研究人员在基于机器学习的大脑训练上发布了大型数据集。
近年来，研究人员发现了从大脑中去除特定恐惧的方法，通过使用人工智能和脑扫描技术的组合来增加自己的信心，甚至改变人们的偏好。它们的技术可能导致新的患者新的治疗方法，例如创伤后应激障碍（PTSD），恐惧症或焦虑症。
但是，虽然这种技术非常有希望，但在一些辛辛中，它仍然是不成功的。为什么结果存在如此差异？更好地了解大脑如何自我调节自己的活动模式将有很长的路要建立临床用途。这种技术被刺激的研究人员因此，向社区发布了一个独特的数据集（包括五项不同的研究），以加速从基础科学到申请的翻译。
该技术被称为“解码的神经融合背”，并且基于用于读取和识别大脑中的特定信息的方法 - 例如，恐惧记忆。日本ATR Institute International的计算神经科学实验室Mitsuo Kawato博士，以及本文的高级作者以及十年前开创了这项技术，解释说：“在解码的神经反馈实验中，脑扫描用于监测大脑中的活动，并识别类似特定记忆或精神状态的复杂活动模式。当检测到模式时，我们将我们的实验参与者提供了一个小额奖励。每次检测到模式都会重复提供奖励的简单动作修改原始存储器或心理状态。重要的是，参与者不需要了解该模式的内容。“
ATR Institute Internations International和涉文作者的高级研究员Aurelio Cortese博士解释了释放数据的愿景：“解码的神经融合方法可能对传统治疗的临床群体具有重大益处。患者可以避免与暴露疗法相关的应力，或由已建立的药物引起的副作用。因此，重要的是，我们加速了解码的神经融合技术的发展 - 如果更多的科学家能够在实际数据上工作，这只会是可能的。“
该研究小组构建了一个有价值的神经影像数据库，超过60次辛苦的辛苦，他们接受了解码的神经融合训练。该数据库由大脑的结构图像，大脑的功能图像，机器学习解码器和其他处理数据。任何想要使用数据集的人都必须通过ATR机构存储库或Synapse，是神经科学数据的在线存储库。有关如何访问数据集的详细信息在原始出版物以及ATR和Synapse网站上指定。
参考：来自闭环解码的FMRI数据的FMRI数据由Aurelio Cortese，Saori C. Tanaka，Kaoru Amano，Ai Koizumi，Hakwans，Yuka Sasaki，Kazuhisa Shibata，Vincent Taschereau-Dumouchel，Takeo Watanabe和Mitsuo Kawato，2月23日2021，科学数据.DOI：
10.1038 / S41597-021-00845-7
以下包含在数据集中的原始五项研究如下所示：
研究1：Shibata K，Watanabe T，Kawato M，Sasaki Y（2016）在同一脑区域中的差分激活模式导致了对面的情绪状态：Plos Biol。14（9）：E1002546.DOI：
10.1371 / journal.pbio.1002546.
研究2：Amano K，Shibata K，Kawato M，Sasaki Y，Watanabe T（2016）通过关联解码FMRI神经融合与早期视觉区域的彩色与颜色相关联。Curr Biol。26（14）：1861-1866.DOI：
10.1016 / J.CUB.2016.05.014
研究3：Koizumi A，Amano K，Cortese A，Shibata K，Yoshida W，Seymour B，Kawato M，Lau H（2016）通过加强神经活动而无需恐惧，绕过意识地曝光。Nat Hum表现。1：0006.DOI：
10.1038 / s41562-016-0006
研究4：Cortese A，Amano K，Koizumi A，Kawato M，Lau H（2016）多种遗传神经融合在不改变感知性能的情况下选择性地调节信心。Nat Communce。7：13669.DOI：
10.1038 / ncomms13669.
研究5：Taschereau-Dumouchel V，Cortese A，Chiba T，Knotts JD，Kawato M，Lau H（2018）朝着普通恐惧的无意识的神经强化干预。Proc Natl Acad Sci美国。115（13）：3470-3475.DOI：
10.1073 / pnas.1721572115
