Modeling Neural Activity: Statistics, Dynamical Systems and Networks
神经活动建模:统计、动力系统和网络
基本信息
- 批准号:1308462
- 负责人:
- 金额:$ 1.2万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2013
- 资助国家:美国
- 起止时间:2013-04-01 至 2014-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The workshop "Modeling Neural Activity: Statisics, Dynamical Systems, and Networks (MONA)" will be held June 26-28, 2013, in Lihue, Hawaii. Computational neuroscience has grown, in distinct directions, from the success of biophysical models neural activity, the attractiveness of the brain-as-computer metaphor, and the increasing prominence of statistical and machine learning methods throughout science. This has helped create a rich set of ideas and tools associated with ``computation'' to studying the nervous system, but it has also led to a kind of balkanization of expertise. There is, especially, very little overlap between mathematical and statistical research in this area. Important breakthroughs in computational neuroscience could come from research strategies that are able to combine what are currently largely distinct approaches. A workshop "Modeling Neural activity: Statisics, Dynamical Systems, and Networks (MONA)" will be held June 26-28, 2013, in Lihue, Hawaii, with the purpose of exploring fruitful interactions of modeling ideas that come from mathematics, statistics, and biophysics. An additional purpose of the workshop is to bring together U.S. and Japanese researchers in this area. While computational neuroscience is represented strongly in both the U.S. and Japan there has been too little concrete communication and interaction between research groups across our two countries. Interaction across American and Japanese researchers should facilitate the advance of cross-disciplinary work.Many disorders, such as ADHD, autism, and schizophrenia, as well as stroke and various neurodegenerative diseases, are thought to involve dysfunction of neural networks. Because computational neuroscience aims to supply principles for understanding the activity of individual and collective neural firing patterns, its successes can help in formulating mechanistic descriptions of pathophysiology. The workshop ``Modeling Neural Activity: Statisics, Dynamical Systems, and Networks (MONA)" is at the interface between mathematics, statistics, and neural network analysis, and has as its goal to generate new and productive lines of research.
研讨会“建模神经活动:统计学,动力系统和网络(MONA)”将于2013年6月26日至28日在夏威夷的利尔举行。从生物物理模型神经活动的成功,脑部AS-AS-Computer隐喻的吸引力以及整个科学整个科学的统计和机器学习方法的越来越重要的突出性,计算神经科学的增长已经朝着不同的方向发展。这有助于创建了与``计算''研究神经系统相关的丰富思想和工具,但也导致了一种专业知识的巴尔干化。尤其是在该领域的数学和统计研究之间几乎没有重叠。 计算神经科学的重要突破可能来自能够结合当前在很大程度上不同的方法的研究策略。 研讨会“建模神经活动:统计学,动力学系统和网络(MONA)”将于2013年6月26日至28日在夏威夷的Lihue举行,目的是探索来自数学,统计学和生物物理学的建模思想的富有成果的互动。 研讨会的另一个目的是将美国和日本研究人员汇集在一起。尽管在美国和日本,计算神经科学的代表性强烈,但我们两个国家之间的研究小组之间的具体沟通和互动太少了。 美国和日本研究人员之间的相互作用应促进跨学科工作的进步。多动症,自闭症和精神分裂症等疾病以及中风和各种神经退行性疾病涉及神经网络的功能障碍。由于计算神经科学旨在提供理解个人和集体神经射击模式活动的原理,因此其成功可以帮助制定病理生理学的机理描述。研讨会``建模神经活动:统计学,动力学系统和网络(MONA)是在数学,统计和神经网络分析之间的接口,并且其目标是生成新的和生产力的研究线。
项目成果
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