神经群间通信:电路编码

  • 获奖者
  • Marlene Cohen博士匹兹堡大学
  • 布伦特多龙博士匹兹堡大学
  • 黄成城博士匹兹堡大学
  • Adam Kohn博士阿尔贝特爱因斯坦大学医学院
  • Christian Machens博士FundaçaoDAnna deSommer CampalimaCarlos Montez Campalima
  • Kenneth Miller博士哥伦比亚大学
  • Alexandre Pouget博士日内瓦大学
  • 拜伦优博士卡内基梅隆大学
年份获奖

2017

每当我们睁开双眼时 都接受太多视觉信息 脑部无法完全处理面对这个问题,我们的大脑学会选择视觉场景中最重要的细节并快速决定如何对信息采取行动过程需要多构件-脑编码感知信息中的某些部件,部分部件保留信息并作出决定,部分部件解码感知和认知信息以采取行动确定脑信息分解 互换解码 对正常脑功能至关重要记录脑电活动 动物执行视觉决策任务因为我们同时记录大脑不同部分中多神经元, 我们可以分析这些不同区域相互交流的方式举个例子,脑活动模式千差万别,即使是感知同一种刺激或做同一种运动时也是如此。变异如何影响 脑中分片通信通信如何改变取决于动物内部状态或任务性质更改会增强学习功能或其他认知函数吗?并比较这些模型和数据模型模拟脑区信息传递前处理方式和不同处理策略会如何影响跨脑传播然后我们可以比较预测和记录中观察到的数据预测这些基本发现将广泛适用于包括人类在内的各种生物

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