您好,欢迎访问三七文档
当前位置:首页 > 商业/管理/HR > 经营企划 > 从网络科学发展观探索:大脑网络的描述方式及其若干思考
106470016087408770431002从网络科学发展观探索:大脑网络的描述方式及其若干思考方锦清中国原子能科学研究院,北京报告提纲一.网络科学及其国内概况简介三.大脑网络的三种描述方式四.大脑网络的研究进展概况五.若干问题的思考与挑战二.如何构建大脑网络?六.挑战与展望序曲(博文):“我的科学憧憬之一:揭开人类大脑运转的奥秘”网上试探果然有不同反响.有位网友评说:“……关于大脑的系统知识,目前世人都不知道.复杂网络的原理只是大脑原理的一部分,因此它不能解释大脑.而人脑成像技术所得到的图片只是巴甫洛夫条件反射理论的延伸,太过肤浅。图片所含的信息有限,只能作为心理学研究参考。不实用于复杂网络。图3的评论是认知心理学的现状。图4的评论是我个人的忠吿:“小心,前方危险!人脑研究的成果是人工智能的范本,其后必然岀现超人类智慧的电脑机器人。您如有兴趣能否设想一下人类的未来?我的回复是:“……俗话说:外行看热闹,内行看门道.我是一个地地道道的外行,我是被赶着鸭子上架的,授命来谈自己的一点读书心得体会,就是希望得到包括农民兄弟在内的广大内外行的指教.因此不论什么意见,不但一点没有关系,而且是求之不得,大好事情.我这里把一首家喻户晓的《自由与爱情》诗不妨改写为《爱脑诗》:生命诚可贵,人脑价更高.若为求真故,啥法皆可抛.我在这里确实是班门弄斧了.一.网络科学及其国内发展概况我国召开两个系列复杂网络会议:全国网络科学论坛第一届全国复杂网络论坛(2004,太湖)第二届全国复杂网络论坛(2005,北京)第三届全国复杂网络论坛(2006,北京)第四届全国网络科学论坛(2008,青岛)第五届全国网络科学论坛(2009,北京)第六届全国网络科学论坛(2010,北京)全国复杂网络会议2005年第一届全国复杂网络会议(武汉)2006年第二届全国复杂网络会议(武汉)2007年第三届全国复杂网络会议(上海)2008年第四届全国复杂网络会议(北京)2009年第五届全国复杂网络会议(青岛)2010年第六届全国复杂网络会议(苏州)第一届国际复杂科学:理论和应用研讨会,2009年3月16日—18日在上理工大学举行.国际复杂性科学与交叉科学会议暨第三届中国-欧洲复杂性科学暑期研讨班2009年7月8日-7月18日在成都举行网络科学提供的新思想和新方法网络的社区结构昀短路径群聚系数度分布点强分布边权分布量化指标量化指标模块性:Q…………ABCDE网络科学的主要概念用网络科学发展观重新研究复杂系统网络科学的发现对探索大脑的启发意义?小世界特性:ASWarchitectureisanattractivemodelforbrainconnectivitybecauseitleadsdistributedneuralassembliestobeintegratedintoacoherentprocesswithanoptimizedwiringcost模块(社区)结构:Anotherpropertyobservedinmanynetworksistheexistenceofamodularorganizationinthewiringstructure.ExamplesrangefromRNAstructures,tobiologicalorganismsandsocialgroups.模块化的重要性:Itisgenerallyacknowledgedthatmodularityincreasesrobustness,exibilityandstabilityofbiologicalsystems.无标度特性:结构子群的组织及其核心决定了网络的主要功能大脑怎么运转?探索大脑的漫长之路:近四千年来,由于大脑缺乏“活动部件”,难以通过解剖了解它的工作机理。不过,面对迅猛发展的新技术和网络科学等新兴交叉科学发展,笼罩在大脑它周围的神秘面纱可望不断被揭开。二.如何构造大脑网络?简化:目前研究的大脑网络是“NetworksofNetworks”解剖实验影象数据时间序列结构网络功能网络理论分析脑电图EEG脑磁图MEG功能性核磁共振造影fMRI核磁共振弥散加权成像技术实验方法这些技术提供了在不同脑区域之间的功能连接,以及在不同病理学状态和认知的神经动力学状态。皮层脑电图ECoG互相关(相干)互信理论分析非线性依赖相位同网络连通昀大替代数据短时窗数相位同步阀值方邻接矩网络分三、大脑网络的三种描述方式大脑网络类型结构性网络structurenetwork功能性网络functionalnetwork效用性网络effectivenetwork大脑网络描述方式:三大类型第一类型:结构性网络(structurenetwork)它是由神经元突触之间的电连接或化学连接构成,这类大脑网络一般是通过实体解剖或通过核磁影像的方法来确定。目前关于神经系统的结构性网络昀完整也是唯一完整的是一种线虫的神经网络,首先一篇关于小世界网络的开创性论文中提到的这个例子目前出现关于人类大脑的精细结构图的研究报道,说明影像学手段提高了。第二类型:功能性网络(functionalnetwork)它描述皮层神经网络各节点之间的统计性连接关系,为无向网络。这种网络的构建基于相位同步分析,互相关联等方法,由EEG、MEG、fMRI等信号构建。目前第二类型(大脑功能性)网络的研究多于大脑效用性网络的研究,这可能是因为关于无向网络的测度比较多,而对有向网络的刻画相对比较难些。第三类型:效用性网络(effectivenetwork)描述皮层神经网络各节点之间的相互影响或信息流向,此为有向网络。相对于第二类型(功能性网络)而言,效用性网络除了各脑功能区域之间相互关系的强弱外,还考察他们之间相互作用关系的强弱。探索大脑网络的基本框架大脑功能网络具有复杂网络的一些共同结构Brainfunctionalnetworkspossessomecommonstructuresofcomplexnetworks1。small-worldproperty小世界性质(D.S.Bassett,Neuroscientist12,512,2006)2。scale-freeproperty无标度特性(V.M.Eguiluz,etal.PRL94,018102,2005)3。社区或模块结构4。Hierarchicalorganization层次结构组织(C.S.Zhou,etal.PRL97,238103,2006)3.大脑功能性网络3.1:猫脑皮层网络基本看法1.拓扑分析能够揭示在大标度大脑网络中的重要组织原则2.在不同层次上的网络结构确定了功能3.结构连接度与动力学有着密切的关系4.大脑网络在功能的分离与集成两者之间达到平衡3.2:人脑功能网络的实验数据初步实验结果任务态时出现大的群聚系数表明:大脑皮层的关联区域更多位于大规模大脑功能网络。在任务态时的网络度分布与静态(休息)时比较有更好的性能。大脑功能网络具有小世界特性。需要进一步通过扩散张量加权成像技术,以便确定在认知过程中社区的位置,以及大标度功能网络与模块(子群)和微标度的神经动力学之间的关系。3.3大脑时变网络分析结果结果表明:大脑连接图随时间和频率而变化以维持小世界特性结构。进而能够揭示大脑网络的非随机模块化组织,具有后恢复模块的功能的重大作用。这个模块位形可能在大标度大脑活性的集成方面发挥关键作用,并在大脑的认知过程中促进专用的脑系统的协调。时频方法可以提供了解大脑网络对于信息转换器如何有效进行局部处理和全局集成的,而且同时能够自适应去满足神经损伤的变化。虽然涉及远程大脑区域的功能集成的神经生理机制还不知道,但是动力学的SW组织是可能解决活性局部特殊性与分布的脑区之间关系。因此,网络模块成为大脑组织一个很有吸引力的模型,支持在大脑状态期间的远程特殊区域的功能分离与功能集成的共存.因此建议:网络描述可能提供理解人类在病理的或认知状态期间的图象。五、大脑网络引起的若干思考思考之一:大脑网络作为小世界网络的有什么用处?1.大脑是空间-时间多标度的复杂演化网络.2.大脑信息处理具有功能分离与功能集成的共存特点,网络网络被视为感觉运动、病理和认知的关键载体.3.大脑具有最大效用信息处理或具有以最小代价实现信息处理过程这是因为:大脑功能连接图随时间和频率而变化,动态地维持小世界特性结构。进而能够揭示大脑网络的非随机模块化组织,并具有恢复模块的功能的重大作用。这个模块位形可能在大标度大脑活性的集成方面发挥关键作用,并在大脑的认知过程中促进专用的脑系统的协调。动物和人类之间的大脑网络有什么关系?思考之二:脑功能网络的无标度(SF)特性说明什么?研究表明大脑网络中的“核心”区域,发挥某些最关键的功能作用,参与几乎其它功能区域的功能活动。SF说明:度分布的不均匀性,不同功能区作用很不相同,只有很少功能发挥主导作用无标度是一把双韧箭:鲁棒性与脆弱点共存Scale-FreeBrainFunctionalNetworksVictorM.Eguı´luz,1DanteR.Chialvo,2GuillermoA.Cecchi,3MarwanBaliki,2andA.VaniaApkarian2,PRL94018102,(2005)思考之三:记忆、搜索与涌现人脑具有自动搜索能力,并且具有遍历性,会把存储在脑子里的事情翻个遍。估计大脑网络具有混沌吸引子,因此具有遍历性,能够自我控制和搜索所需的特定运动状态(周期、不动点等)。“突然回忆起某事”和“茅塞顿开”就是涌现现象!复杂网络具有这种特性。例子(从略)思考之四:大脑作为高超的信息处理系统,如何进行信息传输?大脑是生物体高超的精巧的和完善的信息处理系统。大脑网络是一个能够实时地从外部和内部各种刺激中极其完美地提取和整合各种信息的复杂网络。大脑神经网络系统的混沌同步是大脑神经网络的联想记忆和模式识别的重要方式,或神经元集群之间的拓扑结构是一个值得考虑的问题,经由这些拓扑结构所构成的复杂脑网络从本质上决定了整个大脑的工作情况。思考之五:大脑网络的模块起重要作用?利用神经成像技术(EEG,MEGorfMRI),发现大脑网络的模块描述可能提供在不同的认知或生理状态期间脑活性的功能组织的图象.网络科学与脑科学之间的碰撞可能产生预料不到的成果/灵感?!六、挑战与展望问题-1:怎么完成首张完整的高清晰度人类大脑皮层地图(网络)的分析计算任务?从中已确定出了单一的网络核心在2009年6月30日《公共科学图书馆•生物学》(PLoSBiology)图片来源:IndianaUniversity问题-2:新发现的“网格细胞”的在大脑网络中发挥什么作用?人类与老鼠的共同点(2010、2、4《自然》杂志)EdvardMoser等发现,大鼠和小鼠拥有关于它们周围环境的一个方向图,是由被称为“网格细胞”的大脑皮层神经元产生和更新的。该发现是近年来昀为激动人心的神经科学发现之一。这些细胞为自我定位提供了一个周期性非常强的表述。这便自然引出一个问题:人类是否也有一个类似机制?ChristianDoeller、CaswellBarry和NeilBurgess的的论文为问题提供了答案。他们将自由运动的大鼠网格细胞的单元记录与在虚拟环境中穿行的人的全脑磁共振成像(fMRI)结合在了一起。问题-3:正三角形组成的网格与高精度完整的大脑网络图怎么结合起来研究?昀近,《自然》杂志上英国伦敦大学学院的研究报告了他们首次确认人类大脑中存在一种利用正三角形网格来帮助定位的“网格细胞”如图1所示,表明人类大脑中的“导航系统”使用的却是由正三角形组成的网格。问题-4:新的神经连接组学能否统一研究揭开大脑网络的奥妙?人类大脑皮层中存在着对神经连通性起中枢作用的区域,研究人员形象地将其称为大脑的“中心”(hub)。令人惊讶的是,研究表明:所有受试者的大脑都拥有单一的高度密集连接的结构核。Sporns
本文标题:从网络科学发展观探索:大脑网络的描述方式及其若干思考
链接地址:https://www.777doc.com/doc-528733 .html