Нейроинформатика - Neuroinformatics

Модель нейронных вычислений
3D визуализация Гальвес-Лёхербаха модель нейронных вычислений.

Нейроинформатика это научное исследование информационных потоков и обработки в нервная система. Нейроинформатика - это междисциплинарная область на стыке нейробиология и информатика, он посвящен развитию нейробиология знания с вычислительные модели и аналитические инструменты для обмена, интеграции и анализа экспериментальных данные и продвижение теорий о нервная система функция. В Европе нейроинформатика является синонимом нейрокомпьютинг. В контексте INCF нейроинформатика относится к научной информации о первичных экспериментальных данных, онтологии, метаданных, аналитических инструментах и ​​вычислительных моделях нервной системы. Первичные данные включают эксперименты и экспериментальные условия, касающиеся геномного, молекулярного, структурного, клеточного, сетевого, системного и поведенческого уровней, у всех видов и препаратов как в нормальном, так и в неупорядоченном состоянии.[1]

Нейроинформатика стоит на пересечении нейробиология, теоретическая информатика, информационная наука и информационная инженерия. Другие поля, например геномика, продемонстрировали эффективность свободно распространяемых баз данных и применение теоретических и вычислительных моделей для решения сложных задач. В нейроинформатике такие средства позволяют исследователям более легко количественно подтверждать свои рабочие теории с помощью компьютерного моделирования. Кроме того, нейроинформатика способствует совместным исследованиям - важный факт, который усиливает интерес ученых к изучению многоуровневой сложности мозга.

Существует три основных направления применения нейроинформатики:[2]

  1. разработка вычислительных моделей нервная система и нервные процессы.
  2. разработка инструментов и баз данных для управления и обмена данными нейробиологии на всех уровнях анализа,
  3. разработка инструментов для анализа и моделирования данных нейробиологии,

В последнее десятилетие, когда многие исследовательские группы собрали огромное количество разнообразных данных о мозге, возникла проблема того, как интегрировать данные из тысяч публикаций, чтобы создать эффективные инструменты для дальнейших исследований. Биологические и нейробиологические данные сильно взаимосвязаны и сложны, и сама по себе интеграция представляет собой серьезную проблему для ученых.

Объединение информатика исследования и мозг исследования приносят пользу обеим областям науки. С одной стороны, информатика помогает мозгу обработка данных и обработки данных, путем предоставления новых электронных и программных технологий для организации базы данных, моделирование и коммуникация в исследованиях мозга. С другой стороны, прогрессивные открытия в области нейробиологии потребуют разработки новых методов в информационные технологии (ЭТО).

История

Начиная с 1989 года, Соединенные Штаты Национальный институт психического здоровья (НИПЗ), Национальный институт злоупотребления наркотиками (NIDA) и Национальный фонд науки (NSF) предоставил Национальной академии наук Институт медицины с фондами для проведения тщательного анализа и изучения необходимости создания баз данных, обмена нейробиологическими данными и изучения того, как в области информационных технологий могут быть созданы инструменты, необходимые для увеличения объема и модальности нейробиологических данных.[нужна цитата ] Положительные рекомендации были опубликованы в 1991 году.[3] Этот положительный отчет позволил NIMH, в настоящее время возглавляемому Алланом Лешнером, создать «Проект человеческого мозга» (HBP), первые гранты которого были предоставлены в 1993 году. HBP возглавил Кослоу вместе с совместными усилиями других Национальные институты здравоохранения США Институты, NSF, Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства и Департамент энергетики. HPG[расширить аббревиатуру ] И инициатива по предоставлению грантов в этой области немного предшествовала взрывному расширению всемирной паутины. С 1993 по 2004 гг. Эта программа выросла до более 100 миллионов долларов в виде финансовых грантов.

Затем Кослоу продолжил глобализацию HPG и нейроинформатики через Евросоюз и Управление экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), Париж, Франция. Две особые возможности открылись в 1996 году.

  • Первым было существование Целевой группы США / Европейской комиссии по биотехнологиям под сопредседательством Мэри Клаттер из NSF. В рамках мандата этого комитета, членом которого был Козлоу, был создан Комитет Европейской комиссии США по нейроинформатике, сопредседателем которого был Козлоу из США. Этот комитет привел к тому, что Европейская комиссия инициировала поддержку нейроинформатики в рамках 5 и продолжила поддержку деятельности в области исследований и обучения нейроинформатики.
  • Вторая возможность для глобализации нейроинформатики возникла, когда правительства стран-участниц Mega Science Forum (MSF) ОЭСР спросили, есть ли у них какие-либо новые научные инициативы, которые можно было бы продвигать для научного сотрудничества по всему миру. В Управление научно-технической политики Белого дома потребовал, чтобы агентства федерального правительства встретились в NIH, чтобы решить, необходимо ли сотрудничество, которое принесет глобальную пользу. NIH провел серию встреч, на которых обсуждались предложения различных агентств. Рекомендация предложения от США для MSF была комбинацией предложений NSF и NIH. Джим Эдвардс из NSF поддерживал базы данных и обмен данными в области биоразнообразия; Кослоу предложил HPG в качестве модели для обмена нейробиологическими данными под новым названием нейроинформатика.

Две связанные инициативы были объединены в предложение Соединенных Штатов по «биологической информатике». Эта инициатива была поддержана Управление научно-технической политики Белого дома и представлен в MSF ОЭСР Эдвардсом и Кослоу. Был создан комитет MSF по биологической информатике с двумя подкомитетами: 1. Биоразнообразие (председатель, Джеймс Эдвардс, NSF) и 2. Нейроинформатика (председатель, Стивен Кослоу, NIH). По прошествии двух лет подкомитет по нейроинформатике Биологической рабочей группы выпустил отчет в поддержку глобальных усилий в области нейроинформатики. Козлоу, работая с Национальным институтом здравоохранения и Управлением научно-технической политики Белого дома над созданием новой рабочей группы по нейроинформатике для разработки конкретных рекомендаций в поддержку более общих рекомендаций первого отчета. Глобальный научный форум (GSF; переименован в MSF) ОЭСР поддержал эту рекомендацию.

Международный координационный центр нейроинформатики

Этот комитет представил 3 рекомендации правительствам-членам GSF. Эти рекомендации были:

  1. Национальные программы нейроинформатики должны быть продолжены или инициированы в каждой стране, они должны иметь национальный узел, который будет предоставлять ресурсы для исследований на национальном уровне и служить в качестве контакта для национальной и международной координации.
  2. An Международный координационный центр нейроинформатики (INCF) должны быть созданы. INCF будет координировать реализацию глобальной сети нейроинформатики посредством интеграции национальных узлов нейроинформатики.
  3. Следует создать новую схему международного финансирования. Эта схема должна устранить национальные и дисциплинарные барьеры и обеспечить наиболее эффективный подход к глобальным совместным исследованиям и обмену данными. В этой новой схеме ожидается, что каждая страна будет финансировать участвующих исследователей из своей страны.

Затем комитет по нейроинформатике GSF разработал бизнес-план для работы, поддержки и создания INCF, который был поддержан и одобрен министрами науки GSF на заседании 2004 года. В 2006 году был создан INCF, а его центральный офис открыт и введен в эксплуатацию в Каролинском институте, Стокгольм, Швеция, под руководством Стен Гриллнер. Шестнадцать стран (Австралия, Канада, Китай, Чешская Республика, Дания, Финляндия, Франция, Германия, Индия, Италия, Япония, Нидерланды, Норвегия, Швеция, Швейцария, Великобритания и США), а также создана Комиссия ЕС. правовая основа для INCF и Программы международной нейроинформатики (PIN). На сегодняшний день восемнадцать стран (Австралия, Бельгия, Чехия, Финляндия, Франция, Германия, Индия, Италия, Япония, Малайзия, Нидерланды, Норвегия, Польша, Республика Корея, Швеция, Швейцария, Великобритания и США) являются члены INCF. Ожидается членство в нескольких других странах.

Целью INCF является координация и продвижение международной деятельности в области нейроинформатики. INCF вносит свой вклад в разработку и обслуживание базы данных и вычислительной инфраструктуры, а также механизмов поддержки нейробиологических приложений. Ожидается, что система предоставит международному исследовательскому сообществу доступ ко всем свободно доступным данным и ресурсам человеческого мозга. Более общая задача INCF - создать условия для разработки удобных и гибких приложений для нейробиологических лабораторий, чтобы улучшить наши знания о человеческом мозге и его нарушениях.

Информационная группа по мозгу Общества нейробиологии

В основе всей этой деятельности Худа Акил, президент 2003 г. Общество неврологии (SfN) учредила Brain Information Group (BIG) для оценки важности нейроинформатики для нейробиологии и, в частности, для SfN. После отчета BIG SfN также учредила комитет по нейроинформатике.

В 2004 году SfN объявила о шлюзе базы данных нейробиологии (NDG) в качестве универсального ресурса для нейробиологов, через который можно получить доступ практически к любым базам данных и инструментам нейробиологии. NDG была создана при финансовой поддержке NIDA, NINDS и NIMH. Шлюз базы данных Neuroscience перешел на новую усовершенствованную платформу, Информационная структура по неврологии.[4] NIF, финансируемый NIH Neuroscience BLueprint, представляет собой динамический портал, обеспечивающий доступ к ресурсам, имеющим отношение к нейробиологии (данным, инструментам, материалам), из единого поискового интерфейса. NIF строится на основе NDG, но предоставляет уникальный набор инструментов, специально предназначенных для нейробиологов: более обширный каталог, возможность поиска в нескольких базах данных непосредственно с домашней страницы NIF, настраиваемый веб-индекс ресурсов нейробиологии и Функция поиска литературы по нейробиологии.

Сотрудничество с другими дисциплинами

Нейроинформатика формируется на пересечении следующих областей:нейробиология,Информатика,биология,экспериментальная психология,лекарство,инженерное дело,физические науки,математика, ихимия.

Биология занимается молекулярными данными (от генов до клеточно-специфической экспрессии); медицина и анатомия со структурой синапсов и анатомией системного уровня; инженерия - электрофизиология (от отдельных каналов до ЭЭГ на поверхности кожи головы), визуализация головного мозга; информатика - базы данных, программные средства, математические науки - модели, химия - нейротрансмиттеры и т. д. Нейробиология использует все вышеупомянутые экспериментальные и теоретические исследования, чтобы узнать о мозге на различных уровнях. Специалисты в области медицины и биологии помогают идентифицировать уникальные типы клеток, их элементы и анатомические связи. Функции сложных органических молекул и структур, включая множество биохимических, молекулярных и генетических механизмов, которые регулируют и контролируют функцию мозга, определяются специалистами в области химии и клеточной биологии. Визуализация мозга определяет структурную и функциональную информацию во время умственной и поведенческой деятельности. Специалисты в биофизика и физиология изучает физические процессы в нейронных сетях нервных клеток. Данные из этих областей исследований анализируются и систематизируются в базах данных и нейронных моделях, чтобы интегрировать различные элементы в сложную систему; здесь нейроинформатика встречается с другими дисциплинами.

Неврология предоставляет следующие типы данных и информации, которыми оперирует нейроинформатика:

Нейроинформатика использует базы данных, Интернет и визуализацию для хранения и анализа упомянутых данных нейробиологии.

Исследовательские программы и группы

Австралия

Нейровизуализация и нейроинформатика, Институт Говарда Флори, Мельбурнский университет
Ученые института используют методы визуализации мозга, такие как магнитно-резонансная томография, чтобы выявить организацию мозговых сетей, вовлеченных в человеческое мышление. Под руководством Гэри Игана.

Канада

Центр интегративной неврологии Макгилла (MCIN), Монреальский неврологический институт, Университет Макгилла
Под руководством Алана Эванса MCIN проводит ресурсоемкие исследования мозга, используя инновационные математические и статистические подходы для интеграции клинических, психологических данных и данных визуализации мозга с генетикой. Исследователи и сотрудники MCIN также разрабатывают инфраструктуру и программные инструменты в области обработки изображений, создания баз данных и высокопроизводительных вычислений. Сообщество MCIN вместе с Центр нейроинформатики и психического здоровья Людмера, сотрудничает с широким кругом исследователей и уделяет все больше внимания открытому обмену данными и открытой науке, в том числе для Монреальского неврологического института.

Дания

Центр нейроинформатики THOR
Основана в апреле 1998 года на кафедре математического моделирования Датского технического университета. Помимо преследования целей независимых исследований, Центр THOR реализует ряд связанных проектов, касающихся нейронных сетей, функциональной нейровизуализации, обработки мультимедийных сигналов и обработки биомедицинских сигналов.

Германия

Пилотный портал нейроинформатики
Этот проект является частью более масштабных усилий по расширению обмена данными нейробиологии, инструментами анализа данных и программным обеспечением для моделирования. Портал поддерживается многими членами Рабочей группы ОЭСР по нейроинформатике. Пилотный портал продвигается Министерством науки и образования Германии.
Вычислительная неврология, ITB, Берлинский университет имени Гумбольдта
Эта группа специализируется на вычислительной нейробиологии, в частности на динамике и возможностях обработки сигналов в системах с импульсные нейроны. Под руководством Андреаса В.М. Герца.
Группа нейроинформатики в Билефельде
Работает в области искусственных нейронных сетей с 1989 года. Текущие исследовательские программы в группе сосредоточены на улучшении взаимодействия человек-машина, управлении силами роботов, экспериментах с отслеживанием взгляда, машинном зрении, виртуальной реальности и распределенных системах.

Италия

Лаборатория вычислительной воплощенной нейробиологии (LOCEN)[5]
Эту группу, входящую в состав Института когнитивных наук и технологий Итальянского национального исследовательского совета (ISTC-CNR) в Риме и основанную в 2006 году, в настоящее время возглавляет Джанлука Бальдассарре. Он преследует две цели: (а) понимание механизмов мозга, лежащих в основе обучения и выражения сенсомоторного поведения, а также связанных с ним мотиваций и основанного на нем более высокого уровня познания на основе воплощенных вычислительных моделей; (б) передача полученных знаний для создания инновационных контроллеров для автономных гуманоидных роботов, способных к неограниченному обучению на основе внутренних и внешних мотиваций.

Япония

Национальный ресурс по нейроинформатике Японии
Платформа Visiome - это служба поиска по нейроинформатике, которая обеспечивает доступ к математическим моделям, экспериментальным данным, библиотекам анализа и связанным ресурсам. Интернет-портал для обмена нейрофизиологическими данными также доступен по адресу BrainLiner.jp как часть MEXT Программа стратегических исследований в области наук о мозге (SRPBS).
Лаборатория математической неврологии, Институт мозговых исследований RIKEN (Вако, Сайтама)
Целью Лаборатории математической нейробиологии является создание математических основ вычислений в стиле мозга для построения нового типа информатики. Под руководством Сюн-ичи Амари.

Нидерланды

Государственная программа Нидерландов по нейроинформатике
Создан в свете международного научного форума ОЭСР, целью которого является создание всемирной программы в области нейроинформатики.

Пакистан

Лаборатория нейроинформатики НИТУ-СЕЭКС[6]
Создание лаборатории нейроинформатики в SEECS-NUST позволило пакистанским исследователям и преподавателям активно участвовать в таких усилиях, тем самым став активной частью вышеупомянутых процессов экспериментов, моделирования и визуализации. Лаборатория сотрудничает с ведущими международными учреждениями для развития высококвалифицированных кадров в соответствующей области. Эта лаборатория помогает нейробиологам и компьютерным специалистам в Пакистане проводить свои эксперименты и анализировать данные, собранные с использованием новейших исследовательских методик, без вложений в создание экспериментальных центров нейробиологии. Ключевая цель этой лаборатории - предоставить современные экспериментальные и симуляционные возможности для всех бенефициаров, включая высшие учебные заведения, медицинских исследователей / практиков и представителей технологической индустрии.

Швейцария

Проект "Голубой мозг"
В Синий мозг Проект был основан в мае 2005 года и использует процессор 8000 Синий ген / L суперкомпьютер, разработанный IBM. В то время это был один из самых быстрых суперкомпьютеров в мире.
В проекте задействованы:
  • Базы данных: 3D реконструированные модели нейронов, синапсы, синаптические пути, статистика микросхем, компьютерные модели нейронов, виртуальные нейроны.
  • Визуализация: построитель микросхем и визуализатор результатов моделирования, разрабатываются системы 2D, 3D и иммерсивной визуализации.
  • Моделирование: среда моделирования для крупномасштабного моделирования морфологически сложных нейронов на 8000 процессорах суперкомпьютера IBM Blue Gene.
  • Моделирование и эксперименты: итерации между крупномасштабным моделированием микросхем неокортекса и экспериментами с целью проверки вычислительной модели и изучения прогнозов.
Задача проекта «Голубой мозг» - понять функции и дисфункции мозга млекопитающих с помощью детального моделирования. Проект Blue Brain Project предложит исследователям построить свои собственные модели различных областей мозга у разных видов и на разных уровнях детализации с использованием программного обеспечения Blue Brain для моделирования на Blue Gene. Эти модели будут помещены в интернет-базу данных, из которой программное обеспечение Blue Brain сможет извлекать и соединять модели вместе, чтобы построить области мозга и начать первое полное моделирование мозга.
Институт нейроинформатики (INI)
Миссия Института, основанного в Цюрихском университете в конце 1995 года, состоит в том, чтобы открыть ключевые принципы, по которым работает мозг, и реализовать их в искусственных системах, которые разумно взаимодействуют с реальным миром.

объединенное Королевство

Гены в проект познания
Программа исследований в области нейробиологии, которая комплексно изучает гены, мозг и поведение. Он занимается крупномасштабным исследованием функции молекул, обнаруженных в синапсе. Это в основном сосредоточено на белках, которые взаимодействуют с рецептором NMDA, рецептором нейротрансмиттера глутамата, который необходим для процессов синаптической пластичности, таких как долговременная потенциация (LTP). Многие из используемых методов универсальны по своей природе, и интеграция различных источников данных вместе с проведением экспериментов подняла множество вопросов в области информатики. Программа в основном проводится профессором Сет Грант на Wellcome Trust Институт Сэнгера, но есть много других команд соавторов по всему миру.
Проект CARMEN[7]
Проект CARMEN - это исследовательский проект на нескольких площадках (11 университетов в Соединенном Королевстве), направленный на использование GRID вычисления чтобы позволить экспериментальным нейробиологам архивировать свои наборы данных в структурированной базе данных, делая их широко доступными для дальнейших исследований, а также для разработчиков моделей и алгоритмов.
EBI Computational Neurobiology, EMBL-EBI (Hinxton)
Основная цель группы - построить реалистичные модели нейрональных функций на различных уровнях, от синапсов до микросхем, на основе точных знаний о функциях и взаимодействиях молекул (системная биология). Под руководством Николя Ле Новера.

Соединенные Штаты

Информационная структура по неврологии
В Информационная структура по неврологии (NIF) является инициативой План NIH для исследований в области неврологии, который был основан в 2004 году Национальные институты здоровья. В отличие от общего поисковые системы, NIF обеспечивает более глубокий доступ к более сфокусированному набору ресурсов, имеющих отношение к нейробиологии, стратегиям поиска, адаптированным к нейробиологии, и доступ к контенту, который традиционно «скрыт» от поисковые системы. NIF - это динамический перечень баз данных нейробиологии, аннотированный и интегрированный с единой системой биомедицинской терминологии (т.е. НейроЛекс ). NIF поддерживает запросы на основе концепций в нескольких масштабах биологической структуры и на нескольких уровнях биологической функции, что упрощает поиск и понимание результатов. NIF также предоставит реестр, через который поставщики ресурсов могут раскрывать доступность ресурсов, относящихся к исследованиям в области нейробиологии. NIF не предназначен быть самим складом или репозиторием, а является средством раскрытия и поиска ресурсов в другом месте, доступных через сеть.
Neurogenetics GeneNetwork
Genenetwork начался как компонент проекта NIH Human Brain Project в 1999 году с упором на генетический анализ структуры и функций мозга. Эта международная программа состоит из тесно интегрированных наборов данных о геноме и феномене человека, мыши и крысы, которые разработаны специально для крупномасштабных систем и сетевых исследований, связывающих варианты генов с различиями в экспрессии мРНК и белков, а также с различиями в структуре и поведении ЦНС. Подавляющее большинство данных находится в открытом доступе. GeneNetwork имеет сопутствующий веб-сайт нейровизуализации - Библиотеку мозга мыши - которая содержит изображения с высоким разрешением для тысяч генетически определенных линий мышей.
Анализ нейронных временных рядов (NTSA)[8]
NTSA Workbench - это набор инструментов, методов и стандартов, предназначенных для удовлетворения потребностей нейробиологов, работающих с данными временных рядов нейронов. Целью этого проекта является разработка информационной системы, которая упростит хранение, организацию, поиск, анализ и совместное использование экспериментальных и смоделированных нейронных данных. Конечная цель - разработать набор инструментов, методов и стандартов, чтобы удовлетворить потребности нейробиологов, работающих с нейронными данными.
Когнитивный атлас[9]
Когнитивный атлас - это проект по развитию общей базы знаний в области когнитивной науки и нейробиологии. Сюда входят два основных вида знаний: задачи и концепции, дающие их определения и свойства, а также отношения между ними. Важной особенностью сайта является возможность цитировать литературу для утверждений (например, «Задача Струпа измеряет исполнительный контроль») и обсуждать их обоснованность. Это способствует НейроЛекс и Информационная структура по неврологии, обеспечивает программный доступ к базе данных и построен на семантическая сеть технологии.
Группа исследователей больших данных мозга в Институте исследований мозга Аллена (Сиэтл, Вашингтон)
Во главе с Ханьчуань Пэном,[10] Эта группа сосредоточилась на использовании крупномасштабных методов обработки изображений и анализа данных для реконструкции моделей отдельных нейронов и их картирования в мозге различных животных.

Технологии и разработки

Основные технологические направления в нейроинформатике:

  1. Применение информатики для создания баз данных, инструментов и сетей в нейробиологии;
  2. Анализ и моделирование нейронных систем.

Чтобы организовать работу с нейронными данными, ученым необходимо использовать стандартную терминологию и атласы, которые точно описывают структуры мозга и их взаимосвязи.

  • Отслеживание и реконструкция нейронов является важным методом создания цифровых моделей морфологии нейронов. Такая морфология полезна для классификации и моделирования нейронов.
  • BrainML[11] - это система, которая предоставляет стандартный метаформат XML для обмена данными нейробиологии.
  • В Сеть исследований в области биомедицинской информатики (BIRN)[12] является примером сетка для нейробиологии. BIRN - это географически распределенное виртуальное сообщество общих ресурсов, предлагающее широкий спектр услуг для улучшения диагностики и лечения заболеваний. BIRN позволяет объединять базы данных, интерфейсы и инструменты в единую среду.
  • Будапешт Справочный Коннектом представляет собой веб-инструмент трехмерной визуализации для поиска соединений в человеческом мозгу. Узлы и соединения рассчитываются из МРТ наборы данных Проект Human Connectome.
  • GeneWays[13] занимается клеточной морфологией и схемами. GeneWays - это система для автоматического извлечения, анализа, визуализации и интеграции данных о молекулярных путях из исследовательской литературы. Система фокусируется на взаимодействиях между молекулярными веществами и действиями, обеспечивая графическое представление собранной информации и позволяет исследователям просматривать и исправлять интегрированную информацию.
  • База данных микросхем неокортекса (NMDB).[14] База данных разносторонних данных мозга от клеток до сложных структур. Исследователи могут не только добавлять данные в базу данных, но также получать и редактировать их.
  • SenseLab.[15] SenseLab - это долгосрочная работа по созданию интегрированных, мультидисциплинарных моделей нейронов и нейронных систем. Он был основан в 1993 году как часть первоначального Проект человеческого мозга. Коллекция многоуровневых нейронных баз данных и инструментов. SenseLab содержит шесть связанных баз данных, которые поддерживают экспериментальные и теоретические исследования свойств мембран, которые опосредуют обработку информации в нервных клетках, с использованием обонятельного пути в качестве модельной системы.
  • BrainMaps.org[16] интерактивный цифровой атлас мозга с использованием высокоскоростной базы данных и виртуального микроскопа, основанного на более 12 миллионов мегапикселей отсканированных изображений нескольких видов, включая человека.

Другой подход в области карты мозга представляет собой вероятностные атласы, полученные из реальных данных от различных групп людей, сформированных определенными факторами, такими как возраст, пол, заболевание и т. д. Предоставляет более гибкие инструменты для исследования мозга и позволяет получать более надежные и точные результаты, которых нельзя достичь с помощью помощь традиционных атласов мозга.

Смотрите также

Рекомендации

Цитаты

  1. ^ "Что такое нейроинформатика | INCF - Международный координационный центр по нейроинформатике". www.incf.org. Получено 2020-04-19.
  2. ^ «Обзор стратегии INCF».
  3. ^ Печура, Констанция М .; Мартин, Джозеф Б., ред. (1991). Составление карты мозга и его функций: интеграция поддерживающих технологий в нейробиологические исследования (Отчет о согласованном исследовании). Вашингтон, округ Колумбия: Национальная академия прессы. Дои:10.17226/1816. ISBN  978-0-309-04497-4.
  4. ^ http://www.neuinfo.org[постоянная мертвая ссылка ]
  5. ^ «Лаборатория вычислительной воплощенной нейронауки - Институт когнитивных наук и технологий». www.istc.cnr.it. Получено 2 апреля 2018.
  6. ^ "Лаборатория нейроинформатики @ SEECS, НИТУ - Школа электротехники и компьютерных наук, Национальный университет наук и технологий". neuro.seecs.nust.edu.pk. Получено 2 апреля 2018.
  7. ^ "Добро пожаловать в КАРМЕН". Добро пожаловать в КАРМЕН. Архивировано из оригинал 30 октября 2019 г.. Получено 2 апреля 2018.
  8. ^ «Верстак НТСА». Университет Иллинойса Урбана-Шампейн. Архивировано из оригинал 21 июля 2006 г.
  9. ^ «Когнитивный атлас». www.cognitiveatlas.org. Получено 2 апреля 2018.
  10. ^ "Домашняя страница Ханьчуань Пэна". home.penglab.com. Получено 2 апреля 2018.
  11. ^ "Репозиторий моделей BrainML". Архивировано из оригинал на 2009-01-06. Получено 2020-04-16.
  12. ^ «Архивная копия». Архивировано из оригинал на 2010-05-29. Получено 2010-05-17.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)
  13. ^ http://anya.igsb.anl.gov/Geneways/GeneWays.html[постоянная мертвая ссылка ]
  14. ^ Генри Маркрам, X. Луо, Г. Зильберберг, М. Толедо-Родригес и А. Гупта. База данных неокортикальных микросхем (NMDB), в Базирование мозга: от данных к знаниям (нейроинформатика), п. 327-342, 2005.
  15. ^ "SenseLab: Home". senselab.med.yale.edu. Получено 2 апреля 2018.
  16. ^ Дэвис, Калифорния. "BRAINMAPS.ORG - АТЛАС МОЗГА, КАРТЫ МОЗГА, СТРУКТУРА МОЗГА, НЕЙРОИНФОРМАТИКА, МОЗГ, СТЕРЕОТАКСИЧЕСКИЙ АТЛАС, НЕЙРОНАУКА". brainmaps.org. Архивировано из оригинал 21 июня 2019 г.. Получено 2 апреля 2018.

Источники

дальнейшее чтение

Книги

  • Асколи, Джорджио, изд. (2002). Вычислительная нейроанатомия: принципы и методы. Тотова, Нью-Джерси: Humana. ISBN  978-1-58829-000-7. OCLC  48399178.
  • Crasto, Chiquito Joaquim, ed. (2007). Нейроинформатика. Методы молекулярной биологии. 401. Тотова, Нью-Джерси: Humana. ISBN  978-1-58829-720-4. OCLC  123798711.
  • Koslow, Стивен Х .; Уэрта, Майкл Ф., ред. (2000). Электронное сотрудничество в науке. Прогресс в исследованиях нейроинформатики. 2. ISBN  978-1-138-00318-7. OCLC  47009543.
  • Кёттер, Рольф (2003). Базы данных неврологии: Практическое руководство. Бостон, Массачусетс: Спрингер. ISBN  978-1-4615-1079-6. OCLC  840283587.
  • Mitra, Partha P .; Бокиль, Хемант (2008). Наблюдаемая динамика мозга. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. ISBN  978-0-19-517808-1. OCLC  213446303.
  • Шортлифф, Эдвард Х.; Чимино, Джеймс Дж., ред. (2013). Биомедицинская информатика: компьютерные приложения в здравоохранении и биомедицине. Информатика здравоохранения (4-е изд.). Нью-Йорк: Спрингер. ISBN  978-1-4471-4474-8. OCLC  937648601.
  • Стеррат, Дэвид; Грэм, Брюс; Гиллис, Эндрю; Уиллшоу, Дэвид (2011). Принципы компьютерного моделирования в нейробиологии. Кембридж: Издательство Кембриджского университета. ISBN  978-1-139-04255-0. OCLC  739098279.

Журналы