신경 플라스틱과 예측 모델에 대한 필요성 이해

신경성 및 돌진; 뇌의 용량은 경험, 학습, 또는 부상 및 돌진; 현대 신경 과학의 모퉁이입니다. 그것은 뇌 후 회복에 육아에서 언어 취득에서 모든 것을 파괴합니다. 개인 두뇌가 스스로 자신의 분야에서 가장 정교한 목표를 재전송하는 방법을 정확히 예측하는 것은. 전통적인 통계 모델과 단일 아치 나이트 컬쳐 신경 네트워크는 종종 신경 조직의 여러 가지 유형의 상호 작용을 통합 할 때, 신경 조직의 상호 작용을 통합 할 때, 그것은 신경 조직의 상호 작용을 통합 할 수 있습니다. [2], 역학적 인 모델은 역학적 인 모델의 변화에 대한 인식을 갖는다. [2]

하이브리드 모델은 재전류 신경망 (RNNs) 또는주의 메커니즘을 사용하여 재전류 신경망 (CNNs)을 결합하여 공간 및 임시 기능의 동시 분석이 가능합니다. 이러한 아키텍처는 플라스틱 인 outcomes & mdash 예측에 독특하게 적합합니다. 재활 치료, 뇌 자극 또는 매혹적인 회복 후, 유독한 회복.

플라스틱 사전의 하이브리드 신경 네트워크의 건축 기초

CNN-RNN 하이브리드: Spatiotemporal 기능 추출

RNNs (LSTM 또는 GRUs)를 가진 가장 널리 이용되는 잡종 구조 쌍 CNNs. CNNs는 neuroimaging data&mdash에서 공간 본을 추출하기에 능숙합니다; fMRI 활성화 지도와 같은, 확산 tensor 화상 (DTI) 전기, 또는 구조적인 MRI 조각. 그 사이에, RNNs 모형 순차적 의존성, 그 때 맞추어 이 공간 본이 진화하는 방법을 추적하기를 위해 이상적. 플라스틱에서, 뇌 조직에 대한 통제를 알아내는 것은, 그 사이에, NNs는 기능적인 조직을 연구하는 것을 배우는 것을 돕는 것을 돕는 것을 돕습니다.

연구는 뇌졸중 (]]를 보면서 모터 복구 점수를 예측하는 CNN-LSTM 하이브리드 외형 모델이 과학 보고서]에서 2020 증명을 제외하고는 CNN-LSTM 하이브리드 결과가 보여 줬습니다. 공동으로 구조 손상 및 임시 보상 패턴을 인코딩함으로써, 이 모델은 CNNs 또는 RNNs가 혼자보다 높은 정확도를 달성했습니다.

주의 메커니즘 및 변압기 기반 하이브리드

최근, 관심 메커니즘 및 변압기 아키텍처는 CNN 및 RNN 백본에 그라프되었습니다. 자기 유지는 모델이 서로 다른 시간 지점 또는 두뇌 지역의 역류를 무게를 허용하는 반면, 이는 플라스틱 비선형적 특성이 비선형적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 비극적 인 경우 가장 예측 가능한 것을 강조합니다.

Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging는 LSTMs가 놓은 기능적인 연결 변화에 있는 긴 범위의 의존성을 캡처한 변압기를 포함하는 경도 fMRI 데이터를 위한 그런 건축술을 탐구했습니다.

그래프 Neural Networks (GNNs)는 CNN과 통합

뇌가 심각하게 네트워크이기 때문에, 그래프 신경 네트워크는 하이브리드 풍경을 입력했습니다. 하이브리드 모델은 지역 뇌 볼륨에서 노드 기능을 추출하기 위해 CNN을 사용할 수 있으며, 그 기능을 GNN에 공급하여 구조적 또는 기능적인 연결성을 만듭니다. 이 접근법은 특히 네트워크 장애가 특징 인 장애의 예측 플라스틱이 특히 뇌 부상 또는 여러 스크러움과 같은 기능을 제공합니다. 초기 결과는 CNN-GNN 하이브리드가 환자가 특정 신경 분석에서 혜택을 예측할 수 있음을 나타냅니다.[1][1]][1]][[1]]]][[[]]]]]][[[]]]]]]][[[]]]]]]]]]]]]][[[[[[[[]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]][[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[

Hybrid Model 성능의 구동

하이브리드 모델의 힘은 이진 데이터 스트림을 일시적으로 끊는 능력에서 줄기를 뿌립니다. 연구자들은 일반적으로 하이브리드 아키텍처에 다음과 같은 유형의 데이터를 피드 :

  • Structural MRI (T1, T2, DTI) – 형태 및 흰색 매트 무결성 기능을 제공합니다.
  • Functional MRI (resting-state and task-based) – 동적 기능 연결 캡처.
  • 전자전력(EEG) 과 ]Magnetoencephalography (MEG)[ – 플라스틱 관련 진동의 밀리 초 해결책 temporal dynamics를 제공합니다.
  • Genetic and transcriptomic data – polygenic risk scores, plasticity-related gene에 대한 유전자 표현 수준 (예 : BDNF, COMT).
  • Behavioral/clinical score – 여러 세션에서인지 또는 모터 테스트에 대한 성능.

잘 설계 된 하이브리드 모델은 단일 네트워크 접근 방식에 보이지 않는 크로스 모달 대응을 배울 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 스트림 아키텍처는 최종 예측 층 전에 다른 한 스트림 및 EEG 분광계에서 DTI 트랙을 처리 할 수 있습니다.

교육 하이브리드 모델: 도전과 솔루션

데이터 스카치 및 Imbalance

신경 과학적인 데이터 세트는 거의 소중히 작아지고, 수백, 수천, 주제의. 하이브리드 모델, 수백만의 매개 변수와 함께, 과잉에 머리. 같은 기술 전송 학습 (CNN 구성 요소에 대한 ImageNet과 같은 대형 범용 이미지 데이터 세트에 대한 전술), 데이터 augmentation (사격 병변 마스크, 임시 지터링), 일반 교육 (dropout, 체중 감소)에 대한 일반적인 데이터 세트는 필수입니다. (Griistical)는 또한 진정한 교육 (Griistical)을 갖는 데 사용됩니다.

Computational 수요

4D fMRI 데이터에 CNN-RNN-Transformer 하이브리드를 훈련하면 상당한 GPU 메모리와 처리 시간을 필요로 합니다. 연구자들은 종종 평행 및 혼합 정밀도 훈련을 모델링하는 리조트를 제공합니다. 클라우드 기반 솔루션 (AWS, Google Cloud TPUs) 및 오픈 소스 프레임 워크 (PyTorch, TensorFlow)는 장벽을 낮춘 데 있지만, 높은 비용은 많은 실험실에 대한 장벽을 유지합니다.

상호 운용성 및 임상 신뢰

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핵심 임상 신청

치기 재활

뇌졸중 후 운동 또는 언어 복구는 가장 활성 응용 분야입니다. 급성 MRI, EEG를 조작하는 운동 중 통합 하이브리드 모델, 기본 임상 점수는 3, 6 또는 12 개월에서 회복의 정도를 예측할 수 있습니다. 이 환자는 고 응답자 및 저 응답자 그룹으로 환자를 자극 할 수 있습니다, 따라서 치료 강렬. 여러 지속적인 임상 시험은 이러한 모델을 검증하는 것으로 예상됩니다.

Neurostimulation 응답 예측

Transcranial 자기 자극 (TMS) 및 transcranial 직전 자극 (tDCS)는 가소성을 유도하지만 개별 응답은 널리 다를 수 있습니다. 사전 자극 연결 (fMRI) 및 비공식 형태학 (MRI)에 훈련 된 하이브리드 모델은 강력한 장기 전위성을 보여줄 수 있습니다. 이것은 예측 플라스틱 trajectories를 기반으로 실시간으로 매개 변수를 조정하는 폐쇄 루프 자극 시스템을 곧 안내 할 수 있습니다.

소아과 신경 발달

어린이에서는, 소성들은 초기 뇌의 학습 및 회복을 의미합니다. 경도 MRI 및인지 테스트를 사용하여 하이브리드 모델은 dyslexia와 어린이에서 결과를 읽을 수 있도록 개발되었으며, 뇌의 뇌 손상에 모터 결과를 제공합니다. 빈 응답자의 조기 식별은 초기 개입을 가능하게합니다.

신경절제

Alzheimer의 질병과 같은 퇴행성 조건에서도, 보편성 소성은 초기 단계에서 발생합니다. 하이브리드 모델은 질병을 치료하는 생물가제로 전례성 소성 네트워크 재구성을 감지 할 수 있습니다.

미래 지향

향후 10 년 동안 하이브리드 신경 네트워크 모델을보다 실용적이고 영향력있는 몇 가지 진보를 볼 수 있습니다.

  • Self-supervised Learning는 unlabeled Brain scan를 활용하고 값 비싼 할당된 데이터셋에 의존도를 줄입니다.
  • 다중 기초 모델는 소성 예측을 위해 미세 조정 될 수있는 영국 바이오 뱅크, 인 커넥티롬 프로젝트)의 대규모 신경 과학 데이터에 사전 훈련.
  • 베이시 하이브리드 모델 는 임상 결정에 대한 중요한 예측과 함께 비만적인 견적을 출력한다.
  • Neomodulation device를 사용하여 플라스틱 상태를 예측할 수 있는 폐쇄형 뇌컴퓨터 인터페이스를 만듭니다.
  • Causal inference는 스파이럴 복구 또는 연습 효과에서 진정한 플라스틱을 구별하는 하이브리드 아키텍처로 구현되었습니다.

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