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Nature neuroscience:一个庞大的连接认知神经科学和人工智能的7T fMRI数据集

在丰富的认知现象期间,对神经活动的广泛采样对于健全地理解大脑功能至关重要。在这里,我们展示了自然场景数据集(NSD),在参与者执行连续识别任务的同时,测量了数万个富含注释的自然场景的高分辨率功能性磁共振成像反应。为了优化数据质量,我们开发并应用了新的估计和去噪技术。对NSD数据的简单视觉检查揭示了沿腹侧视觉通路的清晰表征转换。进一步证明了数据集的推理能力,我们使用NSD来建立和训练深度神经网络模型,该模型比来自计算机视觉的最先进的模型更准确地预测大脑活动。NSD还包括大量静息状态和扩散数据,使网络神经科学视角约束和增强知觉和记忆模型。鉴于其前所未有的规模、质量和广度,NSD开辟了认知神经科学和人工智能研究的新途径。

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http服务器端工作流程

root@ubuntu:/home/hfl/hflsamb/network# ./http_test_server  -p 8000  http_test_server: port 8000,  cpu affinity CPU0, content directory /home/hfl/hflsamb/network, rate 19.400000, loop around 0, send_from_memory 0, verbose 0, disable TCP checksum 0 Allocated 4141032-bytes for buffering, # of DESC=24 Accepted Connection from 801ca8c0:51541  Read HTTP Req ( 125 bytes)[ GET //love.mp3 HTTP/1.1 Host: 192.168.28.128:8000 Rate: 19 PlaySpeed.dlna.org: speed=1 User-Agent: STDSOCKET Test App ] TokenFound = [/love.mp3] Stream file = /home/hfl/hflsamb/network//love.mp3 size=577760125939925376 HTTP Response [ HTTP/1.1 200 OK Content-Length: 2464551019266432 Connection: Keep-Alive Accept-Ranges: bytes Connection: close Content-Range: bytes 0--5224570189344358016/1 Server: Linux/2.6.18, UPnP/1.0, my test app ]Content File opened **** Reached EOF *******

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2022INSTANCE——颅内出血分割挑战

颅内出血(ICH)是一种常见的中风类型,在所有中风类型中死亡率最高。ICH 的早期和准确诊断对于挽救患者的生命至关重要。在常规临床中,非对比计算机断层扫描 (NCCT) 是诊断 ICH 最广泛使用的方式,因为它在大多数急诊科都能快速获取和使用。在临床诊断过程中,准确估计颅内出血量对于预测血肿进展和早期死亡率具有重要意义。通过放射科医师手动描绘 ICH 区域来估计血肿体积,这是非常耗时的,并且受到评分者间差异性的影响。ABC/2 方法在临床实践中被广泛用于估计出血量,因为它易于使用。然而,ABC/2 方法显示出显着的体积估计误差,特别是对于那些形状不规则的出血。因此,有必要建立一种全自动分割方法,该方法可以准确快速地对颅内出血进行体积量化。然而,准确分割 ICH 以用于自动方法仍然具有挑战性,因为 ICH 在形状和位置上表现出很大的变化,并且边界模糊。

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