 复旦大学类脑智能科学与技术研究院上海200433 复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海200433 复旦大学信息科学与工程学院微纳中心上海200433 复旦大学大数据学院上海200433

基于深度学习的行为识别算法往往由于复杂的网络设计而难以在实际应用中达到快速、准确的识别效果.针对以上情况,提出一种轻量型的基于时移和片组注意力融合的端到端双流神经网络模型.算法在RGB与光流分支网络中,采用时间稀疏分组随机... 详细信息

基于深度学习的行为识别算法往往由于复杂的网络设计而难以在实际应用中达到快速、准确的识别效果.针对以上情况,提出一种轻量型的基于时移和片组注意力融合的端到端双流神经网络模型.算法在RGB与光流分支网络中,采用时间稀疏分组随机采样策略实现长时程建模,利用时移模块在时间维度上置换部分通道从而结合邻帧信息来提升时序表征能力,同时通过多路径及特征图注意融合的片组注意力模块提升网络的识别性能.实验表明,模型在行为识别公共数据集UCF101及HMDB51上分别达到了95.00%和72.55%的识别准确率.

关键词：行为识别双流深度网络时移模块片组注意力

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