迄今最全面、最精确的人类大脑图谱发布
如果有个地球仪摆在面前，你可以在上面找到自己的位置，知道世界上有哪些地区。有趣的是，人类对自身大脑的了解，远低于对地球的了解。大脑中究竟有多少个神经元，至今还未有定论，更别说画出大脑中各个区域的边界、功能和联系了。
在人工智能的帮助下，情况有了改变。国外的神经科学家们利用机器学习系统，绘制出了一幅前所未有的人类大脑最外层等效地图，对大脑皮层进行了细分，分出了每个半球的脑纹路，并将其拆分成了180个皮层区。
《自然》杂志最新一期的文章称，新地图描绘的大脑180个区域中，其中97个区域之前一直未被描绘过，更别说画出它们清晰的架构、功能，以及区分它们之间的不同。
这份新的人脑地图由华盛顿大学圣路易斯分校的研究人员Matthew Glasser、David Van Essen 等人，用核磁共振成像（MRI）扫描了210位健康成年人的脑后，使用得到的多种图像数据，结合机器学习系统制作。
人脑图谱 图片来自《自然》
在此之前，科学界最常用的脑图谱还是100多年前，由德国神经科学家布罗德曼（Brodmann）在单个人的尸体组织标本上，利用细胞构筑绘制的“布罗德曼图谱”。
神经科学家长期以来一直在尝试将大脑细分为更小的部分，以便于更好地理解它是如何工作。然而，直到现在，大多数的脑地图都是基于一个单一类型的测量，并不能给出大脑内部是如何工作的全貌。
“新的脑地图则是基于MRI进行的多个测量，能提供大脑核心区域最好的测量，也增加了信心。”新加坡国立大学计算神经科学家Thomas Yeo在接受《自然》杂志采访时说。
据《自然》介绍，参与这次人脑地图绘制的参与者都来自“人类连接组计划”（Human Connectome Project）。人类连接组计划由美国国立卫生研究院（NIH）主持，于2013年全面展开，美国政府在这个项目上投入超过4000万美元。该计划旨在了解人脑功能基础，共享有关人脑结构和功能连接的神经通路数据映射图。项目的测量信息包括大脑的功能，区域之间的连通性，脑组织中细胞的地形和髓鞘水平，这是加速神经反应的脂肪物质。
结合三种不同的成像技术以及机器学习系统，绘制的全新脑图谱，包括左右半脑皮层各180个不同脑区。左边两列是三维构图，右边一列是二维构图。其中，红色表示与听觉有关的脑区，绿色表示感知及运动脑区，蓝色表示视觉相关脑区（黑色和白色详见下文）。来源：balsa.wustl.edu/WN56，新智元
结合三种不同的成像技术以及机器学习系统，绘制的全新脑图谱，包括左右半脑皮层各180个不同脑区。左边两列是三维构图，右边一列是二维构图。其中，红色表示与听觉有关的脑区，绿色表示感知及运动脑区，蓝色表示视觉相关脑区（黑色和白色详见下文）。来源：balsa.wustl.edu/WN56，新智元
值得一提的是，这次人脑图谱的绘制过程中，机器学习系统起到了重要的作用。
“如果你沿着皮质表面爬行，在某些时候，你会发现性质开始发生改变，并在同一个地方发生多个独立性质的改变。”Glasser说。
而这些改变，需要一个高度灵敏的系统来识别这些新的发现。为此，研究人员训练了一个机器学习系统，使用监督学习算法，将每个不同脑区的特征自动分类，最后结果准确率为96.6%。也就是说，分区重复率比较高，表示作者使用的这种分区方法是比较准确的。
研究人员使用多模态parcellation对人类连接组计划数据进行分析的结果示例。
利用人工智能的技术，新的人脑图谱确认了此前已经描绘过的83个大脑区域，并确定了97个新区域。科学家还通过210位新增的实验人员对这个地图进行了准确性测试。他们发现，区域划分是准确的，但区域的大小因人而异。这些差异可能揭示个体之间认知能力和疾病风险的差异。
人脑地图利用机器学习系统揭示了大脑的结构，但更为重要的是，由此带来的结果将反过来将人工智能上升到一个新的阶段。利用脑图谱，在智能系统设计方面，可以明确脑功能基本单元的划分及其连接模式，从多尺度揭示脑信息处理机制，为新型智能信息处理系统的设计提供启示。
使用机器学习系统对脑区划分进行验证，其中，黄色区域代表重复率100%的脑区，而最低的重复率平均也达到了73%。
“虽然这项工作的重点是创造一个美丽、可靠、平均的大脑模板。但它真的打开了进一步探索个人智力、创新能力的可能性，这是我们人类独有的东西。”阿尔伯克基大学的神经心理学家Rex Jung说。
但《自然》杂志也在文章中指出，该地图也在一些重要方面有限制。首先，它很少揭示大脑生化基础，或者是基于单个神经元的活动。“这有点像你拥有一幅梦幻般的谷歌地球地图，可以看到你个人的独立后院，但你仍不能清楚地看到你邻居的移动，以及他们会去哪里，他们是做什么工作的。”Jung说。
目前，科学家正在绘制基于这些测试结果得出的地图。Glasser说，“这并不意味着是最终版本，但它比我们之前的地图要好一些。”此外，这一测相关的数据已经公开，可供世界所有研究人员使用。
（来源：澎湃新闻）
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