Ученые разработали алгоритм изучения связей между мозгом и поведением
12 ноября 2020
Одна из основных проблем в понимании работы мозга - это поиск связи между динамикой мозговой активности и поведением, которое он контролирует.
Исследователи из университета Монаша (Monash University),университета Южной Калифорнии (University of Southern California ) и Нью-Йоркского университета (New York University) создали алгоритм «предпочтительной идентификации подпространства» (PSID) с помощью которого можно изучать взаимосвязь между сигналами мозга и наблюдаемым поведением и движениями.
Моделирование нейронной динамики необходимо для исследования или декодирования измеримых поведенческих функций функций мозга, таких как выполнение движений, речь и язык, настроение, принятие решений, а также неврологические дисфункции, такие как двигательный тремор.
В отличие от нейродинамического моделирования новый метод объединяет нейронную активность и поведение, чтобы определить подпространство между ними и спроектировать вероятный поведенческий результат. В экспериментах исследователи применили новый алгоритм к нейронной активности у двух испытуемых и вычислили четкую динамику вращения суставов, предсказав поведение каждого сустава.
Результаты исследований показали многообещающие возможности для мониторинга и оценки мозговых паттернов у людей с параличом четырёх конечностей и неврологическими заболеваниями. Ученые полагают, что в будущем этот алгоритм позволит пациентам управлять терапевтическими устройствами с помощью своего мозга.
Исследование опубликовано в журнале "Nature Neuroscience".
Исследователи из университета Монаша (Monash University),университета Южной Калифорнии (University of Southern California ) и Нью-Йоркского университета (New York University) создали алгоритм «предпочтительной идентификации подпространства» (PSID) с помощью которого можно изучать взаимосвязь между сигналами мозга и наблюдаемым поведением и движениями.
Моделирование нейронной динамики необходимо для исследования или декодирования измеримых поведенческих функций функций мозга, таких как выполнение движений, речь и язык, настроение, принятие решений, а также неврологические дисфункции, такие как двигательный тремор.
В отличие от нейродинамического моделирования новый метод объединяет нейронную активность и поведение, чтобы определить подпространство между ними и спроектировать вероятный поведенческий результат. В экспериментах исследователи применили новый алгоритм к нейронной активности у двух испытуемых и вычислили четкую динамику вращения суставов, предсказав поведение каждого сустава.
Результаты исследований показали многообещающие возможности для мониторинга и оценки мозговых паттернов у людей с параличом четырёх конечностей и неврологическими заболеваниями. Ученые полагают, что в будущем этот алгоритм позволит пациентам управлять терапевтическими устройствами с помощью своего мозга.
Исследование опубликовано в журнале "Nature Neuroscience".
Элемент не найден