新脑图可以改进机器视觉的AI算法
尽管进行了多年的研究，大脑仍然包含了未知领域的广阔领域。由冷泉港实验室和悉尼大学的神经科学家领导的一组科学家最近发现了新的证据，他们利用mar monkey的数据修改了灵长类动物大脑视觉系统组织的传统观点。大脑的这种重新映射可以作为理解高度复杂的视觉系统未来如何工作的参考，并可能影响机器视觉人工神经网络的设计。
在寻找mar猴子整个大脑的连通性时，研究小组发现灵长类动物视觉系统的某些部分可能与以前的思维方式不同。绘制一张不同类型细胞如何连接的地图，可以帮助研究人员了解细胞群如何共同工作，将外部环境的感觉信息传递和处理到大脑。
出于研究的目的，研究小组研究了丘脑，丘脑是一种位于脑干上方的大脑结构，由不同的细胞核(堆积在一起的细胞或神经元群)组成。认为感觉信息可以传递和协调到大脑皮层，通常被认为是认知功能较高的地方。
传统上，研究人员将不同的丘脑核分为中继核或联合核。例如，视觉丘脑包含外侧膝状体(LGN)，被认为是从视网膜到视觉皮层的信息中继，而视觉胸膜负责多感觉协调和注意力。
这项新的研究发现，在LGN和视觉眼睑的特定区域有相同类型的细胞。研究人员发现，这些细胞与皮层形成相同类型的连接，这意味着LGN和垫状体的这些子腔室可能共享相同的功能，并以以前意想不到的方式合作。
这项研究也很重要，因为这是首次在结构类似人脑的灵长类动物中进行大脑定位。
Partha Mitra教授实验室的计算科学经理、该研究的第一作者霍炳兴说：“鼠尾草在大鼠模型中的定义尚不清楚，这是这项特定研究在灵长类动物中的价值，可以转移到人类身上。”。他们的发现发表在《欧洲神经科学杂志》。
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