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數據集橋接人類視覺與機器學習

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2019/05/10
數據集中提供的功能數據示例。單個參與者(CSI1)(a)平均BOLD信號和(b)單次運行的BOLD信號的標準偏差。圖片來源:科學數據
神經科學家和電腦視覺科學家說,一個前所未有的新數據集 - 包括四名志願者的腦部掃描,每名志願者各掃了5000張圖像 - 將幫助研究人員更好地了解大腦如何處理圖像。

卡內基梅隆大學和福特漢姆大學的研究人員5月6日在《科學數據 》雜誌上報告說,採用這種規模的功能性磁振造影 ( Functional Magnetic Resonance Imaging;fMRI )掃描提出了獨特的挑戰。

每位志願者參加了20個或更多小時的MRI掃描,挑戰了他們的毅力和實驗者在掃描會話中協調的能力。在如此多的會話中運行相同個體的極端設計決定,對於解開與個體圖像相關聯的神經反應是必要的。

由此產生的數據集《BOLD5000》讓認知神經科學家,更好地利用極大改進的人工視覺系統的深度學習模型。最初受到人類視覺系統架構的啟發,深入學習可以透過追求人類視覺如何工作的新見解,以及透過對人類視覺的研究,更好地反映現代電腦視覺方法來進一步改進。為此,《BOLD5000》測量了觀察從兩個流行的電腦視覺數據集中獲取的圖像所產生的神經活動:ImageNet和COCO。

該論文共同作者,CMU 心理學系主任暨Kavčić-Moura認知和腦科學教授Michael J. Tarr說:「腦科學和電腦科學交織在一起意味著科學發現可以向兩個方向發展, 未來使用BOLD5000數據集的視力研究,應該有助於神經科學家...完整