- · 《水科学与工程技术》栏[05/19]
- · 《水科学与工程技术》数[05/19]
- · 《水科学与工程技术》收[05/19]
- · 《水科学与工程技术》投[05/19]
- · 《水科学与工程技术》征[05/19]
- · 《水科学与工程技术》刊[05/19]
天桥脑科学研究院与《科学》杂志合办会议 探索
作者:网站采编关键词:
摘要:认知科学在过去十年取得了巨大进展,几年前还被认为是天马行空的科学技术,现在已经迅速成为世界各地前沿实验室的标准方法和日常工作。这反映了现代神经科学的跨学科思维,科
认知科学在过去十年取得了巨大进展,几年前还被认为是天马行空的科学技术,现在已经迅速成为世界各地前沿实验室的标准方法和日常工作。这反映了现代神经科学的跨学科思维,科学家正在用跨学科方法来攻克有关人类思维和认知的深层问题。与此同时,不断涌现的革命性技术也让这一切变得可能。
每年,天桥脑科学研究院(Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCI)和《科学》杂志(Science)都会举行一场认知科学会议,在会上各方集中讨论认知科学领域的最新突破性成果。在本次会议期间,来自中美两国的科学家们介绍了前沿研究成果,并热情回答了听众们的问题。
毛颖:临床神经外科和应用神经科学中的机器学习
毛颖教授是TCCI转化中心主任、华山医院院长、中华医学会神经外科分会主任(候任),他还担任上海市抗癌协会副理事长、中华医学会神经外科分会副主任委员、中国医师协会神经外科分会副会长、上海市医学会神经外科分会主任委员等职务。毛颖教授曾经于美国密歇根大学Crosby神经外科实验室从事博士后研究,并在日本、中国和美国的多所学术机构深造。2017年,毛颖教授荣获了由上海市医学会颁发的上海医学发展杰出贡献奖。
毛颖教授介绍了机器学习(ML)在神经医疗诊断中三个方面的应用,分别是医疗图片处理、脑电仪(EEG)数据加工以及手术协助中应用到的机器学习技术。
首先,机器学习能够应用到放射组学(Radiomics)研究中的图像处理、特征提取以及分类预测等方面,大大提高数据处理效率。毛颖教授通过机器学习技术,开发了应用于脑部肿瘤诊断的人工智能系统。该系统中的核心机器学习模型,通过对 300 余个病例进行训练,最终对脑部肿瘤诊断精确性能够达到 85% 以上。
此外,在脑电仪的应用基础上,毛颖教授开发了更加精确的深脑刺激方法。传统的电极刺激方法范围较大,刺激不精确,且强度较不可控,易引发癫痫。而毛颖教授实验室开发的新型刺激方法能精确刺激各个脑区,为病人大脑制作高精度的功能图谱。毛颖教授举例他们对中央沟(central sulcus)周围脑区(主要感受皮层和主要运动皮层)的制图,并强调,该“被动功能性制图”技术在病人清醒和麻醉的情况下都可使用。
机器学习还为临床神经手术带来了一系列的变革。传统的神经开颅手术不仅耗费人力,手术时程还过长。近年来,算法、人工智能以及虚拟现实技术应用的逐渐发展为临床带来了立体定向神经外科技术,但该技术仍旧耗时费力。
毛颖教授介绍到,如今,通过结合手术机器人以及前沿人工智能技术,他们开发出了新一代的神经手术机器人,更好地解决了传统手术的短板。尽管如此,毛颖表示,新的技术无法替代神经外科医生。这项新技术的作用在于帮助医生更精准快捷地完成手术。
最后,毛颖教授总结道,机器学习技术为临床医生提供了更加有力的工具,进一步的加强了神经手术的诊断精确度以及治疗有效性。这项技术的核心,在于使手术过程变得更加简单,帮助医生做出更加正确的诊断。
然而,要想更好地发展这项技术,我们还需要更多的研究人员参与技术研发,更多的诊断病例训练模型。他相信,我们将很快揭开大脑“黑箱”的神秘面纱,证明机器学习应用于诊断技术的有效性。我们应当相信机器学习技术,也要更加相信新一代的神经外科医生。
Edward Chang:言语的神经编码
Edward Chang是加州大学旧金山分校神经外科学教授,神经外科系主任。他专长于通过高级脑功能定位手术保留大脑语言功能区。他还是加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校神经工程与假肢中心联合主任,该中心由加州大学旧金山分校和伯克利分校共同设立。他的研究主要关注人类行为(例如语言和情绪)背后的大脑机制。举例来说,通过研究与说话时的身体运动相关的大脑活动,他的团队成功的使用计算机解码这些大脑信号并将其转换为人工合成的语音。这项技术最终有可能为丧失了说话能力的瘫痪人群提供语言假肢。他曾获Blavatnik 全国生命科学桂冠和美国国立卫生院院长创新奖。他同时还是美国霍华德休斯医学研究所(HHMI)学者成员。
Edward Chang教授希望探究人类听觉皮质中出现的高水平的知觉调控,譬如人们是如何将听觉信号转化为音素表征的。他在演讲中分享了听觉和语言系统衔接中起到关键作用的一些因素。
在近十年来,Edward Chang实验室在探究语音信息的神经加工时,侧重于以下几个方面:我们在进行语音信息处理时关注的三个因素分别为,这场对话的内容是什么,这时加工的信息包括加工语音信息中的元音、辅音等;其次是,这句话是如何说出来的,例如在一个句子中,由音调高低着重强调的重点信息,最后是,这句话是由谁说出来的。这对理解语义有重要作用,譬如,知道一句话是由男性还是女性说出口,便于我们理解音调信息。
文章来源:《水科学与工程技术》 网址: http://www.skxygcjs.cn/zonghexinwen/2021/1015/1272.html