斯坦福大学启动数字大脑计划,汇集多院系研究人员,计划未来五年利用大规模高精度人脑成像数据和人工智能技术训练大脑基础模型,突破传统神经科学研究局限,从预测单一脑系统反应转向预测全脑在复杂情境下的活动,覆盖感知、记忆、语言等多类认知任务。项目采用对少数参与者进行高频长期重复测量的数据采集方案,结合7T超高场功能性磁共振成像与光泵磁力计脑磁图两类互补技术,同步获取高空间、高时间分辨率的脑活动数据。项目将向全球开放数据和模型,长期目标是助力解析帕金森症、阿尔兹海默症等神经系统疾病的脑网络异常,为个体化神经干预等临床应用提供新工具;短期内将作为辅助神经科学研究的全新工具,推动神经科学从局部功能分析转向对大脑动态行为的系统性预测。
