|簡體中文

開啟輔助訪問設為首頁收藏本站切換到寬版

比思論壇»比思論壇 › 超自然現象 › 自然科學 › 科学家首次将AI元学习引入神经科学有望提升脑成像精准 ...

12 / 2 頁下一頁

發新帖

查看: 1660|回復: 15

上一主題

下一主題

科学家首次将AI元学习引入神经科学有望提升脑成像精准医疗

5229 主題	1 好友	1萬積分

Rank: 8 Rank: 8

TA的每日心情

	衰 2024-4-17 22:16

簽到天數: 247 天

[LV.8]以壇為家I

推廣值: 0
貢獻值: 1
金錢: 7461
威望: 15989
主題: 5229

發消息

電梯直達

跳轉到指定樓層

樓主

發表於 2022-6-25 21:12:41 |只看該作者 |正序瀏覽

中外科研工作者合作的一项技术成果在神经生物学顶级期刊《自然·神经科学》上发布。这项研究首次将人工智能领域的元学习方法引入神经科学及医疗领域，能在有限的医疗数据上训练可靠的AI模型，提升基于脑成像的精准医疗效果。

脑成像技术是神经科学发展的一个重要领域，能够直接观察大脑在信息处理和应对刺激时的神经化学变化，从而对疾病的诊断和治疗提供重要参照。理论上，基于脑成像的AI模型可应用于预测个人的一些表征特性。

一个现实的问题在于，虽然现在已经有英国生物银行这样的大规模人类神经科学数据集，在研究临床人群或解决重点神经科学的问题时，几十到上百人的小规模数据样本依旧是常态。在精确标注的医疗数据量有限的情况下，如何训练出可靠的AI模型，在神经科学和计算机科学领域正在成为焦点问题。

在此次发布的最新研究成果中，研究者们首次提出，使用机器学习领域的元学习来解决上述难题。元学习是一种让机器学会更好地学习的方法，目的是让机器面对全新的任务时能更好地利用在先前的任务中获取的“知识”。

研究者通过对先前的小样本数据分析发现，个体的认知、心理健康、人口统计学和其他健康属性等表征特性与大脑成像数据之间存在一种内在的相关性。基于小样本数据和大数据集之间的这种相关性，研究者提出名为元匹配的方法。这一方法可以将大数据集上训练出来的机器学习模型迁移到小数据集上，从而训练出更可靠的模型，以更准确地预测新的表型。

目前，这一新方法已经在英国生物银行和人类连接组计划的数据集上完成了测评，测评结果显示，新方法相较于传统方法体现出更高的准确率。实验显示，这项新的训练框架非常灵活，可以与任何机器学习算法相结合，在小规模的数据集上，也可以有效地训练泛化性能好的AI预测模型。

分享0 收藏0 「頂」0 「踩」0

回復

使用道具舉報

0 主題	1 好友	2753 積分

Rank: 6 Rank: 6

TA的每日心情

	郁悶 7 天前

簽到天數: 587 天

[LV.9]以壇為家II

推廣值: 0
貢獻值: 0
金錢: 1
威望: 2753
主題: 0

發消息

16^#

發表於 2022-6-26 16:01:05 |只看該作者

①荣耀6547

回復

使用道具舉報

0 主題	1 好友	2753 積分

Rank: 6 Rank: 6

TA的每日心情

	郁悶 7 天前

簽到天數: 587 天

[LV.9]以壇為家II

推廣值: 0
貢獻值: 0
金錢: 1
威望: 2753
主題: 0

發消息

15^#

發表於 2022-6-26 15:59:03 |只看該作者

你好歹的啊啊

請大家多給發帖者支持,有您們回應支持,才有動力去發貼!

回復

使用道具舉報

0 主題	1 好友	2753 積分

Rank: 6 Rank: 6

TA的每日心情

	郁悶 7 天前

簽到天數: 587 天

[LV.9]以壇為家II

推廣值: 0
貢獻值: 0
金錢: 1
威望: 2753
主題: 0

發消息

14^#

發表於 2022-6-26 15:56:51 |只看該作者

請善用帖子右下角舉報鍵,來檢舉有害網站/垃圾/宣傳帖,每個舉報會有金錢增加。

美育课具有

不要把自己的東西藏起來,論壇需要你的分享才能成長!!

回復

使用道具舉報

0 主題	1 好友	2753 積分

Rank: 6 Rank: 6

TA的每日心情

	郁悶 7 天前

簽到天數: 587 天

[LV.9]以壇為家II

推廣值: 0
貢獻值: 0
金錢: 1
威望: 2753
主題: 0

發消息

13^#

發表於 2022-6-26 15:53:28 |只看該作者

有5u65u56

回復

使用道具舉報

0 主題	4 好友	3萬積分

Rank: 8 Rank: 8

TA的每日心情

	開心 11 小時前

簽到天數: 3911 天

[LV.Master]伴壇終老

推廣值: 0
貢獻值: 0
金錢: 52036
威望: 30271
主題: 0

發消息

12^#

發表於 2022-6-26 14:48:11 |只看該作者

很强大啊

不要把自己的東西藏起來,論壇需要你的分享才能成長!!

回復

使用道具舉報

0 主題	1 好友	2753 積分

Rank: 6 Rank: 6

TA的每日心情

	郁悶 7 天前

簽到天數: 587 天

[LV.9]以壇為家II

推廣值: 0
貢獻值: 0
金錢: 1
威望: 2753
主題: 0

發消息

11^#

發表於 2022-6-26 10:36:06 |只看該作者

i67i76ri额因为

回復

使用道具舉報

0 主題	1 好友	2753 積分

Rank: 6 Rank: 6

TA的每日心情

	郁悶 7 天前

簽到天數: 587 天

[LV.9]以壇為家II

推廣值: 0
貢獻值: 0
金錢: 1
威望: 2753
主題: 0

發消息

10^#

發表於 2022-6-26 10:26:00 |只看該作者

条3亚太35元

不要把自己的東西藏起來,論壇需要你的分享才能成長!!

回復

使用道具舉報

0 主題	0 好友	1766 積分

Rank: 6 Rank: 6

TA的每日心情

	奮斗 11 小時前

簽到天數: 1140 天

[LV.10]以壇為家III

推廣值: 0
貢獻值: 0
金錢: 15228
威望: 1766
主題: 0

發消息

9^#

發表於 2022-6-26 09:00:00 |只看該作者

AI预测模型

請大家多給發帖者支持,有您們回應支持,才有動力去發貼!

回復

使用道具舉報

0 主題	0 好友	1163 積分

Rank: 4

該用戶從未簽到

推廣值: 0
貢獻值: 0
金錢: 1
威望: 1163
主題: 0

發消息

8^#

發表於 2022-6-26 02:04:47 |只看該作者

反正不知道

不要把自己的東西藏起來,論壇需要你的分享才能成長!!

回復

使用道具舉報

12 / 2 頁下一頁

發新帖

重要聲明：本論壇是以即時上載留言的方式運作，比思論壇對所有留言的真實性、完整性及立場等，不負任何法律責任。而一切留言之言論只代表留言者個人意見，並非本網站之立場，讀者及用戶不應信賴內容，並應自行判斷內容之真實性。於有關情形下，讀者及用戶應尋求專業意見(如涉及醫療、法律或投資等問題)。由於本論壇受到「即時上載留言」運作方式所規限，故不能完全監察所有留言，若讀者及用戶發現有留言出現問題，請聯絡我們。比思論壇有權刪除任何留言及拒絕任何人士上載留言 (刪除前或不會作事先警告及通知 )，同時亦有不刪除留言的權利，如有任何爭議，管理員擁有最終的詮釋權。用戶切勿撰寫粗言穢語、誹謗、渲染色情暴力或人身攻擊的言論，敬請自律。本網站保留一切法律權利。

手機版| 廣告聯繫

GMT+8, 2024-12-30 19:50 , Processed in 0.959329 second(s), 26 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X2.5

© 2001-2012 Comsenz Inc.

回頂部