大數(shù)據(jù)文摘作品

編譯：Zoe Zuo、張馨月 、小魚

大腦精密復(fù)雜，被稱為“地球上最復(fù)雜的生物結(jié)構(gòu)”。馬里蘭大學(xué)工程學(xué)院的研究人員采用新計(jì)算方法，希望能深入了解聽力障礙與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)變化之間的關(guān)系。

作為地球上最復(fù)雜的生物結(jié)構(gòu)，大腦是如何讓它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)新環(huán)境的呢?馬里蘭大學(xué)工程學(xué)院(A. James Clark School of Engineering)的電氣工程師和神經(jīng)科學(xué)家們聯(lián)起手來研究了這個(gè)問題。

他們利用信號處理的新技術(shù)追蹤了大腦在接收到一些“重要的”聲音時(shí)，例如當(dāng)接收到有關(guān)獎(jiǎng)賞(reward)的聲音時(shí)，額葉皮層(frontal cortex)和聽覺皮層(auditory cortex)之間的神經(jīng)元的互動(dòng)方式。大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理聽覺信息和決策制定方面發(fā)揮著作用，同時(shí)過濾了無關(guān)緊要的聲音或者背景噪音。

為了識別和理解大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究人員們開發(fā)了高級算法對海量的復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和整理。他們開發(fā)的自適應(yīng)格蘭杰因果關(guān)系分析工具(Adaptive Granger Causality analysis)，可用于處理多種類型的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

工具鏈接：

https://github.com/Arsha89/AGC_Analysis

正是由于大腦復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，所以它能在快速、動(dòng)態(tài)的交互中將各項(xiàng)功能連接起來。我們能完成各種任務(wù)、應(yīng)對周遭環(huán)境，靠的就是大腦內(nèi)部的信號處理過程。

研究結(jié)果顯示，大腦內(nèi)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)具體的任務(wù)要求而不斷重組。研究人員還發(fā)現(xiàn)，即使沒有受到明顯的外部刺激，聽覺皮層神經(jīng)元之間的連接方式也發(fā)生了改變。下面的視頻展示了神經(jīng)元之間的互動(dòng)。

負(fù)責(zé)這項(xiàng)研究的貝塔什•巴巴迪(Behtash Babadi)表示，“通過觀察這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在正常運(yùn)作時(shí)的行為，希望能幫助我們深入了解聽力障礙與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)變化之間的關(guān)系。”這項(xiàng)獨(dú)特的聯(lián)合研究表明了神經(jīng)工程學(xué)(neuroengineering)所具有的前景與價(jià)值。神經(jīng)工程學(xué)是學(xué)科間融合的產(chǎn)物，致力于促進(jìn)我們對大腦運(yùn)作原理的理解。該研究的相關(guān)結(jié)果已發(fā)表在《美國科學(xué)院院報(bào)》(Proceedings of the National Academy of Sciences)。