Лебедев про мозг

Надежда Стародубцева впервые в мире изучила взаимодействие реального сокращения мышц с воображением движения.

Самыми яркими событиями на конференции нейронаук в Дзержинске стали стендовые доклады Надежды Стародобцевой и Анны Макаровой

Что такое корка, а что такое подкорка

На конференции нейронаук СССР, проходящей сейчас в Дзержинске, Анна Макарова (на снимке справа) представляет метод декодирования жестов рук на основе сигналов стереоэлектроэнцефалографии с использованием модели на основе трансформера. Семь пациентов с имплантированными электродами воспроизводили жесты, выполняемые протезом руки, создавая реалистичную среду для декодирования нейронных сигналов. Из записей были извлечены временно-частотные характеристики, которые обрабатывались с помощью архитектуры трансформера с пространственным и временным вниманием. Для каждого участника были обучены индивидуальные модели, достигавшие точности до 0,833 для жестов отдельных пальцев в оптимальных случаях. Эти результаты подчеркивают потенциал сочетания стереоэлектроэнцефалографии и искусственного интеллекта для создания интуитивно управляемых протезов конечностей. Разработка интуитивно управляемых протезов, функционирующих подобно естественным конечностям, долгое время была целью нейропротезирования. Благодаря прогрессу в нейронных и искусственных интеллектуальных технологиях эта цель становится всё более достижимой. Анна определила ключевой шаг в создании нейропротезов нового поколения — интеграцию протезов в схему тела. Внутрикортикальные записи особенно перспективны благодаря высокому качеству нейронных сигналов, что улучшает управление протезами и способствует нейронной пластичности. Анна записывала внутрикортикальную активность, пока участники воспроизводили жесты, выполняемые протезом руки. Использование физического протеза вместо вербальных команд или виртуальных симуляций создало реалистичную обстановку, повысило вовлеченность участников и позволило отработать детали перед разработкой нейропротеза, управляемого кортикальной активностью в реальном времени. Электроды были имплантированы пациентам с эпилепсией по медицинским показаниям, что позволило проводить высокоточные внутрикортикальные записи во время простых двигательных задач. Пациенты с эпилепсией были выбраны, поскольку имплантация проводится исключительно для клинического мониторинга в этой группе, что делает возможным этичное и практичное получение инвазивных нейронных данных. Хотя эпилепсия может изменять нейронную активность, записи проводились из неэпилептогенных кортикальных зон, связанных с двигательным контролем, чтобы минимизировать влияние заболевания. Семь пациентов наблюдали за жестами, выполняемыми протезом руки, и воспроизводили их своей рукой. Использовались девять жестов: сгибание каждого пальца, три вида щипков и сжатие кулака, выполняемые в случайном порядке. Между движениями участники расслабляли руку в положении ладонью вверх. Объём данных варьировался в зависимости от усталости участников, связанной с их медицинским состоянием. Для первого участника датасет включал 7–9 повторений каждого жеста, для остальных — от 15 до 22 повторений. Время реакции (от движения протеза до начала движения участника) составляло 450–500 мс, а выполнение жеста занимало 900–950 мс. Движения рук отслеживались с помощью акселерометра на тыльной стороне ладони и электромиографических электродов на мышцах предплечья. Предобработка данных включала применение фильтров подавления помех (50 Гц) и полосового фильтра (35–100 Гц) к сигналам. Анализировалась кортикальная активность в интервале от 0 до 1,8 с относительно начала жеста, охватывая преддвигательные и перидвигательные модуляции. Некачественные эпохи были исключены из анализа. Временно-частотное представление получали с использованием метода мультитейпера, анализируя спектральные данные в диапазоне 35–90 Гц с шагом 3 Гц, что соответствовало гамма-активности. Для снижения размерности и повышения точности декодирования данные усредняли по всем каналам, получая одно временно-частотное представление для каждой попытки. Анна использовала архитектуру визуального трансформера, эффективно захватывающую спектральные и временные характеристики данных. Эта архитектура применяла последовательную стратегию внимания, сначала фокусируясь на частотных компонентах, затем на временной динамике. Процесс включал четыре этапа: предобработку,

На конференции нейронаук СССР, проходящей сейчас в Дзержинске, Анна Макарова (на снимке справа) представляет метод декодирования жестов рук на основе сигналов стереоэлектроэнцефалографии с использованием модели на основе трансформера. Семь пациентов с имплантированными электродами воспроизводили жесты, выполняемые протезом руки, создавая реалистичную среду для декодирования нейронных сигналов. Из записей были извлечены временно-частотные характеристики, которые обрабатывались с помощью архитектуры трансформера с пространственным и временным вниманием. Для каждого участника были обучены индивидуальные модели, достигавшие точности до 0,833 для жестов отдельных пальцев в оптимальных случаях. Эти результаты подчеркивают потенциал сочетания стереоэлектроэнцефалографии и искусственного интеллекта для создания интуитивно управляемых протезов конечностей. Разработка интуитивно управляемых протезов, функционирующих подобно естественным конечностям, долгое время была целью нейропротезирования. Благодаря прогрессу в нейронных и искусственных интеллектуальных технологиях эта цель становится всё более достижимой. Анна определила ключевой шаг в создании нейропротезов нового поколения — интеграцию протезов в схему тела. Внутрикортикальные записи особенно перспективны благодаря высокому качеству нейронных сигналов, что улучшает управление протезами и способствует нейронной пластичности. Анна записывала внутрикортикальную активность, пока участники воспроизводили жесты, выполняемые протезом руки. Использование физического протеза вместо вербальных команд или виртуальных симуляций создало реалистичную обстановку, повысило вовлеченность участников и позволило отработать детали перед разработкой нейропротеза, управляемого кортикальной активностью в реальном времени.

Если непонятно, как пройти «оцифровку»

В правительстве США одни большие специалисты по прививкам выгнали других. https://www.washingtonpost.com/health/2025/08/27/susan-monarez-cdc-director-ousted/

Подробности о работе чуть позже

How Occam's razor guides human decision-making Бритва Оккама — принцип, согласно которому, при прочих равных условиях, более простые объяснения следует предпочитать более сложным. Считается, что этот принцип направляет процесс принятия решений человеком, однако характер этого влияния оставался неизвестным. В указанном исследовании показано, что люди склонны выбирать более простое объяснение из двух возможных. Эти предпочтения соответствуют прогнозам формальных теорий выбора моделей, которые штрафуют избыточную сложность. Такие штрафы возникают, когда рассматривается не только лучшее объяснение, но и интеграл по всем возможным и релевантным объяснениям. Предпочтение простоты отсутствует у некоторых искусственных нейронных сетей, даже когда они являются неадаптивными. Авторы утверждают, в принятии решений человеком играет роль статистический выбор модели, включая интегрирование по всем возможным скрытым причинам, чтобы не переобучаться на шуме. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.10.523479v5

Aperiodic and Periodic EEG Component Lifespan Trajectories: Monotonic Decrease versus Growth-then-Decline Как меняется активность человеческого мозга при взрослении и старении? Сигналы ЭЭГ состоят из периодических и апериодических компонентов. В данном исследовании проанализированы изменения этих компонентов по данным крупной международной когорты, включающей 1563 человек в возрасте от 5 до 95 лет. ЭЭГ записывали в состоянии покоя с закрытыми глазами. Выявлены две основные тенденции: апериодическая активность монотонно снижается, тогда как периодическая активность сначала растет, а затем снижается. Оба компонента имеют переломные точки примерно в возрасте 20 лет и переходят в стабильную фазу старения после 40 лет. Апериодическая активность преимущественно проявляется в передних областях мозга, в то время как периодическая активность сосредоточена в задних областях, и эти паттерны остаются стабильными на протяжении всей жизни. Мультимодальный анализ показывает, что эти траектории соответствуют различным биологическим основам. Траектория роста и снижения периодического компонента связана с функцией гамма-аминомасляной кислоты и миелинизацией. Напротив, монотонно убывающая траектория апериодической активности соответствует основным биомаркерам биологического старения, таким как метилирование ДНК и длина теломер. Преобразование возраста в логарифмическую шкалу упрощает эти нелинейные траектории в линейно убывающую модель для апериодического компонента и кусочно-линейную вогнутую модель для периодического компонента. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.26.672407v1

Понимание того, как мозг интерпретирует выражения лица, остается одной из задач, требующей создания вычислительных моделей, которые тесно связывают реакции нейронов с поведением. Ученые использовали макак-резусов в качестве модель для изучения нейронных вычислений, лежащих в основе различения выражений человеческих лиц, соединяя важные аспекты поведения, нейронной активности и вычислительной теории. Несмотря на трудности с созданием надежных поведенческих парадигм для макак, исследователи разработали устойчивую задачу по распознаванию шести эмоциональных категорий, которая продемонстрировала высокую степень соответствия между поведением макак и людей на уровне отдельных изображений. При систематическом сравнении искусственных нейронных сетей с поведением макак и данными нейронной активности в зоне коры головного мозга, известной как инфратемпоральная кора, было установлено, что традиционные модели, основанные на единицах действия, не смогли точно воспроизвести структуру поведения на уровне изображений, тогда как искусственные нейронные сети с внутренними представлениями, схожими с инфратемпоральной корой, превзошли все остальные модели. Записи нейронной активности показали, что реакции определенной популяции нейронов инфратемпоральной коры в интервале от 70 до 100 миллисекунд обладали наибольшей предсказательной силой для различения выражений лица, подчеркивая ведущую роль прямых нейронных кодов в управлении поведением. Кодирование выражений в инфратемпоральной коре в значительной степени определялось нейронами, избирательно реагирующими на лица, которые также кодировали идентичность. Это пересечение указало на существование общего функционального пространства в инфратемпоральной коре, где стабильная информация об идентичности и динамическая информация о выражении лица сосуществовали в перекрывающихся измерениях. Такая архитектура вышла за рамки классического представления о разделенных путях обработки информации, раскрыв общий принцип кодирования, благодаря которому инфратемпоральная кора гибко поддерживает множество социально значимых функций в рамках единой геометрии представлений.

Загадка аутизма скоро будет разгадана.

Будущее — наше

Но потом оказалось, что все таки вот сюда

Сначала удивился, что мне сюда

Величайшее достижение! Искусственный интеллект превзошел человека. Doctor's Handwritten Prescription Recognition

"Об этом «Газете.Ru» рассказал нейрофизиолог ... Михаил Лебедев. «Феномен фантомной руки известен давно. Люди, потерявшие конечности, продолжают ощущать их присутствие. Возникает логичный вопрос: если конечность ощущается, то где это ощущение «хранится»? Ответ прост: в коре головного мозга существует так называемая «карта» тела, которую иногда называют гомункулом. Это маленький человек с большими руками и крупной головой, а остальное тело довольно миниатюрное. Многие исследования показывают, что кора больше внимания уделяет руке и тонким движениям пальцев, чем ногам, которые контролируются более автоматическими подкорковыми структурами», – объяснил ученый. Ранее были популярны исследования пластичности коры: если у животного ампутируют палец, соседние пальцы заполняют его зону на карте. Сейчас же ученые пришли к выводу, что кора остается неизменной. «Это действительно объединяет все старые знания о фантомных конечностях. В рамках исследований мы смогли выяснить, что стимуляция нерва проецируется на фантом. Такая техника полезна для настройки протезов. То, что карта мозга сохраняется и после потери конечности, может помочь нам создать нейротехнологии, которые задействуют этот потенциал для очувствления протезов», – отметил ученый". https://www.gazeta.ru/science/news/2025/08/27/26583908.shtml