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【24h】

Connectomics to Semantomics: Addressing the Brain's Big Data Challenge

机译：Connectomics到新语言：解决大脑的大数据挑战

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Can semantic corpora be coupled to dynamical simulations in such a way so as to extract new associations from the data that were hitherto unapparent? We attempt to do this within neuroscience as an application domain, by introducing the notion of the semantome and coupling it to the connectome of the human brain network. This is implemented using BrainX~3, a virtual reality simulation cum data mining platform that can be used for visualization, analysis and feature extraction of neuroscience data. We use this system to explore anatomical, functional and symptomatic semantics associated to simulated neuronal activity of a healthy brain, one with stroke and one perturbed by transcranial magnetic stimulation. In particular, we find that parietal and occipital lesions in stroke affect the visual processing pathway leading to symptoms such as visual neglect, depression and photo-sensitivity seizures. Integrating semantomics with connectomics thus generates hypotheses about symptoms, functions and brain activity that supplement existing tools for diagnosis of mental illness. Our results suggest a new approach to big data with potential applications to other domains.
机译：可以通过这种方式耦合到动态模拟的语义，以便从迄今为止的数据中提取新的关联吗？我们试图通过引入语义的概念并将其耦合到人脑网络的结合来实现这一应用程序域中的神经科学。这是使用Brainx〜3来实现的，该虚拟现实仿真暨数据挖掘平台可用于神经科学数据的可视化，分析和特征提取。我们使用该系统探讨与模拟健康脑的神经元活性相关的解剖学，功能和对症语义，其中一个具有脑卒中的一种扰动，一种受颅磁刺激的一种扰动。特别是，我们发现卒中中的椎管和枕部病变会影响视觉处理途径，导致视力忽视，抑郁和光敏癫痫发作等症状。因此，通过Connectomics集成了个性学学，从而产生了关于症状，功能和大脑活动的假设，这些症状，功能和大脑活动可以补充现有的诊断精神疾病。我们的结果表明，对其他域具有潜在应用的大数据的新方法。

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