来源:http://52brain.com/thread-17336-1-1.html Brodmann分区是一个根据细胞结构将大脑皮层划分为一系列解剖区域的系统.神经解剖学中所谓细胞结构(Cytoarchitecture),是指在染色的脑组织中观察到的神经元的组织方式.Brodmann分区最早由德国神经科医生科比尼安·布洛德曼(Korbinian Brodmann)提出.他的分区系统包括每个半球的52个区域.其中一些区域今天已经被细分,例如23区被分为23a和23b区等.从物种间差异来讲,同一

FreeSurfer 是美国哈佛-麻省理工卫生科学与技术部和马萨诸塞州总医院共同开发的一款磁共振数据处理软件包,是基于 Linux 平台的全免费开源软件.FreeSurfer 能完成对高分辨率的 MRI 图像进行分割.配准及三维重建,其处理过程主要包含去头骨.B1 偏差场校正.体数据配准.灰白质分割.面数据配准等.FreeSurfer 可以方便地处理大脑 MRI 图像,并生成高精度的灰.白质分割面和灰质.脑脊液分割面,根据这两个表面可以计算任何位置的皮质厚度及其他面数据特征如皮质 外表面积.曲率

本文是一篇非常不错的关于用户体验设计的文章,本文作者是一个心理学家,他从他所研究的领域去看到用户行为,用户体验,相信会给你带来不一样的观念与知识.翻译水平有限,若有不准确之处欢迎指正. ——————————以下为翻译的全文—————————— 您可能已经听说过这个关于大象的故事: 一个国王带六名男子进入一个黑暗的建筑里,他们看不到任何东西.国王对他们说,“我已经把这个动物从荒野的土地上买到了东方,这种动物称之为‘大象’.” “大象是个什么东西?”男人问.国王说:“你们可以感觉他,然后描述给我.”

大脑是生物体内结构和功能最复杂的组织.近年来蓬勃发展的脑蛋白组学研究是绘制大脑功能分子图谱.全面理解大脑生理病理机制的必经途径.跨膜蛋白家族在突触信号传递和神经可塑性调节中扮演重要角色,许多跨膜蛋白与精神类疾病和神经退行性疾病的发生发展密切相关.然而对动物组织中跨膜蛋白家族的组学解析仍面临巨大的技术挑战,限制了跨膜蛋白家族的深入认识. 上海科技大学iHuman研究所.生命科学与技术学院水雯箐课题组长期发展生物质谱技术,应用于G蛋白偶联受体(GPCR)的配体筛选与功能蛋白质组学研究,促进新结构.新

首先,ica是一种探索性的方法,属于数据驱动的范畴. ica计算量很大,一般都是离线式计算. ica基于的猜想是,世界是加性的.在我们所研究的脑科学中,所采集到的BOLD信号,是由一些源信号所构成,更准确地说,是由这些源信号叠加而成的.也就是说,假设我们以每个体素为研究对象,那么每个体素的BOLD信号在每个时间点的数值,都是由很多个独立的源信号所组成.注意,在这里,我们对于ica的要求就是分离出的源信号是独立的. 那么,源信号来自于哪里呢? 来自于某个体素,来自于某个脑区,来自于分散在大脑皮层各

概述      1.本文档的内容主要来源于书籍<代码整洁之道>作者Robert C.Martin,属于读书笔记. 2.软件质量,不仅依赖于架构和项目管理,而且与代码质量紧密相关,本书提出一种,代码质量与整洁成正比的观点,并给出了一系列行之有效的整洁代码操作实践,只要遵循这些规则,就可以编写出整洁的代码,从而提升代码质量.  3.该书介绍的规则均来自于作者多年的实践经验,涵盖从命名到重构的多个编程方面,具有很好的学习和借鉴价值. 4.习艺要有二:知和行.你应当学习有关规则.模式和实践的知识,穷尽

哈哈,看到了一篇我最感兴趣的领域的新闻报导,可以深挖里面的各种细节. Quanta Magazine: Illuminating Science - 原文出处 卡内基·梅隆大学 - Tai Sing Lee 谷歌学术  大学官网(真牛逼,论文多,引用率高) Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA)  高级智能研究计划   Wiki Wei-Chung Allen Lee - Instructor in Neurobiolog

转移性学习对阿尔茨海默病分类的研究 原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片,同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化.该研究尝试用转移学习来解决这些问题,使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构,使用少量的MRI图像来重新训练全连接层.采用图像熵选择最翔实的切片训练,通过对OASIS MRI数据集的实验,他们发现,在训练规模比现有技术小近10倍的情况下,他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当,甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过

第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习(Sparse Dictionary Learning).该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段(Dictionary Generate)和利用字典(稀疏的)表示样本阶段(Sparse coding with a precomputed dictionary).这两个阶段(如下图)的每个阶段都有许多不同算法可供选择,每种

来源: http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-572049.html,http://52brain.com/thread-15512-1-1.html SPM8允许两种FDR校验.一个是voxel-wise FDR,另一个是topological FDR. 如果要做voxel-wise FDR 校验,就把spm_defaults里的68行的defaults.stats.topoFDR 改为0. (有很多朋友下载下来的spm在处理结果是只显示FWE矫正和NOR

首先感谢大神空里流霜耐心的讲解,这篇笔记内容主要是整理他的谆谆教导,虽然他也看不到>< 所有数据都要经过平滑. Paired t-test虽然在2nd-level analysis中,但是由于本次实验每个被试只有一张图(自己内部已经没有东西可以比较了),所以可以直接在2nd-level analysis中做检验. P.S. 如何判定需不需要做1st-level analysis呢?简单地说,就是每个被试只有一张图的时候不需要再做1st-level analysis. >Specfy 2n

日前,中国科学院神经科学研究所.中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心.香港科技大学生命科学部和分子神经科学国家重点实验室.中国科技大学自动化研究所在 Cell 上联合发表了一篇概述论文<China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing>,介绍了「中国脑计划」在基础神经科学.脑疾病和脑启发计算上的研究进展.机器之心对这篇论文进行了完整的编译,读者也可通过以下链接查看原论文.

<环球科学>2019年03月号 高水平的科普杂志.本期我感兴趣的话题有: 1:65岁以上老年人是转发假新闻的主力: 2:人的面孔特征可以通过50个维度来定义: 3:华裔科学家发现人脑颞叶中有6个“面孔脑区”,主要功能是识别人脸: 4:不仅仅是黑猩猩,红猩猩.大猩猩和倭黑猩猩也过着像儿童寓言里那种无所事事的生活,运动量极少: 5:人类演化出了一套必须要保持高水平体力活动才能维护身体健康的机制: 6:全世界约有100个部落生活在与世隔绝的状态中: 7:水电调峰——根据电力需求的变化调整水流大小,是

1.everything:比我用电脑搜索快一些,(常用的搜索其实熟悉电脑的都会,不过想快一点) 如果你曾对效率工具有过研究,想必对 Everything 的名字不会陌生.这款仅有 1.3 MB 的小软件可以通过访问 NTFS 文件系统的 USN 日志,在数秒内检索完成几 TB 大小硬盘中的上百万个文件,并实时监测所有文件的增改情况,说是 Windows 平台上最快速的文件索引工具绝不为过. 2.印象笔记:有收费,有免费,我使用的是免费版,感觉真的是,云笔记首推. 3.teamviewer:远程连

原文地址:https://www.zhihu.com/question/59800121/answer/184888043 神经元 在深度学习领域,神经元是最底层的单元,如果用感知机的模型, wx + b, 加上一个激活函数构成了全部,输入和输出都是数字,研究的比较清楚.别的不说,在参数已知的情况下,有了输入可以计算输出,有了输出可以计算输入. 但在神经科学领域,神经元并不是最底层的单位. 举例来说,有人在做神经元膜离子通道相关的工作.一个神经元的输入,可以分为三部分,从其他神经元来的电信号输入

brain_parcellation 论文详细介绍 通过从脑部MR图像中分割155个神经结构来验证该网络学习3D表示的效率 目标:设计一个高分辨率和紧凑的网络架构来分割体积图像中的精细结构 特点:大多数存在的网络体系结构都遵循完全卷积下行-向上采样路径.具有高空间分辨率的低层次特征首先被下采样用于更高层次的特征抽象;然后对特征图进行上采样,以实现高分辨率分割.本论文提出了一种新的3D架构,它包含了整个层的高空间分辨率特征图,并且可以在广泛的接受领域中进行训练 验证:通过从T1加权MR图像中自动进

preface: 由于某些原因重装了系统,原来在ubuntu下安装的一些软件又要又一次安装.稍微麻烦,整理下须要安装的步骤. #======================================== 1. Google浏览器: 參考linux公社给出的方法 在Ubuntu 14.04下安装Google Chrome浏览器很easy,仅仅要到Chrome的站点下载Deb安装包并进行安装就可以.当然你也能够使用APT软件包管理器来安装Google Chrome浏览器,假设你想使用APT软件

终于找到ML日报的微信链接,抄之...................................... 请拜访原文链接:[祖母论与还原论之争]为什么计算机人脸识别注定超越人类?评价:         从直觉上,总体视觉框架,我更推崇maar视觉理论,即还原论.因为对于广泛的视觉识别,此解释在哲学意义上完备性比其他解释更好.但对于人脸识别,这就难说了.就像骑自行车需要学习,学习之后便成为"程序记忆",固定为记忆系统.对于人脸识别这种极为特殊且频次极高的行为,千万年的人类进化,是否在

0 - 背景 0.0 - 为什么需要字典学习? 这里引用这个博客的一段话,我觉得可以很好的解释这个问题. 回答这个问题实际上就是要回答“稀疏字典学习 ”中的字典是怎么来的.做一个比喻,句子是人类社会最神奇的东西,人类社会的一切知识无论是已经发现的还是没有发现的都必然要通过句子来表示出来(从某种意义上讲,公式也是句子).这样说来,人类懂得的知识可要算是极为浩繁的.有人统计过人类每天新产生的知识可以装满一个2T(2048G)大小的硬盘.但无论有多少句子需要被书写,对于一个句子来说它最本质的特征是什么

阅读文献:Distance Dependent Infinite Latent Feature Model 作者:Samuel J.Gershman ,Peter I.Frazier ,and David M.Blei   摘要: 潜在特征模型在对数据进行小模块分解的过程中被广泛使用.这些模型的贝叶斯非参数变量在潜在特征上使用了IBP先验,进而使得特征的数量由数据决定.我们提出了一种一般化的IBP--距离依赖IBP,用来建模不可交换数据.这种模型依赖于数据点之间定义的距离,倾向于使相邻近的数据共

什么是JSP Java Server Page的缩写从用户角度看待,就是一个网页从程序员角度看待,其实是一个java类,它继承了Servlet,所以可以直接说jsp就是一个Servlet 为什么会有JSP html多数情况下用来显示静态内容,一成不变的.但是有时候我们需要在网页上显示一些动态数据比如:查询所有的学生信息,根据姓名去查询某个学生.这些动作都需要去查询数据库,然后在网页上显示html不支持写java代码,jsp里面可以写java代码 怎么用JSP 指令的写法 1 <%@ 指令名字 %