Исследователи из Санкт-Петербурга разработали модель искусственного интеллекта, способную анализировать активность нейронов головного мозга.
В ближайшем будущем эта технология может помочь оценить эффективность новых лекарств от нейродегенеративных заболеваний и пролить свет на причины болезни Альцгеймера, заявили они.
Результаты исследования были опубликованы в журнале IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering.
«Мы разработали универсальную модель искусственного интеллекта под названием NEuRT для анализа активности нейронных сетей в головном мозге. Образно говоря, нейронная сеть позволяет нам наблюдать, как нейроны «общаются» друг с другом», — сказала Екатерина Пчицкая, руководитель Лаборатории биомедицинского анализа изображений и данных Санкт-Петербургского политехнического университета имени Петра Великого (СПбПУ).
Как пояснили исследователи, нейронная сеть основана на архитектуре, первоначально разработанной для анализа человеческого языка.
«Оказалось, что нейронные сигналы и текст организованы схожим образом — в обоих случаях последовательность и контекст имеют решающее значение. Модель обучалась по принципу «угадай недостающее слово», но вместо слов она восстанавливала скрытые фрагменты нейронных записей», — сказала Пчицкая.
Как сообщили ученые, нейронная сеть была обучена на огромном открытом наборе данных, содержащем 270 гигабайт записей нейронной активности из зрительной коры головного мозга мыши. Затем модель успешно применила полученные знания к другой области мозга — гиппокампу.
Исследователи регистрировали нейронную активность у мышей с помощью миниатюрной флуоресцентной микроскопии: крошечные устройства, прикрепленные к голове животного, позволяют наблюдать за нейронами, пока мышь свободно перемещается.
В ближайшем будущем эта технология может помочь оценить эффективность новых лекарств от нейродегенеративных заболеваний и пролить свет на причины болезни Альцгеймера, заявили они.
Результаты исследования были опубликованы в журнале IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering.
«Мы разработали универсальную модель искусственного интеллекта под названием NEuRT для анализа активности нейронных сетей в головном мозге. Образно говоря, нейронная сеть позволяет нам наблюдать, как нейроны «общаются» друг с другом», — сказала Екатерина Пчицкая, руководитель Лаборатории биомедицинского анализа изображений и данных Санкт-Петербургского политехнического университета имени Петра Великого (СПбПУ).
Как пояснили исследователи, нейронная сеть основана на архитектуре, первоначально разработанной для анализа человеческого языка.
«Оказалось, что нейронные сигналы и текст организованы схожим образом — в обоих случаях последовательность и контекст имеют решающее значение. Модель обучалась по принципу «угадай недостающее слово», но вместо слов она восстанавливала скрытые фрагменты нейронных записей», — сказала Пчицкая.
Как сообщили ученые, нейронная сеть была обучена на огромном открытом наборе данных, содержащем 270 гигабайт записей нейронной активности из зрительной коры головного мозга мыши. Затем модель успешно применила полученные знания к другой области мозга — гиппокампу.
Исследователи регистрировали нейронную активность у мышей с помощью миниатюрной флуоресцентной микроскопии: крошечные устройства, прикрепленные к голове животного, позволяют наблюдать за нейронами, пока мышь свободно перемещается.
