stringtranslate.com

Нейроинформатика

Нейроинформатика – это развивающаяся область, объединяющая информатику и нейробиологию . Нейроинформатика связана с нейробиологическими данными и обработкой информации искусственными нейронными сетями . [1] Существует три основных направления применения нейроинформатики: [2]

Нейроинформатика включает в себя философию ( вычислительную теорию разума ), психологию ( теорию обработки информации ), информатику ( естественные вычисления , биологические вычисления ) и другие дисциплины. Нейроинформатика не занимается материей или энергией [3] , поэтому ее можно рассматривать как раздел нейробиологии , изучающий различные аспекты нервной системы . Термин «нейроинформатика» , по-видимому, используется как синоним когнитивной информатики , описанной в журнале «Биомедицинская информатика» как междисциплинарная область, которая фокусируется на обработке информации, механизмах и процессах человека в контексте вычислений и вычислительных приложений. [4] По данным Немецкой национальной библиотеки , нейроинформатика является синонимом нейрокомпьютеров . [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, когнитивной науки и разведки. CI исследует внутренние механизмы и процессы обработки информации в мозге и естественном интеллекте, а также их инженерные применения в когнитивных вычислениях. [6] Согласно INCF, нейроинформатика — это область исследований, посвященная разработке нейробиологических данных и баз знаний вместе с вычислительными моделями. [7]

Нейроинформатика в нейропсихологии и нейробиологии

Модели нейронных вычислений

Модели нейронных вычислений — это попытки объяснить в абстрактной и математической форме основные принципы, лежащие в основе обработки информации в биологических нервных системах или их функциональных компонентах. Из-за сложности поведения нервной системы соответствующие экспериментальные границы ошибок плохо определены, но относительные достоинства различных моделей конкретной подсистемы можно сравнить в зависимости от того, насколько точно они воспроизводят поведение реального мира или реагируют на определенные входные сигналы. . В тесно связанной области вычислительной нейроэтологии практика заключается в включении окружающей среды в модель таким образом, чтобы цикл был замкнутым. В тех случаях, когда конкурирующие модели недоступны или когда были измерены или количественно оценены только грубые реакции, четко сформулированная модель может помочь ученому при планировании экспериментов для изучения биохимических механизмов или сетевых связей.

Нейрокомпьютерные технологии

Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети (ИНС), обычно называемые просто нейронными сетями (НС), представляют собой вычислительные системы, отчасти основанные на биологических нейронных сетях , составляющих мозг животных . [8] ИНС основана на наборе связанных единиц или узлов, называемых искусственными нейронами , которые в общих чертах моделируют нейроны биологического мозга. Каждое соединение, подобно синапсам в биологическом мозге, может передавать сигнал другим нейронам. Искусственный нейрон, который получает сигнал, затем обрабатывает его и передает сигнал подключенным к нему нейронам. «Сигнал» при соединении представляет собой действительное число , а выходной сигнал каждого нейрона вычисляется некоторой нелинейной функцией суммы его входных сигналов. Соединения называются ребрами . Нейроны и ребра обычно имеют вес , который корректируется по мере обучения. Вес увеличивает или уменьшает силу сигнала при соединении. Нейроны могут иметь порог, при котором сигнал отправляется только в том случае, если совокупный сигнал пересекает этот порог. Обычно нейроны объединяются в слои. Разные слои могут выполнять разные преобразования на своих входах. Сигналы передаются от первого слоя (входной слой) к последнему слою (выходной слой), возможно, после многократного прохождения слоев.

Эмуляция мозга и загрузка разума

Эмуляция мозга — это концепция создания функционирующей вычислительной модели и эмуляции мозга или части мозга. В декабре 2006 года [9] проект Blue Brain завершил моделирование неокортикального столба крысы . Неокортекс 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 мозге крысы (и 10 8 синапсов ). В ноябре 2007 года [10] проект сообщил об окончании своего первого этапа, обеспечив управляемый данными процесс создания, проверки и исследования неокортикального столба. Искусственная нейронная сеть , описанная как «такая же большая и сложная, как половина мозга мыши» [11], была запущена на суперкомпьютере IBM Blue Gene исследовательской группой Университета Невады в 2007 году. Каждая секунда смоделированного времени занимала десять секунд компьютерное время. Исследователи заявили, что наблюдали «биологически последовательные» нервные импульсы, проходящие через виртуальную кору головного мозга. Однако в симуляции отсутствовали структуры, наблюдаемые в мозге реальных мышей, и они намерены повысить точность моделей нейронов и синапсов. [12] Загрузка разума — это процесс сканирования физической структуры мозга с достаточной точностью для создания имитации психического состояния (включая долговременную память и «я») и копирования ее на компьютер в цифровой форме. Затем компьютер будет моделировать обработку информации мозгом, так что он будет реагировать по существу так же, как исходный мозг, и ощущать 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 , коннектомики и извлечения информации из динамически функционирующего мозга. [16] По мнению сторонников, многие инструменты и идеи, необходимые для загрузки разума, уже существуют или в настоящее время находятся в стадии активной разработки; однако они признают, что другие пока очень умозрительны, но говорят, что они все еще находятся в сфере инженерных возможностей.

Схема BCI, разработанная Мигелем Николелисом и его коллегами для использования на макаках-резусах.

Интерфейс мозг-компьютер

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 отмечают первое появление выражения « интерфейс мозг-компьютер» в научной литературе. Недавние исследования взаимодействия человека с компьютером с применением 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), психических эмоциональных состояний (негативное, Нейтральный, Позитивный) [19] и таламокортикальная аритмия . [20]

Нейроинженерия и нейроинформатика

Схематическая иллюстрация цифрового отслеживания морфологии нейрона

Нейроинформатика — это научное исследование потока и обработки информации в нервной системе. Ученые института используют методы визуализации мозга, такие как магнитно-резонансная томография , чтобы выявить организацию сетей мозга, участвующих в человеческом мышлении. Моделирование мозга — это концепция создания функционирующей компьютерной модели мозга или его части. Существует три основных направления, в которых необходимо применять нейроинформатику:

Картирование и моделирование мозга

Моделирование мозга — это концепция создания функционирующей вычислительной модели мозга или его части. [21] В декабре 2006 года [22] проект Blue Brain завершил моделирование неокортикального столба крысы . Неокортекс 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 мозге крысы (и 10 8 синапсов ). В ноябре 2007 года [23] проект сообщил об окончании своего первого этапа, обеспечив управляемый данными процесс создания, проверки и исследования неокортикального столба. Искусственная нейронная сеть , описанная как «такая же большая и сложная, как половина мозга мыши» [24], была запущена на суперкомпьютере IBM Blue Gene исследовательской группой Университета Невады в 2007 году. Каждая секунда смоделированного времени занимала десять секунд компьютерное время. Исследователи заявили, что наблюдали «биологически последовательные» нервные импульсы, проходящие через виртуальную кору головного мозга. Однако в симуляции отсутствовали структуры, наблюдаемые в мозге реальных мышей, и они намерены повысить точность моделей нейронов и синапсов. [25]

Разум загрузки

Загрузка разума — это процесс сканирования физической структуры мозга, достаточно точного для создания эмуляции психического состояния (включая долговременную память и «я») и копирования ее на компьютер в цифровой форме. Затем компьютер будет моделировать обработку информации мозгом, так что он будет реагировать по существу так же, как исходный мозг, и ощущать наличие разумного сознательного разума . [13] [26] [15] Существенные основные исследования в смежных областях проводятся в области картирования и моделирования мозга животных, разработки более быстрых суперкомпьютеров, виртуальной реальности , интерфейсов мозг-компьютер , коннектомики и извлечения информации из динамически функционирующего мозга. [27] По мнению сторонников, многие инструменты и идеи, необходимые для загрузки разума, уже существуют или в настоящее время находятся в стадии активной разработки; однако они признают, что другие пока очень умозрительны, но говорят, что они все еще находятся в сфере инженерных возможностей.

Вспомогательные науки нейроинформатики

Анализ данных и организация знаний

Нейроинформатика (в контексте библиотечного дела ) также посвящена развитию нейробиологических знаний с помощью вычислительных моделей и аналитических инструментов для обмена, интеграции и анализа экспериментальных данных , а также развития 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 условия эксперимента, касающиеся геномного, молекулярного, структурного, клеточного, сетевого, системного и поведенческого уровня у всех видов и препаратов как в нормальном, так и в неупорядоченном состоянии. [28] В последнее десятилетие, когда многие исследовательские группы собрали огромное количество разнообразных данных о мозге, возникла проблема того, 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

Национальный институт психического здоровья США (NIMH), Национальный институт по борьбе со злоупотреблением наркотиками (NIDA) и Национальный научный фонд (NSF) предоставили Медицинскому институту Национальной академии наук средства для проведения тщательного анализа и изучения необходимости внедрить вычислительные методы в исследованиях мозга. О положительных рекомендациях было сообщено в 1991 году. [29] Этот положительный отчет позволил NIMH, которым сейчас руководит Аллан Лешнер, создать «Проект человеческого мозга» (HBP), первые гранты которого были выданы в 1993 году. Затем Козлоу занялся глобализацией HPG и нейроинформатика через Европейский Союз и Управление экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), Париж, Франция. Две особые возможности произошли в 1996 году.

Две связанные инициативы были объединены в предложение США по «Биологической информатике». Эта инициатива была поддержана Управлением по науке и технологической политике Белого дома и представлена ​​Эдвардсом и Козлоу на MSF ОЭСР. Был создан комитет MSF по биологической информатике с двумя подкомитетами: 1. Биоразнообразие (председатель Джеймс Эдвардс, NSF) и 2. Нейроинформатика (председатель Стивен Козлоу, НИЗ). По прошествии двух лет подкомитет по нейроинформатике Биологической рабочей группы опубликовал отчет в поддержку глобальных усилий в области нейроинформатики. Козлоу работает с НИЗ и Управлением по науке и технологиям 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

Институт нейроинформатики Цюрихского университета
Институт нейроинформатики был основан в Цюрихском университете и ETH Zurich в конце 1995 года. Миссия института — обнаружить ключевые принципы работы мозга и реализовать их в искусственных системах, интеллектуально взаимодействующих с реальным миром. [30]
Институт адаптивных и нейронных вычислений, Школа информатики, Эдинбургский университет
Группа вычислительной нейронауки и нейроинформатики Института адаптивных и нейронных вычислений Школы информатики Эдинбургского университета изучает , как мозг обрабатывает информацию . [31]
Международный координационный центр нейроинформатики
Международная организация, миссией которой [32] является разработка, оценка и одобрение стандартов и передового опыта, которые охватывают принципы открытой, справедливой, [33] и цитируемой нейробиологии. По состоянию на октябрь 2019 года INCF имеет активные узлы в 18 странах. [34] Этот комитет представил 3 рекомендации правительствам стран-членов GSF. Эти рекомендации заключались в следующем:
  1. Национальные программы нейроинформатики должны быть продолжены или инициированы в каждой стране, должны иметь национальный узел, который будет как предоставлять исследовательские ресурсы на национальном уровне, так и служить контактом для национальной и международной координации.
  2. Должен быть создан Международный координационный центр по нейроинформатике. INCF будет координировать создание глобальной сети нейроинформатики посредством интеграции национальных узлов нейроинформатики.
  3. Должна быть создана новая международная схема 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 функционирования, поддержки и создания INCF, который был поддержан и одобрен министрами науки GSF на его заседании в 2004 году. В 2006 году был создан INCF, а его центральный офис открыт и введен в эксплуатацию в Каролинском институте в Стокгольме, Швеция, под руководством Стена Гриллнера . Шестнадцать стран (Австралия, Канада, Китай, Чехия, Дания, Финляндия, Франция, Германия, Индия, Италия, Япония, Нидерланды, Норвегия, Швеция, Швейцария, Великобритания и США) и Комиссия ЕС учредили правовая основа INCF и Программы международной нейроинформатики (PIN). На сегодняшний день восемнадцать стран (Австралия, Бельгия, Чехия, Финляндия, Франция, Германия, Индия, Италия, Япония, Малайзия, Нидерланды, Норвегия, Польша, Республика Корея, Швеция, Швейцария, Великобритания и США) являются Члены ИНФФ. Ожидается членство еще нескольких стран. Целью INCF является координация и продвижение международной деятельности в области нейроинформатики. INCF способствует развитию и обслуживанию баз 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 — обеспечить условия для разработки удобных и гибких приложений для нейробиологических лабораторий с целью улучшения наших знаний о человеческом мозге и его нарушениях.

Лаборатория нейроинформатики Института экспериментальной биологии им. Ненцки
Основная деятельность группы — разработка вычислительных инструментов и моделей и их использование для понимания структуры и функций мозга. [35]
Нейровизуализация и нейроинформатика, Институт Говарда Флори, Мельбурнский университет
Ученые института используют методы визуализации мозга, такие как магнитно-резонансная томография, чтобы выявить организацию сетей мозга, участвующих в человеческом мышлении. Возглавляет Гэри Иган.
Монреальский неврологический институт, Университет Макгилла
Под руководством Алана Эванса MCIN проводит интенсивные вычислительные 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, баз данных и высокопроизводительных вычислений. Сообщество MCIN вместе с Центром нейроинформатики и психического здоровья Людмера сотрудничает с широким кругом исследователей и все больше внимания уделяет открытому обмену данными и открытой науке, в том числе для Монреальского неврологического института.
Центр нейроинформатики THOR
Основан в апреле 1998 года на факультете математического моделирования Датского технического университета. Помимо достижения независимых исследовательских целей, Центр THOR реализует ряд связанных проектов, касающихся нейронных сетей, функциональной нейровизуализации, обработки мультимедийных сигналов и обработки биомедицинских сигналов.
Пилотный проект портала нейроинформатики
Проект является частью более масштабных усилий по улучшению обмена данными нейробиологии, инструментами анализа данных и программным обеспечением для моделирования. Портал поддерживается многими членами Рабочей группы ОЭСР по нейроинформатике. Пилотный портал поддерживается Министерством науки и образования Германии.
Вычислительная нейронаука, ITB, Университет Гумбольдта в Берлине
Эта группа занимается вычислительной нейробиологией, в частности, динамикой и возможностями обработки сигналов в системах с импульсными нейронами . Возглавил Андреас В.М. Герц.
Группа нейроинформатики в Билефельде
Активен в области искусственных нейронных сетей с 1989 года. Текущие исследовательские программы внутри группы сосредоточены на совершенствовании человеко-машинных интерфейсов, управлении роботами, экспериментах с отслеживанием глаз, машинном зрении, виртуальной реальности и распределенных системах.
Лаборатория вычислительной встроенной нейронауки (LOCEN) [36]
Эту группу, основанную в 2006 году в рамках Института когнитивных наук и технологий Итальянского национального исследовательского совета (ISTC-CNR) в Риме, в настоящее время возглавляет Джанлука Бальдассаре. 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) перенос полученных знаний для создания инновационных контроллеров для автономных роботов-гуманоидов, способных к открытому обучению на основе внутренних и внешних мотиваций.
Национальный ресурс Японии по нейроинформатике
Платформа Visiome — это служба поиска нейроинформатики, которая обеспечивает доступ к математическим моделям, экспериментальным данным, библиотекам анализа и связанным ресурсам. Онлайн-портал для обмена нейрофизиологическими данными также доступен на сайте BrainLiner.jp в рамках Программы стратегических исследований мозга MEXT в области наук о мозге (SRPBS).
Лаборатория математической нейронауки, Институт наук о мозге RIKEN (Вако, Сайтама)
Целью Лаборатории математической нейронауки является создание математических основ вычислений в стиле мозга для построения нового типа информатики. Возглавляет Сюнъити Амари.
Государственная программа Нидерландов по нейроинформатике
Началось в свете международного Глобального научного форума ОЭСР, целью которого является создание всемирной программы по нейроинформатике.
Исследовательская лаборатория нейроинформатики NUST-SEECS [37]
Создание лаборатории нейроинформатики в SEECS-NUST позволило пакистанским исследователям и преподавателям активно участвовать в таких усилиях, тем самым став активной частью вышеупомянутых процессов экспериментирования, моделирования и визуализации. Лаборатория сотрудничает с ведущими международными институтами для развития высококвалифицированных кадров в соответствующей области. Эта лаборатория помогает неврологам и ученым-компьютерщикам в Пакистане проводить эксперименты и анализ данных, собранных с использованием самых современных исследовательских методологий, без инвестиций в создание экспериментальных нейробиологических центров. Основная цель этой лаборатории — предоставить современное экспериментальное и симуляционное оборудование всем бенефициарам, включая высшие учебные заведения, медицинских исследователей/практиков и представителей технологической отрасли.
Проект «Голубой мозг»
Проект Blue Brain был основан в мае 2005 года и использует суперкомпьютер Blue Gene /L с процессором 8000, разработанный IBM. На тот момент это был один из самых быстрых суперкомпьютеров в мире.
Проект предполагает:
  • Базы данных : 3D-реконструированные модели нейронов, синапсов, синаптических путей, статистика микросхем, компьютерные модели нейронов, виртуальные нейроны.
  • Визуализация : разрабатываются конструктор микросхем и визуализатор результатов моделирования, системы 2D, 3D и иммерсивной визуализации.
  • Simulation : среда моделирования для крупномасштабного моделирования морфологически сложных нейронов на 8000 процессорах суперкомпьютера IBM Blue Gene.
  • Моделирование и эксперименты : итерации между крупномасштабным моделированием неокортикальных микросхем и экспериментами с целью проверки вычислительной модели и изучения прогнозов.
Миссия проекта Blue Brain Project — понять функции и дисфункции мозга млекопитающих посредством детального моделирования. Проект Blue Brain предложит исследователям построить свои собственные модели различных областей мозга у разных видов и на разных уровнях детализации, используя программное обеспечение Blue Brain для моделирования на Blue Gene. Эти модели будут помещены в базу данных Интернета, из которой программное обеспечение Blue Brain сможет извлекать и соединять модели вместе для построения областей мозга и начала первого моделирования всего мозга.
Проект «Гены для познания»
Проект «От генов к познанию» — программа нейробиологических исследований, комплексно изучающая гены, мозг и поведение. Он занимается масштабным исследованием функций молекул, находящихся в синапсе. Основное внимание уделяется белкам, которые взаимодействуют с рецептором NMDA, рецептором нейромедиатора глутамата, который необходим для процессов синаптической пластичности, таких как долговременная потенциация (LTP). Многие из используемых методов носят комплексный характер, и интеграция различных источников данных, а также руководство экспериментами подняли множество вопросов информатики. Программой в основном руководит профессор Сет Грант из Wellcome Trust Sanger Institute , но по всему миру работает множество других групп сотрудников.
Проект КАРМЕН [38]
Проект CARMEN — это исследовательский проект, охватывающий несколько площадок (11 университетов Соединенного Королевства), направленный на использование GRID-вычислений, чтобы позволить нейробиологам-экспериментаторам архивировать свои наборы данных в структурированной базе данных, что делает их широко доступными для дальнейших исследований, а также для разработчиков моделей и алгоритмов. использовать.
EBI Вычислительная нейробиология, EMBL-EBI (Хинкстон)
Основная цель группы — построение реалистичных моделей функций нейронов на различных уровнях, от синапса до микросхемы, на основе точных знаний о функциях и взаимодействиях молекул (системная биология). Возглавляет Николя Ле Новер.
Нейрогенетика GeneNetwork
Genenetwork стартовала как часть 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 геномах и феноменах человека, мыши и крысы, которые разработаны специально для крупномасштабных системных 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. У GeneNetwork есть сопутствующий веб-сайт по нейровизуализации — Библиотека мозга мышей, — который содержит изображения в высоком разрешении тысяч генетически определенных линий мышей.
Нейронный анализ временных рядов (NTSA) [39]
NTSA Workbench — это набор инструментов, методов и стандартов, разработанных для удовлетворения потребностей нейробиологов, работающих с данными временных рядов нейронов. Целью этого проекта является разработка информационной системы, которая упростит хранение, организацию, поиск, анализ и обмен экспериментальными и смоделированными нейронными данными. Конечная цель — разработать набор инструментов, методов и стандартов для удовлетворения потребностей нейробиологов, работающих с нейронными данными.
Когнитивный атлас [40]
Когнитивный атлас — это проект, развивающий общую базу знаний в области когнитивной науки и нейробиологии. Сюда входят два основных вида знаний: задачи и понятия, дающие их определения и свойства, а также связи между ними. Важной особенностью сайта является возможность цитировать литературу для утверждений (например, «Задача Струпа измеряет исполнительный контроль») и обсуждать их обоснованность. Он вносит вклад в NeuroLex и Neuroscience Information Framework , обеспечивает программный доступ к базе данных и построен на основе семантических веб- технологий.
Группа исследования больших данных о мозге в Институте наук о мозге Аллена (Сиэтл, Вашингтон)
Эта группа под руководством Ханьчуаня Пэна [41] сосредоточилась на использовании крупномасштабных методов обработки изображений и анализа данных для реконструкции моделей отдельных нейронов и их картирования в мозге различных животных.

Смотрите также

Рекомендации

Цитаты

  1. ^ «Границы нейроинформатики». www.frontiersin.org .
  2. ^ «Рабочие группы | INCF». www.incf.org .
  3. ^ Ван, Инсюй (1 августа 2003 г.). «О когнитивной информатике». Мозг и разум . 4 (2): 151–167. дои : 10.1023/А: 1025401527570. ISSN  1573-3300. S2CID  61495426.
  4. ^ Патель, Вимла Л.; Каннампаллил, Томас Г. (01 февраля 2015 г.). «Когнитивная информатика в биомедицине и здравоохранении». Журнал биомедицинской информатики . 53 : 3–14. дои : 10.1016/j.jbi.2014.12.007 . ISSN  1532-0464. ПМИД  25541081.
  5. ^ "Каталог Немецкой национальной библиотеки". портал.dnb.de . Проверено 12 декабря 2020 г.
  6. ^ «Когнитивная информатика в 10 классе и далее: резюме пленарного заседания». Материалы 10-й Международной конференции IEEE по когнитивной информатике и когнитивным вычислениям .
  7. ^ «Что такое нейроинформатика | INCF» . www.incf.org .
  8. ^ Чен, Юн-Яо; Линь, Ю-Сю; Кунг, Цзя-Цзин; Чунг, Мин-Хан; Йен, И.-Сюань (январь 2019 г.). «Проектирование и внедрение интеллектуальных счетчиков электроэнергии с использованием облачной аналитики с учетом передового искусственного интеллекта в качестве периферийной аналитики в управлении спросом для умных домов». Датчики . 19 (9): 2047. Бибкод : 2019Senso..19.2047C. дои : 10.3390/s19092047 . ПМК 6539684 . ПМИД  31052502. 
  9. ^ «Основные этапы проекта». Синий мозг . Проверено 11 августа 2008 г.
  10. ^ «Новости и информация для СМИ». Синий мозг . Архивировано из оригинала 19 сентября 2008 г. Проверено 11 августа 2008 г.
  11. ^ «Суперкомпьютер имитирует мозг мыши». Хаффингтон Пост . 28 марта 2008 г. Проверено 5 июня 2018 г.
  12. ^ «Мозг мыши, смоделированный на компьютере» . Новости BBC . 27 апреля 2007 г.
  13. ^ аб Бэмфорд С (июнь 2012 г.). «Рамка подходов к передаче субстрата разума» (PDF) . Международный журнал машинного сознания . 4 (1): 23–34. дои : 10.1142/S1793843012400021.
  14. ^ Герцель, БЕН; Икле, Мэтью (2012). "Введение". Международный журнал машинного сознания . 04 : 1–3. дои : 10.1142/S1793843012020015.
  15. ^ аб Сотала К., Валпола Х (июнь 2012 г.). «Объединение разумов: сценарии группового разума, связанные с загрузкой мозга» (PDF) . Международный журнал машинного сознания . 4 (1): 293–312. дои : 10.1142/S1793843012400173.
  16. ^ Кей К.Н., Населарис Т., Пренгер Р.Дж., Галлант Дж.Л. (март 2008 г.). «Определение естественных изображений активности человеческого мозга». Природа . 452 (7185): 352–5. Бибкод : 2008Natur.452..352K. дои : 10.1038/nature06713. ПМЦ 3556484 . ПМИД  18322462. 
  17. ^ Видаль, Джей-Джей (1973). «На пути к прямой связи мозг-компьютер». Ежегодный обзор биофизики и биоинженерии . 2 (1): 157–80. дои : 10.1146/annurev.bb.02.060173.001105 . ПМИД  4583653.
  18. ^ Дж. Видаль (1977). «Обнаружение мозговых событий на ЭЭГ в реальном времени» (PDF) . Труды IEEE . 65 (5): 633–641. дои : 10.1109/PROC.1977.10542. S2CID  7928242.
  19. ^ Берд, Джордан Дж.; Экарт, Анико; Бэкингем, Кристофер Д.; Фариа, Диего Р. (2019). Классификация психических эмоциональных настроений с помощью нейромашинного интерфейса на основе ЭЭГ. Колледж Святого Хью, Оксфордский университет, Великобритания: Международная конференция по цифровой обработке изображений и сигналов (DISP'19). Архивировано из оригинала 3 декабря 2018 года . Проверено 3 декабря 2018 г.
  20. ↑ Ваннесте С., Сонг Джей Джей, Де Риддер Д. (март 2018 г.). «Таламокортикальная аритмия, обнаруженная с помощью машинного обучения». Природные коммуникации . 9 (1): 1103. Бибкод : 2018NatCo...9.1103В. дои : 10.1038/s41467-018-02820-0. ПМЦ 5856824 . ПМИД  29549239. 
  21. ^ Фань, Сюэ; Маркрам, Генри (2019). «Краткая история симуляционной нейронауки». Границы нейроинформатики . 13:32 . дои : 10.3389/fninf.2019.00032 . ISSN  1662-5196. ПМК 6513977 . ПМИД  31133838. 
  22. ^ «Основные этапы проекта». Синий мозг . Проверено 11 августа 2008 г.
  23. ^ «Новости и информация для СМИ». Синий мозг . Архивировано из оригинала 19 сентября 2008 г. Проверено 11 августа 2008 г.
  24. ^ «Суперкомпьютер имитирует мозг мыши». ХаффПост . 28 марта 2008 г. Проверено 5 июня 2018 г.
  25. ^ «Мозг мыши, смоделированный на компьютере» . Новости BBC . 27 апреля 2007 г.
  26. ^ Герцель Б, Икле М (2012). "Введение". Международный журнал машинного сознания . 04 : 1–3. дои : 10.1142/S1793843012020015.
  27. ^ Кей К.Н., Населарис Т., Пренгер Р.Дж., Галлант Дж.Л. (март 2008 г.). «Определение естественных изображений активности человеческого мозга». Природа . 452 (7185): 352–5. Бибкод : 2008Natur.452..352K. дои : 10.1038/nature06713. ПМЦ 3556484 . ПМИД  18322462. 
  28. ^ «Что такое нейроинформатика | INCF - Международный координационный центр нейроинформатики» . www.incf.org . Проверено 19 апреля 2020 г.
  29. ^ Печура, Констанция М.; Мартин, Джозеф Б., ред. (1991). Картирование мозга и его функций: интеграция технологий в нейронаучные исследования (отчет о консенсусном исследовании). Вашингтон, округ Колумбия: Издательство Национальной академии . дои : 10.17226/1816. ISBN 978-0-309-04497-4.
  30. ^ ETH, Цюрих (11 сентября 2023 г.). «Институт нейроинформатики Цюрихского университета».
  31. ^ "Вычислительная нейронаука и нейроинформатика | InfWeb" . web.inf.ed.ac.uk. ​5 ноября 2020 г. Проверено 12 декабря 2020 г.
  32. ^ "Миссия | INCF" . www.incf.org . Проверено 9 октября 2019 г.
  33. ^ Хагстром, Стефани (3 сентября 2014 г.). «Принципы FAIR данных». СИЛА11 . Проверено 4 декабря 2017 г.
  34. ^ «Управляющие и ассоциированные узлы | INCF» . www.incf.org . Проверено 9 октября 2019 г.
  35. ^ Яватех. «Институт экспериментальной биологии Ненского - Институт экспериментальной биологии Ненского». ru.nencki.gov.pl .
  36. ^ «Лаборатория вычислительной воплощенной нейронауки - Институт когнитивных наук и технологий» . www.istc.cnr.it. ​Проверено 2 апреля 2018 г.
  37. ^ «Лаборатория нейроинформатики @ SEECS, NUST - Школа электротехники и компьютерных наук, Национальный университет наук и технологий» . Neuro.seecs.nust.edu.pk . Проверено 2 апреля 2018 г.
  38. ^ «Добро пожаловать в КАРМЕН». Добро пожаловать в КАРМЕН . Архивировано из оригинала 30 октября 2019 года . Проверено 2 апреля 2018 г.
  39. ^ "Верстак NTSA" . Университет Иллинойса Урбана-Шампейн. Архивировано из оригинала 21 июля 2006 года.
  40. ^ «Когнитивный атлас». www.cognitiveatlas.org . Проверено 2 апреля 2018 г.
  41. ^ "Домашняя страница Ханьчуань Пэна" . home.penglab.com . Проверено 2 апреля 2018 г.

Источники

дальнейшее чтение

Книги

Журналы и конференции