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中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心揭示灵长类视觉皮层物体特征组织地图（图）
灵长类 视觉皮层 物体特征 组织地图
2023/9/27
2023年9月22日，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心常乐研究组在《自然-通讯》（Nature Communications）上，发表了研究论文。该研究结合功能核磁共振、电生理记录和深度学习等技术手段，系统解析了猕猴和人类被试高级视觉区的特征选择性和拓扑组织规律，为探究视觉系统的演化和发育、构建类脑的视觉加工模型奠定了重要基础。
科学家研发出新型类脑学习方法（图）
类脑 学习方法 颅脑外科学
2023/8/31
人工智能迫切需要借鉴生物系统中的微观、介观、宏观等多尺度神经可塑性融合计算机制，以启发实现更加高效的类脑连续学习算法，消除人工神经网络因采用反向传播（Backpropagation，BP）等人工学习方法而导致的广泛灾难性遗忘现象。生物系统中常见的多巴胺、5-羟色胺、血清素、去甲肾上腺素等神经调质物，往往经由特定的腺体释放（图1A），远程弥散、投射到一定范围内的目标神经元群体，并根据调质浓度水平的不...
科学家发表第五版狨猴脑图谱（图）
第五版 狨猴 脑图谱
2023/6/8
2023年5月30日，《细胞报告》（Cell Reports）以封面文章的形式在线发表了题为An anatomical and connectivity atlas of the marmoset cerebellum的研究论文。该工作由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心刘赐融研究组与昆明动物研究所姚永刚团队合作完成。
在全脑范围同时获取多种结构的高分辨图谱，对于剖析脑功能及阿尔茨海默症（AD）等神经系统疾病的发病机制具有重要意义。当前，已有的成像技术和方法在实现大尺度、高分辨率的多种脑结构元素同步成像方面，面临挑战。