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J-GLOBAL ID：202002249859985988   整理番号：20A2742918

神経疾患と人工知能(AI)人工知能と脳科学

Artificial intelligence and neuroscience.

著者 (4件)： 千葉俊周 (自衛隊阪神病院 精神科) ,  千葉俊周 (国際電気通信基礎技術研 脳情報通信総合研) ,  千葉俊周 (神戸大 大学院 精神医学分野) ,  川人光男 (国際電気通信基礎技術研 脳情報通信総合研)
資料名： 月刊脳神経内科  (Neurology)
巻： 93  号： 6  ページ： 763-770  発行年： 2020年12月25日 
JST資料番号： Z0017B  ISSN： 2434-3285  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・脳疾患,精神疾患分野へのAIの応用を中心に論説。
・AIを...

シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： デコーディットニューロフィードバック ,...

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分類 (3件)： 神経系疾患の治療一般  (GN05010N) ,  精神障害の治療一般  (GR04010S) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

引用文献 (22件)：

• Yamashita O, Sato M, Yoshioka T, et al. Sparse estimation automatically selects voxels relevant for the decoding of fMRI activity patterns. Neuroimage 2008 ; 42 : 1414-29.
• Dosenbach NUF, Nardos B, Cohen AL, et al. Prediction of individual brain maturity using fMRI. Science 2010 ; 329: 1358-61.
• Yamashita M, Kawato M, Imamizu H. Predicting learning plateau of working memory from wholebrain intrinsic network connectivity patterns. Sci Rep 2015 ; 5 : 7622.
• Tavor I, Parker Jones O, Mars RB, et al. Task-free MRI predicts individual differences in brain activity during task performance. Science 2016 ; 352 : 216-20.
• Smith SM, Nichols TE, Vidaurre D, et al. A positive-negative mode of population covariation links brain connectivity, demographics and behavior. Nat Neurosci 2015 ; 18 : 1565-7.

タイトルに関連する用語 (4件)： 神経疾患 ,  人工知能 ,  AI ,  脳科学