项目名称: 融合时-空脑信息的理论、方法及其在人类工作记忆及老化研究中的应用

项目编号: No.91232725

项目类型: 重大研究计划

立项/批准年度: 2013

项目学科: 影像医学与生物医学工程

项目作者: 尧德中

作者单位: 电子科技大学

项目金额: 120万元

中文摘要: 工作记忆及其老化研究的深入需要有效整合多模态信号提供的时-空互补信息,但目前还缺乏能对功能-结构、功能-功能信息进行有效整合的理论与方法。本项目将基于信息科学理论与方法,对多模态时-空脑信息融合的理论、方法及结合记忆研究的应用进行系统性的研究,发展和建立满足不同情况需求的,系列无创多模脑信息融合的方法与技术,为记忆及其老化机制的深入研究提供新的技术手段。在理论方法方面,将以维恩关系图为纽带来对多模态数据间的关系进行统一的描述,发展以信息理论为主线的,对多模信息的共性和特异性信息同时关注的系列融合方法;在应用方面,将获取具有较长时间跨度的不同年龄人群的结构、功能及行为信息,然后利用新发展的多模时-空信息融合方法为工作记忆及其老化研究提供有较高时空区分度的动态信息,以对记忆相关机制进行从单模态到多模态,从点(功能定位)到面(网络、有效连接)的系统研究,揭示工作记忆及其老化过程的深层神经机制。

中文关键词: 多模态;信息融合;信息理论;记忆老化;

英文摘要: As for the study of working memory and its aging process, it is necessary to deeply mine the complementary information of multi-modality physiological signals. However, the analysis techniques that can effectively integrate the information of multi-modality signals have not been explored yet. In this project, to satisfy the urgent requirement of working memory and its aging, we will build a series of theories and methods for the fusion of non-invasive multi-modality brain signals, whose core is the basis of information theory. As for the aspect of theory and methology, we will use the Venn graph to unify the relationships existed among multi-modality signals, which may provide a very consistent framework to perform the further fusion. Based on information theory, we will develop a series of fusion methods to mine the complementary information of multi-modality signals revealed by the Venn graph, among which not only the common information but also the specified information of certain modality can be extracted as desired. After the fusion methods have been developed, we will apply them to the neural mechanism study of working memory and its aging process. Compared to previous similar working memory studies, two novel points will be provided in this project: 1) The population has a very wide range cover, which wil

英文关键词: Multi-modal;information fusion;information theory;memory aging;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

信息物理融合系统 (CPS)研究综述
专知会员服务
43+阅读 · 2022年3月14日
基于RGB-D图像的语义场景补全研究进展综述
专知会员服务
27+阅读 · 2021年11月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年6月2日
专知会员服务
69+阅读 · 2021年3月29日
智源发布!《人工智能的认知神经基础白皮书》,55页pdf
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
专知会员服务
132+阅读 · 2021年1月13日
专知会员服务
33+阅读 · 2020年11月26日
【CIKM2020】神经贝叶斯信息处理,220页ppt,国立交通大学
专知会员服务
32+阅读 · 2020年10月26日
多模态模型发展趋势总结
机器学习与推荐算法
6+阅读 · 2022年4月14日
【干货】人类海马体精细亚区加工工作记忆的神经动力学机制
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月8日
图像描述生成研究进展
专知
1+阅读 · 2021年3月29日
神经机器阅读理解最新综述:方法和趋势
PaperWeekly
15+阅读 · 2019年7月25日
书单 | 语音研究进阶指南
微软研究院AI头条
11+阅读 · 2019年3月22日
图像检索研究进展:浅层、深层特征及特征融合
中国计算机学会
122+阅读 · 2018年3月26日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
21+阅读 · 2020年10月11日
小贴士
相关VIP内容
信息物理融合系统 (CPS)研究综述
专知会员服务
43+阅读 · 2022年3月14日
基于RGB-D图像的语义场景补全研究进展综述
专知会员服务
27+阅读 · 2021年11月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年6月2日
专知会员服务
69+阅读 · 2021年3月29日
智源发布!《人工智能的认知神经基础白皮书》,55页pdf
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
专知会员服务
132+阅读 · 2021年1月13日
专知会员服务
33+阅读 · 2020年11月26日
【CIKM2020】神经贝叶斯信息处理,220页ppt,国立交通大学
专知会员服务
32+阅读 · 2020年10月26日
相关资讯
多模态模型发展趋势总结
机器学习与推荐算法
6+阅读 · 2022年4月14日
【干货】人类海马体精细亚区加工工作记忆的神经动力学机制
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月8日
图像描述生成研究进展
专知
1+阅读 · 2021年3月29日
神经机器阅读理解最新综述:方法和趋势
PaperWeekly
15+阅读 · 2019年7月25日
书单 | 语音研究进阶指南
微软研究院AI头条
11+阅读 · 2019年3月22日
图像检索研究进展:浅层、深层特征及特征融合
中国计算机学会
122+阅读 · 2018年3月26日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员