Нейроинформатика - это область, сочетающая информатику и нейробиологию. Нейроинформатика связана с нейробиологическими данными и обработкой информации с помощью искусственных нейронных сетей . [1] Существует три основных направления применения нейроинформатики: [2]
- разработка вычислительных моделей нервной системы и нервных процессов.
- разработка инструментов для анализа и моделирования данных нейробиологии,
- разработка инструментов и баз данных для управления и обмена данными нейробиологии на всех уровнях анализа,
Нейроинформатика связана с философией ( вычислительная теория разума ), психологией ( теорией обработки информации ), информатикой ( естественные вычисления , биологические вычисления ) и другими. Нейроинформатика не занимается материей или энергией [3], поэтому ее можно рассматривать как раздел нейробиологии , изучающий различные аспекты нервной системы . Термин нейроинформатика, кажется, используется как синоним когнитивной информатики , описанный в журнале Journal of Biomedical Informatics.как междисциплинарная область, которая фокусируется на обработке информации человеком, механизмах и процессах в контексте вычислений и вычислительных приложений. [4] Согласно Национальной библиотеке Германии , нейроинформатика является синонимом нейрокомпьютинга . [5] В материалах 10-й Международной конференции IEEE по когнитивной информатике и когнитивным вычислениям было представлено следующее описание:Когнитивная информатика (CI) как трансдисциплинарное исследование информатики, информационных наук, когнитивных наук и интеллектуальных наук. CI исследует внутренние механизмы обработки информации и процессы мозга и естественного интеллекта, а также их инженерные приложения в когнитивных вычислениях. [6] Согласно INCF, нейроинформатика - это область исследований, посвященная разработке баз данных и знаний в области нейробиологии вместе с вычислительными моделями. [7]
Нейроинформатика в нейропсихологии и нейробиологии [ править ]
Модели нейронных вычислений [ править ]
Модели нейронных вычислений - это попытки абстрактно и математически объяснить основные принципы, лежащие в основе обработки информации в биологических нервных системах или их функциональных компонентах. Из-за сложности поведения нервной системы соответствующие границы экспериментальной ошибки не определены, но относительные достоинства различных моделей конкретной подсистемы можно сравнивать в зависимости от того, насколько точно они воспроизводят поведение в реальном мире или реагируют на определенные входные сигналы. . В тесно связанной области вычислительной нейроэтологии практика заключается в том, чтобы включить среду в модель таким образом, чтобы цикл был замкнутым. В случаях, когда конкурирующие модели недоступны или когда были измерены или количественно оценены только общие ответы,Четко сформулированная модель может помочь ученому в разработке экспериментов по исследованию биохимических механизмов или сетевых подключений.
Нейрокомпьютерные технологии [ править ]
Искусственные нейронные сети [ править ]
Искусственные нейронные сети (ИНС), обычно называемые просто нейронными сетями (НС), представляют собой вычислительные системы, смутно вдохновленные биологическими нейронными сетями , составляющими мозг животных . [8] ИНС основана на наборе связанных единиц или узлов, называемых искусственными нейронами , которые свободно моделируют нейроны в биологическом мозге. Каждое соединение, как синапсы в биологическом мозге, может передавать сигнал другим нейронам. Искусственный нейрон, который получает сигнал, затем обрабатывает его и может сигнализировать подключенным к нему нейронам. «Сигнал» при подключении - это действительное число., и выход каждого нейрона вычисляется некоторой нелинейной функцией суммы его входов. Связи называются ребрами . Нейроны и ребра обычно имеют вес, который корректируется по мере обучения. Вес увеличивает или уменьшает силу сигнала в соединении. Нейроны могут иметь такой порог, что сигнал отправляется только в том случае, если совокупный сигнал пересекает этот порог. Обычно нейроны объединены в слои. Разные слои могут выполнять разные преобразования на своих входах. Сигналы проходят от первого слоя (входной) к последнему (выходному), возможно, после многократного прохождения слоев.
Эмуляция мозга и загрузка разума [ править ]
Эмуляция мозга - это концепция создания функционирующей вычислительной модели и имитации мозга или части мозга. В декабре 2006 года [9] проект Blue Brain завершил моделирование неокортикального столба крысы . Неокортикальный столб считается наименьшей функциональной единицей неокортекса . Неокортекс - это часть мозга, которая, как считается, отвечает за функции более высокого порядка, такие как сознательное мышление, и содержит 10 000 нейронов в мозгу крысы (и 10 8 синапсов ). В ноябре 2007 г. [10]Проект сообщил о завершении своей первой фазы, предоставив управляемый данными процесс создания, проверки и исследования неокортикальной колонки. Искусственная нейронная сеть описывается как «как большие и столь же сложным , как половина мозга мыши» [11] проводился на IBM Blue Gene суперкомпьютере университета исследовательской команды Невада в 2007 году каждый вторые из моделируемого времени заняло десять секунд компьютерное время. Исследователи утверждали, что наблюдали «биологически непротиворечивые» нервные импульсы, проходящие через виртуальную кору. Однако в моделировании отсутствовали структуры, наблюдаемые в мозге реальных мышей, и они предназначены для повышения точности моделей нейронов и синапсов.[12] Загрузка ума - это процесс сканированияфизическая структура мозга, достаточно точная, чтобы создать имитацию психического состояния (включая долговременную память и «себя») и скопировать ее на компьютер в цифровом виде. Затем компьютер запускал моделирование обработки информации мозгом, чтобы он реагировал практически так же, как и исходный мозг, и ощущал наличие разумного сознательного разума . [13] [14] [15] Существенные основные исследования в смежных областях проводятся в области картирования и моделирования мозга животных, разработки более быстрых суперкомпьютеров, виртуальной реальности , интерфейсов мозг-компьютер., коннектомика и извлечение информации из динамически функционирующего мозга. [16] По словам сторонников, многие инструменты и идеи, необходимые для загрузки мыслей, уже существуют или в настоящее время находятся в активной разработке; однако они признают, что другие пока еще очень спекулятивны, но говорят, что они все еще находятся в сфере инженерных возможностей.
Интерфейс мозг-компьютер [ править ]
Исследования интерфейса мозг-компьютер начались в 1970-х годах в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе по гранту Национального научного фонда , за которым последовал контракт с DARPA . [17] [18] Статьи, опубликованные после этого исследования, также знаменуют собой первое появление выражения мозг-компьютерный интерфейс в научной литературе. Недавние исследования взаимодействия человека и компьютера посредством применения машинного обучения со статистическими временными характеристиками, извлеченными из лобной доли , данные ЭЭГ мозговых волн показали высокий уровень успеха в классификации психических состояний.(Расслабленное, Нейтральное, Концентрированное) психические эмоциональные состояния (Отрицательное, Нейтральное, Позитивное) [19] и таламокортикальная аритмия . [20] Недавние исследования взаимодействия человека и компьютера посредством применения машинного обучения со статистическими временными характеристиками, извлеченными из лобной доли , данные ЭЭГ мозговых волн показали высокий уровень успеха в классификации психических состояний (расслабленное, нейтральное, сосредоточенное) [21]. ] психические эмоциональные состояния (негативные, нейтральные, позитивные) [22] и таламокортикальная аритмия . [23]
Вспомогательные науки нейроинформатики [ править ]
Анализ данных и организация знаний [ править ]
Нейроинформатика (в контексте библиотечного дела ) также посвящена развитию нейробиологических знаний с помощью вычислительных моделей и аналитических инструментов для обмена, интеграции и анализа экспериментальных данных и продвижения теорий о функции нервной системы . В контексте INCF это поле относится к научной информации о первичных экспериментальных данных, онтологии, метаданных, аналитических инструментах и вычислительных моделях нервной системы. Первичные данные включают эксперименты и экспериментальные условия, касающиеся геномного, молекулярного, структурного, клеточного, сетевого, системного и поведенческого уровней, у всех видов и препаратов как в нормальном, так и в неупорядоченном состоянии. [24]В последнее десятилетие, когда многие исследовательские группы собрали огромное количество разнообразных данных о мозге, возникла проблема, как интегрировать данные из тысяч публикаций, чтобы создать эффективные инструменты для дальнейших исследований. Биологические и нейробиологические данные сильно взаимосвязаны и сложны, и сама по себе интеграция представляет собой серьезную проблему для ученых.
История [ править ]
США Национальный институт психического здоровья (NIMH), то Национальный институт злоупотребления наркотиков (NIDA) и Национальный научный фонд (NSF) при условии , Национальной академии наук Института медицины со средствами для проведения тщательного анализа и изучения потребности ввести вычислительные методы в исследования мозга. О положительных рекомендациях было сообщено в 1991 году. [25] Этот положительный отчет позволил NIMH, в настоящее время возглавляемому Алланом Лешнером, создать «Проект человеческого мозга» (HBP), первые гранты которого были предоставлены в 1993 году. HPG и нейроинформатика через Европейский Союз иУправление экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), Париж, Франция. Две особые возможности открылись в 1996 году.
- Первым было существование Целевой группы США / Европейской комиссии по биотехнологии под сопредседательством Мэри Клаттер из NSF. В рамках мандата этого комитета, членом которого был Козлоу, был создан Комитет Европейской комиссии США по нейроинформатике под сопредседательством Козлоу из США. Этот комитет привел к тому, что Европейская комиссия инициировала поддержку нейроинформатики в рамках 5, и она продолжала поддерживать деятельность в области исследований и обучения в нейроинформатике.
- Вторая возможность для глобализации нейроинформатики появилась, когда правительства стран-участниц Mega Science Forum (MSF) ОЭСР спросили, есть ли у них какие-либо новые научные инициативы, которые можно было бы продвигать для научного сотрудничества по всему миру. Белый дом Управление по науке и технической политике просила учреждения в федеральном правительстве встречаются в NIH , чтобы решить , если сотрудничество было необходимо , что бы глобальной выгоды. NIH провел серию встреч, на которых обсуждались предложения различных агентств. Рекомендация предложения от США для MSF была комбинацией предложений NSF и NIH. Джим Эдвардс из NSF поддерживал базы данных и обмен данными в области биоразнообразия.
Две связанные инициативы были объединены в предложение Соединенных Штатов по «биологической информатике». Эта инициатива была поддержана Управлением научно-технической политики Белого дома.и представлен в MSF ОЭСР Эдвардсом и Кослоу. Был создан комитет MSF по биологической информатике с двумя подкомитетами: 1. Биоразнообразие (председатель, Джеймс Эдвардс, NSF) и 2. Нейроинформатика (председатель, Стивен Кослоу, NIH). По прошествии двух лет подкомитет по нейроинформатике Биологической рабочей группы выпустил отчет в поддержку глобальных усилий в области нейроинформатики. Козлоу, работая с Национальным институтом здравоохранения и Управлением научно-технической политики Белого дома над созданием новой рабочей группы по нейроинформатике для разработки конкретных рекомендаций в поддержку более общих рекомендаций первого отчета. Глобальный научный форум (GSF; переименован в MSF) ОЭСР поддержал эту рекомендацию.
Сообщество [ править ]
- Институт нейроинформатики Цюрихского университета
- Институт нейроинформатики был основан при Цюрихском университете и Высшей технической школе Цюриха в конце 1995 года. Миссия института - открыть ключевые принципы, по которым работает мозг, и реализовать их в искусственных системах, которые разумно взаимодействуют с реальным миром. [26]
- Институт адаптивных и нейронных вычислений, Школа информатики, Эдинбургский университет
- Вычислительная Neuroscience и Нейроинформатика группа в институте адаптивного и Neural Исчисление Эдинбургского университета «s школа информатика исследования , как мозг обрабатывает информацию . [27]
- Международный координационный центр нейроинформатики
- Международная организация, миссией [28] которой является разработка, оценка и одобрение стандартов и передовых практик, которые охватывают принципы открытой, справедливой [29] и заслуживающей уважения нейробиологии. По состоянию на октябрь 2019 года у INCF есть активные узлы в 18 странах. [30] Этот комитет представил 3 рекомендации правительствам-членам GSF. Вот эти рекомендации:
- Национальные программы нейроинформатики должны быть продолжены или инициированы в каждой стране, они должны иметь национальный узел, чтобы предоставлять ресурсы для исследований на национальном уровне и служить в качестве контакта для национальной и международной координации.
- Следует создать Международный координационный центр по нейроинформатике. INCF будет координировать реализацию глобальной сети нейроинформатики посредством интеграции национальных узлов нейроинформатики.
- Следует создать новую схему международного финансирования.
Эта схема должна устранить национальные и дисциплинарные барьеры и обеспечить наиболее эффективный подход к глобальным совместным исследованиям и обмену данными. В этой новой схеме ожидается, что каждая страна будет финансировать участвующих исследователей из своей страны. Затем комитет по нейроинформатике GSF разработал бизнес-план для работы, поддержки и создания INCF, который был поддержан и одобрен министрами науки GSF на заседании 2004 года. В 2006 году был создан INCF, и его центральный офис был открыт и введен в эксплуатацию в Каролинском институте, Стокгольм, Швеция, под руководством Стена Грилльнера.. Шестнадцать стран (Австралия, Канада, Китай, Чешская Республика, Дания, Финляндия, Франция, Германия, Индия, Италия, Япония, Нидерланды, Норвегия, Швеция, Швейцария, Великобритания и США), а также создана Комиссия ЕС. правовая основа для INCF и Программы международной нейроинформатики (PIN). На сегодняшний день восемнадцать стран (Австралия, Бельгия, Чешская Республика, Финляндия, Франция, Германия, Индия, Италия, Япония, Малайзия, Нидерланды, Норвегия, Польша, Республика Корея, Швеция, Швейцария, Великобритания и США) являются члены INCF. Ожидается членство в нескольких других странах. Целью INCF является координация и продвижение международной деятельности в области нейроинформатики.INCF способствует развитию и обслуживанию базы данных и вычислительной инфраструктуры, а также механизмов поддержки нейробиологических приложений. Ожидается, что система предоставит международному исследовательскому сообществу доступ ко всем свободно доступным данным и ресурсам человеческого мозга. Более общая задача INCF - создать условия для разработки удобных и гибких приложений для нейробиологических лабораторий, чтобы улучшить наши знания о человеческом мозге и его нарушениях.Более общая задача INCF - создать условия для разработки удобных и гибких приложений для нейробиологических лабораторий, чтобы улучшить наши знания о человеческом мозге и его нарушениях.Более общая задача INCF - создать условия для разработки удобных и гибких приложений для нейробиологических лабораторий, чтобы улучшить наши знания о человеческом мозге и его нарушениях.
- Лаборатория нейроинформатики Института экспериментальной биологии им. Ненцкого
- Основное направление деятельности группы - разработка вычислительных инструментов и моделей, а также их использование для понимания структуры и функций мозга. [31]
- Нейровизуализация и нейроинформатика, Институт Говарда Флори, Мельбурнский университет
- Ученые института используют методы визуализации мозга, такие как магнитно-резонансная томография, чтобы выявить организацию мозговых сетей, участвующих в человеческом мышлении. Под руководством Гэри Игана.
- Монреальский неврологический институт, Университет Макгилла
- Под руководством Алана Эванса MCIN проводит ресурсоемкие исследования мозга, используя инновационные математические и статистические подходы для интеграции клинических, психологических данных и данных визуализации мозга с генетикой. Исследователи и сотрудники MCIN также разрабатывают инфраструктуру и программные инструменты в области обработки изображений, создания баз данных и высокопроизводительных вычислений. Сообщество MCIN вместе с Центром нейроинформатики и психического здоровья Людмера сотрудничает с широким кругом исследователей и уделяет все большее внимание открытому обмену данными и открытой науке, в том числе для Монреальского неврологического института.
- Центр нейроинформатики THOR
- Основана в апреле 1998 г. на кафедре математического моделирования Датского технического университета. Помимо преследования целей независимых исследований, Центр THOR реализует ряд связанных проектов, касающихся нейронных сетей, функциональной нейровизуализации, обработки мультимедийных сигналов и обработки биомедицинских сигналов.
- Пилотный портал нейроинформатики
- Этот проект является частью более масштабных усилий по расширению обмена данными нейробиологии, инструментами анализа данных и программным обеспечением для моделирования. Портал поддерживается многими членами Рабочей группы ОЭСР по нейроинформатике. Пилотный портал продвигается Министерством науки и образования Германии.
- Вычислительная неврология, ITB, Берлинский университет Гумбольдта
- Эта группа специализируется на вычислительной нейробиологии, в частности на динамике и возможностях обработки сигналов в системах с импульсными нейронами . Под руководством Андреаса В.М. Герца.
- Группа нейроинформатики в Билефельде
- Работает в области искусственных нейронных сетей с 1989 года. Текущие исследовательские программы в группе сосредоточены на улучшении взаимодействия человек-машина, управлении силами роботов, экспериментах с отслеживанием взгляда, машинном зрении, виртуальной реальности и распределенных системах.
- Лаборатория вычислительной воплощенной нейробиологии (LOCEN) [32]
- Эту группу, входящую в состав Института когнитивных наук и технологий Итальянского национального исследовательского совета (ISTC-CNR) в Риме, основанную в 2006 году, в настоящее время возглавляет Джанлука Бальдассарре. Он преследует две цели: (а) понимание механизмов мозга, лежащих в основе обучения и выражения сенсомоторного поведения, а также связанных с ним мотиваций и основанного на нем познания более высокого уровня на основе воплощенных вычислительных моделей; (б) передача приобретенных знаний на создание инновационных контроллеров для автономных гуманоидных роботов, способных к неограниченному обучению на основе внутренних и внешних мотиваций.
- Национальный ресурс по нейроинформатике Японии
- Платформа Visiome - это служба поиска по нейроинформатике, которая обеспечивает доступ к математическим моделям, экспериментальным данным, библиотекам анализа и связанным ресурсам. Онлайн-портал для обмена нейрофизиологическими данными также доступен на BrainLiner.jp в рамках Стратегической исследовательской программы MEXT для наук о мозге (SRPBS).
- Лаборатория математической нейробиологии, Институт исследований мозга RIKEN (Вако, Сайтама)
- Целью Лаборатории математической нейробиологии является создание математических основ вычислений в стиле мозга для построения нового типа информатики. Под руководством Сюн-ичи Амари.
- Государственная программа Нидерландов по нейроинформатике
- Создан в свете международного научного форума ОЭСР, целью которого является создание всемирной программы в области нейроинформатики.
- Научно-исследовательская лаборатория нейроинформатики NUST-SEECS [33]
- Создание лаборатории нейроинформатики в SEECS-NUST позволило пакистанским исследователям и преподавателям активно участвовать в таких усилиях, тем самым став активной частью вышеупомянутых процессов экспериментов, моделирования и визуализации. Лаборатория сотрудничает с ведущими международными учреждениями для развития высококвалифицированных кадров в соответствующей области. Эта лаборатория помогает нейробиологам и компьютерным специалистам в Пакистане проводить свои эксперименты и анализировать данные, собранные с использованием современных исследовательских методик, без вложений в создание экспериментальных центров нейробиологии. Основная цель этой лаборатории - предоставить современные экспериментальные и симуляционные возможности всем бенефициарам, включая высшие учебные заведения, медицинских исследователей / практиков,и технологическая промышленность.
- Проект "Голубой мозг"
- Проект Blue Brain Project был основан в мае 2005 года и использует суперкомпьютер Blue Gene / L с процессором 8000, разработанный IBM. В то время это был один из самых быстрых суперкомпьютеров в мире.
- В проекте задействованы:
- Базы данных : 3D реконструированные модели нейронов, синапсы, синаптические пути, статистика микросхем, компьютерные модели нейронов, виртуальные нейроны.
- Визуализация : конструктор микросхем и визуализатор результатов моделирования, разрабатываются системы 2D, 3D и иммерсивной визуализации.
- Моделирование : среда моделирования для крупномасштабного моделирования морфологически сложных нейронов на 8000 процессорах суперкомпьютера IBM Blue Gene.
- Моделирование и эксперименты : итерации между крупномасштабным моделированием микросхем неокортекса и экспериментами с целью проверки вычислительной модели и изучения прогнозов.
- Задача проекта «Голубой мозг» - понять функции и дисфункции мозга млекопитающих с помощью детального моделирования. Проект Blue Brain Project предложит исследователям построить свои собственные модели различных областей мозга у разных видов и на разных уровнях детализации с использованием программного обеспечения Blue Brain для моделирования на Blue Gene. Эти модели будут помещены в интернет-базу данных, из которой программное обеспечение Blue Brain сможет извлекать и связывать модели вместе для построения областей мозга и запуска первых полных симуляций мозга.
- Гены к когнитивному проекту
- Проект «Гены к познанию», программа исследований в области нейробиологии, которая комплексно изучает гены, мозг и поведение. Он занимается крупномасштабным исследованием функции молекул, обнаруженных в синапсе. Это в основном сосредоточено на белках, которые взаимодействуют с рецептором NMDA, рецептором нейромедиатора глутамата, который необходим для процессов синаптической пластичности, таких как долговременная потенциация (LTP). Многие из используемых методов универсальны по своей природе, и интеграция различных источников данных, а также руководство экспериментами подняли множество вопросов в области информатики. Программой в основном руководит профессор Сет Грант из Wellcome Trust Sanger Institute , но есть много других групп сотрудников по всему миру.
- Проект CARMEN [34]
- Проект CARMEN - это многосайтовый (11 университетов в Соединенном Королевстве) исследовательский проект, направленный на использование вычислений GRID, чтобы позволить экспериментальным нейробиологам архивировать свои наборы данных в структурированной базе данных, делая их широко доступными для дальнейших исследований, а также для разработчиков моделей и разработчиков использовать.
- EBI Вычислительная нейробиология, EMBL-EBI (Хинкстон)
- Основная цель группы - построить реалистичные модели нейрональных функций на различных уровнях, от синапсов до микросхем, на основе точных знаний о функциях и взаимодействиях молекул (системная биология). Под руководством Николя Ле Новера.
- Neurogenetics GeneNetwork
- Genenetwork началась как компонент проекта NIH Human Brain Project в 1999 году с упором на генетический анализ структуры и функций мозга. Эта международная программа состоит из тесно интегрированных наборов данных о геноме и феномене человека, мыши и крысы, которые разработаны специально для крупномасштабных систем и сетевых исследований, связывающих варианты генов с различиями в экспрессии мРНК и белков, а также с различиями в структуре и поведении ЦНС. Подавляющее большинство данных находится в открытом доступе. GeneNetwork имеет сопутствующий веб-сайт нейровизуализации - Mouse Brain Library - который содержит изображения с высоким разрешением для тысяч генетически определенных линий мышей.
- Анализ нейронных временных рядов (NTSA) [35]
- NTSA Workbench - это набор инструментов, методов и стандартов, разработанный для удовлетворения потребностей нейробиологов, работающих с данными временных рядов нейронов. Цель этого проекта - разработать информационную систему, которая упростит хранение, организацию, поиск, анализ и совместное использование экспериментальных и смоделированных нейронных данных. Конечная цель - разработать набор инструментов, методов и стандартов, чтобы удовлетворить потребности нейробиологов, работающих с нейронными данными.
- Когнитивный атлас [36]
- Когнитивный атлас - это проект по развитию общей базы знаний в области когнитивной науки и нейробиологии. Сюда входят два основных вида знаний: задачи и концепции, дающие их определения и свойства, а также отношения между ними. Важной особенностью сайта является возможность цитировать литературу для утверждений (например, «Задача Струпа измеряет исполнительный контроль») и обсуждать их обоснованность. Он вносит свой вклад в NeuroLex и Neuroscience Information Framework , обеспечивает программный доступ к базе данных и построен на технологиях семантической сети .
- Исследовательская группа Brain Big Data в Институте исследований мозга Аллена (Сиэтл, Вашингтон)
- Под руководством Ханьчуань Пэна [37] эта группа сосредоточилась на использовании крупномасштабных методов обработки изображений и анализа данных для восстановления моделей отдельных нейронов и их картирования в мозге различных животных.
См. Также [ править ]
- Очертание человеческого мозга
- Схема картирования мозга
- Список баз данных неврологии
- Моделирование мозга
- Вычислительная нейробиология
- Вычислительная анатомия
- Системная неврология
- Наука о видении
- Чтение мозга
- Проект человеческого мозга
- Коннекограмма
- Нейроэтология
Ссылки [ править ]
Цитаты [ править ]
- ^ «Границы нейроинформатики» . www.frontiersin.org .
- ^ "Рабочие группы | INCF" . www.incf.org .
- ^ Ван, Инсю (2003-08-01). «О когнитивной информатике» . Мозг и разум . 4 (2): 151–167. DOI : 10,1023 / A: 1025401527570 . ISSN 1573-3300 . S2CID 61495426 .
- ^ Patel, Vimla L .; Каннампаллил, Томас Г. (01.02.2015). «Когнитивная информатика в биомедицине и здравоохранении» . Журнал биомедицинской информатики . 53 : 3–14. DOI : 10.1016 / j.jbi.2014.12.007 . ISSN 1532-0464 . PMID 25541081 .
- ^ "Katalog der Deutschen Nationalbibliothek" . portal.dnb.de . Проверено 12 декабря 2020 .
- ^ «Когнитивная информатика в 10 классе и за его пределами: резюме пленарного заседания» . Труды 10-й Международной конференции IEEE по когнитивной информатике и когнитивным вычислениям .
- ^ «Что такое нейроинформатика | INCF» . www.incf.org .
- ^ Чен, Юнг-Яо; Линь Юй-Сю; Кунг, Чиа-Цзин; Чунг, Мин-Хан; Йен, И.-Сюань (январь 2019). «Разработка и внедрение интеллектуальных счетчиков электроэнергии на основе облачной аналитики с учетом передового искусственного интеллекта в качестве пограничной аналитики в управлении спросом для умных домов» . Датчики . 19 (9): 2047. DOI : 10,3390 / s19092047 . PMC 6539684 . PMID 31052502 .
- ^ "Вехи проекта" . Голубой мозг . Проверено 11 августа 2008 .
- ^ "Новости и СМИ" . Голубой мозг . Архивировано из оригинала на 2008-09-19 . Проверено 11 августа 2008 .
- ^ "Суперкомпьютер имитирует мозг мыши" . Huffington Post . 2008-03-28 . Проверено 5 июня 2018 .
- ^ "Мозг мыши смоделирован на компьютере" . BBC News . 27 апреля 2007 г.
- ^ Структура подходов к передаче субстрата разума , Сим Бэмфорд
- ^ Герцель, БЕН; Икле, Мэтью (2012). "Вступление". Международный журнал машинного сознания . 04 : 1–3. DOI : 10.1142 / S1793843012020015 .
- ^ Объединяющиеся умы: сценарии группового разума, связанные с загрузкой мозга
- ^ Kay К.Н., Naselaris T, Prenger RJ, Gallant JL (март 2008). «Выявление естественных образов по активности человеческого мозга» . Природа . 452 (7185): 352–5. Bibcode : 2008Natur.452..352K . DOI : 10,1038 / природа06713 . PMC 3556484 . PMID 18322462 .
- Перейти ↑ Vidal, JJ (1973). «К прямому общению мозг-компьютер». Ежегодный обзор биофизики и биоинженерии . 2 (1): 157–80. DOI : 10.1146 / annurev.bb.02.060173.001105 . PMID 4583653 .
- ↑ Дж. Видаль (1977). «Обнаружение мозговых событий в ЭЭГ в реальном времени» (PDF) . Труды IEEE . 65 (5): 633–641. DOI : 10,1109 / PROC.1977.10542 . S2CID 7928242 .
- ^ Берд, Джордан Дж .; Экарт, Анико; Букингем, Кристофер Д.; Фариа, Диего Р. (2019). Классификация ментально-эмоциональных настроений с интерфейсом мозг-машина на основе ЭЭГ . Колледж Святого Хью, Оксфордский университет, Великобритания: Международная конференция по цифровой обработке изображений и сигналов (DISP'19). Архивировано из оригинала на 3 декабря 2018 года . Проверено 3 декабря 2018 .
- ^ Vanneste S, песни JJ, De Ridder D (март 2018). «Таламокортикальная аритмия, обнаруженная с помощью машинного обучения» . Nature Communications . 9 (1): 1103. Bibcode : 2018NatCo ... 9.1103V . DOI : 10.1038 / s41467-018-02820-0 . PMC 5856824 . PMID 29549239 .
- ^ Берд, Джордан Дж .; Мансо, Луис Дж .; Экарт, Анико; Фариа, Диего Р. (сентябрь 2018 г.). Исследование по классификации психического состояния с использованием интерфейса мозг-машина на основе ЭЭГ . Остров Мадейра, Португалия: 9-я международная конференция по интеллектуальным системам 2018 . Проверено 3 декабря 2018 .
- ^ Берд, Джордан Дж .; Экарт, Анико; Букингем, Кристофер Д.; Фариа, Диего Р. (2019). Классификация ментально-эмоциональных настроений с интерфейсом мозг-машина на основе ЭЭГ . Колледж Святого Хью, Оксфордский университет, Великобритания: Международная конференция по цифровой обработке изображений и сигналов (DISP'19). Архивировано из оригинала на 3 декабря 2018 года . Проверено 3 декабря 2018 .
- ^ Vanneste S, песни JJ, De Ridder D (март 2018). «Таламокортикальная аритмия, обнаруженная с помощью машинного обучения» . Nature Communications . 9 (1): 1103. Bibcode : 2018NatCo ... 9.1103V . DOI : 10.1038 / s41467-018-02820-0 . PMC 5856824 . PMID 29549239 .
- ^ «Что такое нейроинформатика | INCF - Международный координационный центр нейроинформатики» . www.incf.org . Проверено 19 апреля 2020 .
- ^ Печура, Констанция М .; Мартин, Джозеф Б., ред. (1991). Отображение мозга и его функций: интеграция поддерживающих технологий в исследования нейробиологии (консенсусный отчет). Вашингтон, округ Колумбия: Национальная академия прессы . DOI : 10.17226 / 1816 . ISBN 978-0-309-04497-4.
- ^ ETH, Цюрих. «Институт нейроинформатики Цюрихского университета» .
- ^ "Вычислительная нейробиология и нейроинформатика | InfWeb" . web.inf.ed.ac.uk . Проверено 12 декабря 2020 .
- ^ "Миссия | INCF" . www.incf.org . Проверено 9 октября 2019 .
- ^ Хэгстр, Стефани (2014-09-03). «Принципы честных данных» . FORCE11 . Проверено 4 декабря 2017 .
- ^ "Управляющие и ассоциированные узлы | INCF" . www.incf.org . Проверено 9 октября 2019 .
- ^ Javatech. «Институт экспериментальной биологии им. Ненцкого - Институт экспериментальной биологии им . Ненцкого» . en.nencki.gov.pl .
- ^ "Лаборатория вычислительной воплощенной нейронауки - Институт когнитивных наук и технологий" . www.istc.cnr.it . Проверено 2 апреля 2018 .
- ^ "Лаборатория нейроинформатики @ SEECS, НИТУ - Школа электротехники и компьютерных наук, Национальный университет наук и технологий" . neuro.seecs.nust.edu.pk . Проверено 2 апреля 2018 .
- ^ "Добро пожаловать в КАРМЕН" . Добро пожаловать в КАРМЕН . Архивировано из оригинального 30 октября 2019 года . Проверено 2 апреля 2018 .
- ^ "Инструментальные средства NTSA" . Университет Иллинойса Урбана-Шампейн. Архивировано из оригинала 21 июля 2006 года.
- ^ "Когнитивный атлас" . www.cognitiveatlas.org . Проверено 2 апреля 2018 .
- ^ "Домашняя страница Ханьчуань Пэна" . home.penglab.com . Проверено 2 апреля 2018 .
Источники [ править ]
- Эди, Салли (июнь 2008 г.). «Обратный инжиниринг мозга». IEEE Spectrum . 45 (6): 51–53. DOI : 10.1109 / MSPEC.2008.4531462 . S2CID 41761224 .
- «Годовой отчет за 2006 финансовый год: навигация в меняющемся ландшафте» (PDF) . Общество нейробиологии . 2006 г.
- Арбиб, Михаил А .; Грет, Джеффри С., ред. (2001). Вычисление мозга, Руководство по нейроинформатике . Сан-Диего, Калифорния: Academic Press. ISBN 978-0-12-059781-9. OCLC 162129478 .
- Ascoli, Giorgio A .; Де Шуттер, Эрик; Кеннеди, Дэвид Н. (март 2003 г.). «Инфраструктура информатики для нейробиологии». Нейроинформатика . 1 (1): 001–002. DOI : 10.1385 / NI: 1: 1: 001 . PMID 15055390 . S2CID 34221083 .
- Beltrame, F .; Koslow, SH (сентябрь 1999 г.). «Нейроинформатика как проблема меганауки». IEEE Transactions по информационным технологиям в биомедицине . 3 (3): 239–40. DOI : 10.1109 / 4233.788587 . PMID 10719488 . S2CID 346372 .
- Гарднер, Дэниел; Шеперд, Гордон М. (сентябрь 2004 г.). «Ворота в будущее нейроинформатики». Нейроинформатика . 2 (3): 271–274. DOI : 10.1385 / NI: 2: 3: 271 . PMID 15365191 . S2CID 6011369 .
- Koslow, Стивен Х .; Уэрта, Майкл Ф., ред. (1997). Нейроинформатика: обзор проекта "Мозг человека" . Прогресс в исследованиях нейроинформатики. Махва, Нью-Джерси: Л. Эрльбаум. ISBN 978-0-8058-2099-7. OCLC 34958678 .
- Koslow, Стивен Х .; Субраманиам, Шанкар, ред. (2005). База данных мозга: от данных к знаниям . Нейроинформатика. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Liss. ISBN 978-0-471-30921-5. OCLC 60194822 .
- «Обзор стратегии на 2008–2010 годы» . INCF . Международный координационный центр нейроинформатики. 8 июля 2008 г.[ постоянная мертвая ссылка ]
Дальнейшее чтение [ править ]
Книги [ править ]
- Асколи, Джорджио, изд. (2002). Вычислительная нейроанатомия: принципы и методы . Тотова, Нью-Джерси: Humana. ISBN 978-1-58829-000-7. OCLC 48399178 .
- Crasto, Chiquito Joaquim, ed. (2007). Нейроинформатика . Методы молекулярной биологии. 401 . Тотова, Нью-Джерси: Humana. ISBN 978-1-58829-720-4. OCLC 123798711 .
- Koslow, Стивен Х .; Уэрта, Майкл Ф., ред. (2000). Электронное сотрудничество в науке . Прогресс в исследованиях нейроинформатики. 2 . ISBN 978-1-138-00318-7. OCLC 47009543 .
- Кёттер, Рольф (2003). Базы данных неврологии: Практическое руководство . Бостон, Массачусетс: Спрингер. ISBN 978-1-4615-1079-6. OCLC 840283587 .
- Mitra, Partha P .; Бокиль, Хемант (2008). Наблюдаемая динамика мозга . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-517808-1. OCLC 213446303 .
- Шортлифф, Эдвард Х .; Чимино, Джеймс Дж. , Ред. (2013). Биомедицинская информатика: компьютерные приложения в здравоохранении и биомедицине . Информатика здравоохранения (4-е изд.). Нью-Йорк: Спрингер. ISBN 978-1-4471-4474-8. OCLC 937648601 .
- Стерратт, Дэвид; Грэм, Брюс; Гиллис, Эндрю; Уиллшоу, Дэвид (2011). Принципы компьютерного моделирования в нейробиологии . Кембридж: Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-1-139-04255-0. OCLC 739098279 .
Журналы и конференции [ править ]
- Конференция по нейронным системам обработки информации
- Международный журнал когнитивной информатики и естественного интеллекта
- Биологическая кибернетика
- Информатика мозга
- Границы нейроинформатики
- Междисциплинарное описание сложных систем
- Журнал вычислительной неврологии
- Журнал интегративной неврологии
- Журнал неврологии
- Журнал веб-семантики
- Нейронные вычисления
- Neural обработки информации (в Springer «s Lecture Notes в области компьютерных наук )
- Нейроинформатика
- Нейрон
- PLoS вычислительная биология
- Наука