{"id":4385,"date":"2022-08-30T00:51:52","date_gmt":"2022-08-30T05:51:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/nuevo-conjunto-de-datos-de-neuroimagen-publica-proporciona-una-muestra-profunda-de-cerebros-humanos-individuales\/"},"modified":"2022-08-30T00:51:52","modified_gmt":"2022-08-30T05:51:52","slug":"nuevo-conjunto-de-datos-de-neuroimagen-publica-proporciona-una-muestra-profunda-de-cerebros-humanos-individuales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/nuevo-conjunto-de-datos-de-neuroimagen-publica-proporciona-una-muestra-profunda-de-cerebros-humanos-individuales\/","title":{"rendered":"Nuevo conjunto de datos de neuroimagen p\u00fablica proporciona una muestra profunda de cerebros humanos individuales"},"content":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n<p> Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Minnesota han publicado un amplio conjunto de datos que utiliza resonancia magn\u00e9tica funcional (fMRI) de campo alto (7T) de \u00faltima generaci\u00f3n tecnolog\u00eda para investigar c\u00f3mo los humanos perciben, interpretan y memorizan fotograf\u00edas naturalistas. El conjunto de datos de escenas naturales (NSD) se une a un cuerpo creciente de recursos de neuroimagen de big data que brindan a los investigadores oportunidades para desarrollar conocimientos m\u00e1s profundos en neurociencia cognitiva y computacional. <\/p>\n<p>\u00abDescifrar c\u00f3mo funciona el sistema visual humano es un tema muy estudiado, pero el progreso est\u00e1 limitado por nuestro muestreo de c\u00f3mo el cerebro responde e interpreta diferentes est\u00edmulos visuales\u00bb, dijo el coautor principal Kendrick Kay, Ph.D., profesor asistente de radiolog\u00eda e investigador en el Centro de Investigaci\u00f3n de Resonancia Magn\u00e9tica (CMRR) en la Facultad de Medicina de la U of M. \u00abEste recurso compartido p\u00fablicamente catalizar\u00e1 el desarrollo de m\u00e9todos y modelos computacionales avanzados y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico que arrojar\u00e1n luz sobre la funci\u00f3n cerebral\u00bb.<\/p>\n<p>Como se public\u00f3 en Nature Neuroscience, Kay y el coautor principal Thomas Naselaris , Ph.D., profesor asociado de neurociencia e investigador de CMRR, dirigi\u00f3 la investigaci\u00f3n. En su informe inicial, demostraron que:<\/p>\n<ul>\n<li>Los investigadores pueden usar la escala masiva de los datos del cerebro para entrenar directamente modelos complejos de aprendizaje profundo que predicen la actividad cerebral.<\/li>\n<li>El NSD tiene una escala similar a los conjuntos de datos que han ayudado a impulsar el desarrollo de algoritmos modernos de inteligencia artificial (IA) y, por lo tanto, deber\u00eda proporcionar un puente entre la neurociencia y la IA. <\/li>\n<li>El NSD es similar a conjuntos de datos recientes que muestrean ampliamente la actividad cerebral en modelos animales y, por lo tanto, puede proporcionar un puente entre el trabajo animal y humano que puede facilitar la investigaci\u00f3n traslacional.<\/li>\n<\/ul>\n<p>NSD sigue al anterior Proyecto Conectoma Humano (HCP) encabezado por el CMRR. Una diferencia importante entre NSD y HCP es el \u00e9nfasis de NSD en recopilar muchas horas de datos sobre el mismo grupo de personas. Kay y su equipo anticipan que las comunidades de neurociencia cognitiva y computacional utilizar\u00e1n el NSD para obtener una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda de la funci\u00f3n cerebral.<\/p>\n<p>\u00abEste conjunto de datos es parte de un esfuerzo creciente en la neurociencia cognitiva para muestrear profundamente un peque\u00f1o n\u00famero de los individuos\u00bb, dijo Naselaris. \u00abLa recopilaci\u00f3n de datos extensos sobre cada individuo abre la posibilidad de desarrollar caracterizaciones precisas e individualizadas de la estructura y funci\u00f3n del cerebro. Esto sentar\u00e1 las bases para los esfuerzos de medicina de precisi\u00f3n\u00bb. <\/p>\n<p>Explorar m\u00e1s<\/p>\n<p> \u00bfEs lo que veo, lo que imagino? Un estudio encuentra una superposici\u00f3n neuronal entre la visi\u00f3n y la imaginaci\u00f3n. DOI: 10.1038\/s41593-021-00962-x. www.nature.com\/articles\/s41593-021-00962-x <strong>Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Neuroscience <\/p>\n<p> Proporcionado por la Facultad de Medicina de la Universidad de Minnesota <strong>Cita<\/strong>: Nueva neuroimagen p\u00fablica El conjunto de datos proporciona un muestreo profundo de cerebros humanos individuales (2021, 16 de diciembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-12-neuroimaging-dataset-deep-sampling-individual.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor . Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Dominio p\u00fablico Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Minnesota han publicado un amplio conjunto de datos que utiliza resonancia magn\u00e9tica funcional (fMRI) de campo alto (7T) de \u00faltima generaci\u00f3n tecnolog\u00eda para investigar c\u00f3mo los humanos perciben, interpretan y memorizan fotograf\u00edas naturalistas. 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