復旦大學類腦智能科學與技術研究院院長馮建峰帶領團隊，通過核磁共振掃描技術度量了人類大腦各區域的動態相互作用模式，并揭示了其動態變化的產生機制，從而首次繪制了腦功能網絡的動態圖譜。研究發現，大腦功能網絡的動態變化與人類的智能高度相關。相關成果日前在線發表于《大腦》雜志。

此項研究表明，人腦中與學習、記憶緊密關聯的腦區表現出高度的“可變性”。這意味著這些區域同大腦其他部分之間的連接模式變動更加頻繁，可發生在短短幾分鐘甚至數秒之間。另一方面，人腦中與智力相關性較小的區域，包括視覺區、聽覺區和感覺運動區，皆表現出低“可變性”和低“適應性”。一個人的大腦“可變性”越強或越靈活，個體的智力以及其創造力也就越高。

目前人工智能系統并不具備“可變性”和“適應性”。而這兩種人類獨特的智能特性，已被該研究證實對于人類大腦的學習能力至關重要。此次繪制的大腦網絡動態圖譜，未來可被應用于構造更先進的人工神經網絡，使計算機具備學習、成長和自適應的能力。

與此同時，該成果還在腦重大疾病的診療上帶來重大發現。研究顯示，在精神分裂癥患者、自閉癥患者以及多動癥患者的大腦默認網絡中，都可以觀察到“可變性”的狀態變異。這意味著，大多數精神疾病的根源來自于大腦可變性或可塑性方面的改變。該發現可使科學家得以更有效地治療甚至預防精神疾病的發生。

據了解，復旦類腦智能科學與技術研究院成立一年多來，在智能算法的發展及其對腦疾病的精準診斷上取得多項重大突破。目前，研究院正積極開展國際腦科學研究合作計劃。

 

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大腦功能網絡動態圖譜首次繪制

圖文簡介

復旦大學類腦智能科學與技術研究院院長馮建峰帶領團隊，通過核磁共振掃描技術度量了人類大腦各區域的動態相互作用模式，并揭示了其動態變化的產生機制，從而首次繪制了腦功能網絡的動態圖譜。