本文介绍了一项基于Transformer架构的数据驱动方法，用于小鼠大脑精细化区域的自动发现与划分。该方法利用多模态神经影像数据，通过深度学习自动识别功能一致的解剖边界，发现了标准图谱中忽略的微小脑区，提升了脑区划分精度并缩短了处理时间，为神经退行性疾病和精神类疾病的研究提供了新工具。...
中国科学院自动化研究所蒋田仔团队联合国内外团队，经过六年努力成功绘制出全新人类脑图谱——脑网络组图谱。该图谱包含246个精细脑区亚区及其多模态连接模式，比传统Brodmann图谱精细4-5倍，首次建立了宏观尺度上的活体全脑连接图谱。该成果已在《Cerebral Cortex》发表，并引起国际学术界广泛关注。脑网络组图谱将引领脑图谱从标本走向活体，从粗糙走向精细，为脑科学研究和临床神经精神疾病治疗提供重要工具。...
科学家在厄瓜多尔亚马逊雨林发现一种前所未见...
本文探讨了人工智能看似拥有意识的现象，指出...
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一项新研究通过将神经元归类为宏观结构“基底...
一项发表于《自然医学》的研究揭示，小胶质细...
一项发表在《ScienceDaily》上的研究指出，长期饮...
