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感謝屏幕前的各位專家、老師和同學們的收看，我是深圳大學的張治國。我今天介紹的是關于神經(jīng)信息解碼和調(diào)控的一些工作，匯報中若有不足之處，請各位批評指正。
我的報告題目是：神經(jīng)信息的個體化精準解碼與調(diào)控。
01神經(jīng)信息精準解碼與調(diào)控
神經(jīng)信息是指神經(jīng)系統(tǒng)（主要是大腦）成像與生理測量數(shù)據(jù)中蘊含的信息。
不同的神經(jīng)信號具有不同的時空分辨率，比如腦電信號具有較好的時間分辨率，但美中不足的是其空間分辨率卻不盡如人意。fMRI信號的空間分辨率更加精細，但時間分辨率較差。
神經(jīng)信息蘊含在這些豐富而復雜的多模態(tài)的影像和數(shù)據(jù)中。
神經(jīng)解碼是指從神經(jīng)信號影像中識別或重建在大腦中編碼的信息。
2013年來自Nature雜志Brain decoding: Reading minds文章提到：通過掃描大腦活動并進行分析，科學家們能夠解碼人們的想法、意圖、甚至夢境。
如上圖所示，我們看到一只鞋子和看一只貓時，大腦產(chǎn)生的信息編碼響應是不同的。
所謂的解碼，是指我們已經(jīng)獲取大腦神經(jīng)活動信息，并據(jù)此反推出所看到的事物到底是什么，這是與編碼相逆的一個過程。
神經(jīng)調(diào)控是指通過將刺激（電刺激、化學刺激、聲刺激、光刺激、磁刺激等）遞送至特定神經(jīng)部位而使神經(jīng)活動正常化或進行神經(jīng)功能的調(diào)節(jié)。
相信大家都聽聞過精準醫(yī)學這個詞，它是針對病患的個別情形，進行體化診療的醫(yī)學模式。此醫(yī)學模式會配合病患的基因、影像和其他分析手段來選擇適當?shù)淖罴询煼ā?/span>
02復雜的神經(jīng)信息：個體差異性
同樣的，對于神經(jīng)信息，我們也可以進行個體化精準解碼與調(diào)控。
個體化精準解碼是指在個體層面上分析神經(jīng)信息，并根據(jù)此信息解碼該個體特有的動態(tài)生理心理狀態(tài)。
這與傳統(tǒng)的組間對比是有差別的，個體化精準解碼更強調(diào)的是針對每個個體進行分析判別。
個體化精準的神經(jīng)調(diào)控指的是根據(jù)受試者生理心理特征和病灶病因等施加精準靶向的調(diào)控模式。
那么為什么我們需要對神經(jīng)信息進行個體化精準的解碼與調(diào)控呢？道理很簡單：神經(jīng)信息存在極大的個體差異性！
下面舉幾個個體差異性的例子。比如做腦機接口研究中，不同個體使用運動想象腦機接口系統(tǒng)的表現(xiàn)有很大不同，很多人可能無法正常使用，即出現(xiàn)所謂的“腦機接口盲”。
熟悉機器學習的同學應該知道，機器學習模型的泛化能力是非常重要的，但當我們把A組訓練的模型運用到B組身上，這種學習模型的效果就很有可能顯著下降。出現(xiàn)這種情況的主要原因是由于不同的中心數(shù)據(jù)之間存在極大的個體差異性。
就目前的神經(jīng)調(diào)控手段來說，其效果多是參差不齊的。以tDCS/TMS為例，同樣的設置，同樣的參數(shù)，不同受試者的獲益程度也有極大不同。
個體差異性分為兩類：個體間差異和個體內(nèi)差異。
個體間差異，簡而言之就是，人與人是不同的。不同個體的自發(fā)或誘發(fā)的神經(jīng)活動及相應的行為感知存在差異性。
個體內(nèi)差異指的是，同一人在不同時間和環(huán)境下的神經(jīng)活動和行為也存在極大差異。
下面我將以我的主要研究方向，基于腦信號的疼痛解碼為例，給大家闡述如何實現(xiàn)個體化精準解碼與調(diào)控。
注：上述內(nèi)容在征得張治國老師同意后，在不改變原意的情況下進行的部分文字整理。觀看完整視頻內(nèi)容請掃描下方二維碼。
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