顶刊背后的故‪事‬ BrainPod

关键词：表征几何、解耦表征、工作记忆、神经元学说、群体学说、别用PCA、正在找工作
系统神经科学两大派，单细胞派（The neuron doctrine）主张基于单个细胞研究功能，群体派（The population doctrine）认为研究单个细胞意义不大，应该从神经元群体着手。两派对立水火不容？
本期节目，嘉宾林枭雄博士介绍了他提出的一条折中道路——他提出了机器学习中稀疏性约束在神经网络中的生理意义，并以此识别了前额叶神经元群体对工作记忆的序列式信息表征。这项工作已在Science Advances上发表。
林枭雄博士于2016年在北京大学获得认知神经科学学士学位和艺术学士学位，2023年在慕尼黑大学获得系统神经科学博士学位。他的主要研究兴趣是揭示生物体和人工神经网络中智能的基本原理。林博目前求职中！计算神经科学领域的博士后机会，或是人工智能、机器学习和脑机接口等相关领域的行业机会，欢迎联系！
文章指路：
The neuronal implementation of representational geometry in primate prefrontal cortex: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adh8685
本节目由 BrainPod脑锅工作室 与 华人计算精神病学联盟 联合出品。
邮件：naoguo@outlook.com
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关键词：神经编码、听觉皮层、神经网路
随着人工智能的迅速发展，AI是否能像人类一样进行思考成为了热门话题。本期节目，李远宁博士与我们分享了他近期在Nature Neuroscience上发表的一篇文章。通过让大脑和人工智能模型接受相同的语音输入并执行类似任务，他探索了两者之间的相似与差异。
李远宁博士现任上海科技大学生物医学工程学院研究员、助理教授、博导、独立课题组组长，计算认知与转化神经科学实验室主任。主要研究方向为计算和认知神经科学及机器学习，主要基于高密度颅内皮质脑电技术解析语言相关认知过程的神经机制，并运用机器学习和人工智能方法建立神经编码和解码的计算模型，开发语言脑机接口。目前实验室招聘博士后和助理研究员，欢迎联系！
文章指路：
Dissecting neural computations in the human auditory pathway using deep neural networks for speech：https://www.nature.com/articles/s41593-023-01468-4
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本期关键词：大脑发育、预测模型
1905年，法国心理学家们首次把智力测试用于学校，测量一个人在同年龄群体中的智力情况。百年后的今天，盖瑞洋博士基于大数据建立预测模型，通过脑片（MRI核磁影像）测量一个人的大脑在同龄人中的发育情况。
本期节目，我们邀请在英属哥伦比亚大学任教的盖瑞洋博士，聊聊他最近发表在柳叶刀数字医疗（The Lancet Digital Health）的一篇文章，聊聊相关项目的研发以及他的心路历程。
文章指路：
Normative modelling of brain morphometry across the lifespan with CentileBrain: algorithm benchmarking and model optimisation: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589750023002509
01:04:40 Predictive Value of Acute Neuroplastic Response to rTMS in Treatment Outcome in Depression: A Concurrent TMS-fMRI Trial: https://ajp.psychiatryonline.org/doi/full/10.1176/appi.ajp.21050541
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本期关键词：抑郁症、老年、预测模型
老年抑郁症群体逐年增加，却未得到足够关注。与年轻群体相比，老年人的自杀成功率更高。因此，关注老年心理健康尤为重要。
与传统的问卷方式不同，高梦霞博士致力于使用客观数据如脑影像，来预测老年人抑郁程度。
具体而言，她通过分析老年抑郁患者的全脑静息态功能连接和白质结构连接数据，采用多模态脑连接组学预测的方法，成功预测了自杀风险，为筛查晚年抑郁患者的自杀风险提供了潜在的高效方法。
高博士目前是香港大学的博后，她于2023年2月在《Nature》子刊上发表了一篇高质量的论文。我们邀请她作为我们节目的首期嘉宾，分享文章背后的故事。
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