人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建與應(yīng)用

1、人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建與應(yīng)用通過(guò)數(shù)學(xué)的方法所建立起來(lái)的模擬腦神經(jīng)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，可以揭示大腦中多個(gè)源之間的關(guān)系。經(jīng)分析可以證明，模型可生成多種新的數(shù)學(xué)模型，模擬的結(jié)果清晰地顯示了大腦各種功能與神經(jīng)元分布路徑，充分反映了人腦神經(jīng)功能的數(shù)學(xué)和生物特性。應(yīng)用人腦數(shù)學(xué)模型處理人工智能數(shù)據(jù)，可用于排錯(cuò)、優(yōu)化和速度計(jì)算等用途，進(jìn)而可以在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行人腦神經(jīng)學(xué)人工智能研究。在此解決了人腦與現(xiàn)代科技的有效連接問(wèn)題，對(duì)人類行為科學(xué)的研究和進(jìn)步有重要意義。關(guān)鍵詞：人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型；拓?fù)鋱D；人工智能ThemathematicalmodelofhumanbrainanditsapplicationThemathemat

2、icalmodelofsimulatingbrainnervoussystemestablishedbymathematicalmethodcanrevealtherelationshipbetweenmultiplesourcesinthebrain.Itcanbeprovedthatthemodelcangenerateavarietyofnewmathematicalmodels.Thesimulationresultsclearlyshowthevariousfunctionsofthebrainandthedistributionpathofneurons,andfullyrefle

3、ctthemathematicalandbiologicalcharacteristicsofhumanbrainneuralfunction.Theapplicationofhumanbrainmathematicalmodeltotheprocessingofartificialintelligencedatacanbeusedfortroubleshooting,optimization,speedcalculationandotherpurposes,andthencanbecarriedoutonthecomputer.Itsolvestheproblemofeffectivecon

4、nectionbetweenhumanbrainandmodernscienceandtechnology,whichisofgreatsignificancetotheresearchandprogressofhumanbehaviorscience.Keywords:Neuralmathematicalmodelofhumanbrain;topologicalgraph;artificialintelligence人腦的結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，包含約1000億個(gè)神經(jīng)元及10萬(wàn)億個(gè)突觸。它的復(fù)雜性不僅表現(xiàn)在其組成單元數(shù)目巨大，而且表現(xiàn)在其各單元之間有著極其復(fù)雜的相互聯(lián)系和相互作用。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期不懈的努力，

5、科學(xué)家們通過(guò)對(duì)人腦的觀察和認(rèn)識(shí)，提出了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論和神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)理論，而神經(jīng)元理論又是此后神經(jīng)傳導(dǎo)理論和大腦功能學(xué)說(shuō)的基礎(chǔ)。近年來(lái)，世界各國(guó)人腦項(xiàng)目旨在歸納對(duì)人類腦部現(xiàn)已掌握的知識(shí)，通過(guò)構(gòu)建人腦數(shù)學(xué)模型，用計(jì)算機(jī)模擬人腦。該模型能使人類總體了解大腦和腦部疾病，并為未來(lái)的計(jì)算機(jī)和機(jī)器人技術(shù)提供一個(gè)嶄新的前景。人腦項(xiàng)目將提供幫助人類理解大腦及其運(yùn)作方式的新工具，這可在將來(lái)應(yīng)用于醫(yī)藥和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。人腦項(xiàng)目的核心是信息和計(jì)算機(jī)技術(shù)。該項(xiàng)目將開發(fā)能夠?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)信息學(xué)、腦部模擬和超級(jí)計(jì)算的信息與計(jì)算機(jī)技術(shù)平臺(tái)，以集合世界各地的神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)，并整合于一個(gè)統(tǒng)一的模型來(lái)模擬人腦，用來(lái)比對(duì)生物學(xué)數(shù)據(jù)并與全世界共同

6、分享資源。目標(biāo)是開發(fā)能夠客觀診斷腦疾病的技術(shù)和加速新型治療方法的研究工作。最終，人腦項(xiàng)目將為“神經(jīng)形態(tài)學(xué)計(jì)算”和“神經(jīng)機(jī)器人”建立新的研究平臺(tái)，研究者能夠開發(fā)出基于人腦的構(gòu)造和電路而設(shè)計(jì)的新型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和機(jī)器人。新系統(tǒng)能夠運(yùn)用對(duì)人腦的詳盡了解來(lái)應(yīng)對(duì)未來(lái)計(jì)算機(jī)科技的關(guān)鍵問(wèn)題：能源效率、可靠性、超復(fù)雜計(jì)算機(jī)系統(tǒng)編程中的巨大難題。目前，不同層次的學(xué)科的腦研究文獻(xiàn)呈指數(shù)增長(zhǎng)，這些大量的分散的知識(shí)迫切要求有機(jī)的綜合，對(duì)人腦的某一功能建立數(shù)學(xué)模型是實(shí)現(xiàn)綜合的最好方法。腦內(nèi)信息處理模型的建立，一般是從腦的整體表現(xiàn)出來(lái)的功能出發(fā)，考慮參與此功能活動(dòng)的各腦區(qū)之間的聯(lián)系?？捎呻娚砑捌渌飳?shí)驗(yàn)和觀察建立聯(lián)系的性

7、質(zhì)，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。模型能反映各腦區(qū)之間相互聯(lián)系的本質(zhì)?，F(xiàn)有的計(jì)算機(jī)仿真方法可以對(duì)模型進(jìn)行演算，以獲得系統(tǒng)的各個(gè)數(shù)據(jù)，包括動(dòng)態(tài)過(guò)程的數(shù)據(jù)。研究腦的目的是多方面的，除了要了解其工作原理，還有仿效腦和保護(hù)腦的任務(wù)，即以腦為原型，建造高度智能的信息處理機(jī)器，以及對(duì)腦疾病的預(yù)防和治療1-2。從腦科學(xué)的角度看，人工智能與大數(shù)據(jù)、區(qū)的鏈、云計(jì)算3-6、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之間的關(guān)系，可以衍生各種復(fù)雜數(shù)據(jù)計(jì)算，但是大體量的數(shù)據(jù)拓?fù)鋱D線路繁雜不便于觀察I】,這些數(shù)據(jù)的內(nèi)容，包括數(shù)量、速度、多樣性等也呈現(xiàn)了不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性，如果對(duì)一立方毫米的人腦神經(jīng)組織進(jìn)行成像就可以生成超過(guò)1000TB字節(jié)的數(shù)據(jù)。而網(wǎng)絡(luò)圖的數(shù)學(xué)模型

8、12-可I以給人腦數(shù)據(jù)計(jì)算提供清晰的邏輯關(guān)系，故建立人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型就顯得尤為重要。本文運(yùn)用環(huán)型樹型網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)分支分層將人腦數(shù)據(jù)架構(gòu)成數(shù)學(xué)模型，將實(shí)際人腦神經(jīng)中錯(cuò)綜復(fù)雜而又難以解決的因素進(jìn)行人腦層次切片降解，形成一個(gè)有序的分支層次結(jié)構(gòu)。通過(guò)數(shù)學(xué)模型將人腦神經(jīng)復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單化邏輯化的數(shù)學(xué)公式來(lái)表示，并使人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型人工智能化。1人腦神經(jīng)的數(shù)學(xué)模型構(gòu)建與求解11人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建大腦三個(gè)最常見(jiàn)的大腦模型是：左右腦分工模型，三重腦（triunebrain）模型以及系統(tǒng)1,系統(tǒng)2模型。盡管它們具有可疑的科學(xué)基礎(chǔ)，但是它們?nèi)匀皇窃O(shè)計(jì)師的寶貴工具；不僅作為大腦清晰的工作方式，而且是在思考我們努

9、力與之溝通的心理部分，以及我們的溝通方式是完全具有包容性的還是帶有偏見(jiàn)的。目前使用最廣泛的是左右腦分工模型和它的變化形式，大腦模型左右腦分工模型的概念是指大腦被分成了2個(gè)半球，然后對(duì)左右腦分成12對(duì)功能區(qū)。數(shù)學(xué)模型邏輯結(jié)構(gòu)首先對(duì)12對(duì)模型功能分工分層（見(jiàn)左右腦12對(duì)腦神經(jīng)圖），然后進(jìn)行對(duì)功能神經(jīng)切片分層（見(jiàn)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)圖），最后的單元就是單個(gè)神經(jīng)元（如圖1）。犬腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)單牛神經(jīng)元圖它們內(nèi)部的關(guān)系如圖2。1人腦神經(jīng)分析圖左牌強(qiáng)甜神餌-右幅購(gòu)整擊馳動(dòng)榷摘齢榷攔醛神一扭踽轉(zhuǎn)n用沖經(jīng)cl牯血神豎恆三叉神豎u一話神嵯w不#元4一播支輦一申-*=冗Sil-n.-妙丈IFW-JtSB一離匸一片11-牛

10、MfiJL-+#R-S睢瀟t畋-M-Jtsx甘支一井1一不卸Kx:一：一i;ilI.一-II-;JLi-Mal第一豐韓silJLJI*+圖2人腦神經(jīng)系統(tǒng)拓?fù)鋱D將人腦神經(jīng)系統(tǒng)拓?fù)鋱D變成多層人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型圖如圖3所示。ijj.rO別4圖3多層人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型對(duì)于復(fù)雜的人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型來(lái)說(shuō)，可能有多種結(jié)構(gòu)類型，圖3一層為樹型結(jié)構(gòu),結(jié)構(gòu)。這幾種結(jié)構(gòu)類型都可用一種數(shù)學(xué)矩陣表示如下：Yx(i)=1,xx(2)=2,/=1x(1,1)x(1,2)x(1,3)x(2,1)x(2,2)x(2,3)丿=3,x(1,1,1)x(1,1,2)x(1,1,3)x(1,2,1)x(1,2,2)x(1,2,3)x(1,3

11、,1)x(1,3,2)x(2,1,1)x(2,1,2)x(2,1,3)x(2,2,1)x(2,2,2)x(2,2,3)o其中：伙=任意自然正數(shù))為所有層可增減人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型集數(shù)。當(dāng)kM整數(shù)時(shí)，表示網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)變少變多或線變短變長(zhǎng)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)的增加或減少，網(wǎng)絡(luò)會(huì)膨脹或收縮；當(dāng)網(wǎng)絡(luò)線的增加或減少，網(wǎng)絡(luò)會(huì)旋轉(zhuǎn)或扭曲。1.3人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)公式人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型運(yùn)轉(zhuǎn)動(dòng)態(tài)用比率V來(lái)表示，是表示網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)縮脹收縮旋轉(zhuǎn)扭曲動(dòng)態(tài)情況，是網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)行過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)中的點(diǎn)或線發(fā)生變化的實(shí)時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)情況，統(tǒng)稱人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)比。由圖4可建立一個(gè)單層人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)比公式V=1,工x(i)(iIi)/工y(i)(iIi)=1,工

12、x(i)(iIi)/(工x(i)(iIi)x(4)(1|4)(2|4)(3|4).i=1i=1i=1i=1n層人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)比公式為:(10)V=n,工x(i,i)(i,iIi,i)/(工x(i,i)(i,i)土工x(k,k)(k,k).i=1i=1k0從動(dòng)態(tài)比公式可知，動(dòng)態(tài)比值越大網(wǎng)絡(luò)運(yùn)轉(zhuǎn)效率越高，反之亦然。將動(dòng)態(tài)比公式應(yīng)用在人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上會(huì)變成人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)圖。當(dāng)kM整數(shù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)旋轉(zhuǎn)或扭曲。1.4人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型數(shù)學(xué)邏輯地址網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)存的尋址方法是比較復(fù)雜的。用人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型表示數(shù)學(xué)邏輯地址，比較清晰簡(jiǎn)潔如圖4,點(diǎn)x(2,1)數(shù)學(xué)邏輯地址表示式如下：2,x(2,1)點(diǎn)的人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)

13、邏輯地址公式為：(16)=n,x(i,i)(11)如果將線(2I2,1)數(shù)學(xué)邏輯地址表示式如下:=2,(212,1)線的人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)邏輯地址公式為:=n,(i,iIi,，i)(12)若將人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)和線的邏輯地址表示出來(lái)，人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)邏輯地址為:=n,(i,i)(,i1i,i)(13)人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)邏輯地址可以迅速找到人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某點(diǎn)或某線1便于處理人腦疾病位置1如查找某傷害性感受神經(jīng)元背根節(jié)神經(jīng)位置=4,x(l,2,l,i)，我們就可以快速進(jìn)行治療患者的疼痛。它的特點(diǎn)是表示簡(jiǎn)單，且可以快速查找。1.5人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型的乘法推導(dǎo)公式由人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型加減法推導(dǎo)出人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型乘法公式:工y

14、(i)=n,工x(i,i)(i,iIi,i)工x(k，,k)(k,kIk,k).i=1i=1k0(14)i=1注：人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型加減法及乘法是與對(duì)應(yīng)原數(shù)學(xué)模型相加減乘。1.6人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型的特征向量和特征值先來(lái)回顧下我們所熟知的特征向量和特征值。若是存在一個(gè)矩陣A,讓這個(gè)向量v在線性變換后，方向仍然保持不變，只是拉伸或者壓縮一定倍數(shù)，即：Av=九v。那么，這個(gè)向量v就是特征向量，入就是特征值。特征向量和特征值的幾何本質(zhì)，其實(shí)就是空間矢量的旋轉(zhuǎn)扭曲和縮放。由于人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型乘法公式就是網(wǎng)絡(luò)的空間縮放旋轉(zhuǎn)扭曲，公式(14)具有特征向量與特征值性質(zhì)，所以特征值九k=丫x(k,k)(k,kIk,

15、k)即人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型乘法公式變?yōu)閗0工y(i)=n,九k工x(i,i)(i,iIi,i).i=1(15)i=1將公式(14)(15)代入特征向量與特征公式等式得Av=Xv=!Xyi)(Ii)=4Sx(i,;i)(i,iIi,i)=Sx(k,;k)(k,kIk/k)Sx(i,;i)(,iIi,i).i=1i=1i=11.7人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型數(shù)量計(jì)算由于人腦數(shù)學(xué)模型中的i是分層分支某點(diǎn)的序號(hào)數(shù)，就可計(jì)算每支或每層的總的神經(jīng)元點(diǎn)數(shù)量，也可計(jì)算人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型所有神經(jīng)元點(diǎn)的數(shù)量。第一層人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元點(diǎn)數(shù)量為x.i=1+1H1=nzli=1工Xz1為第一層人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)量的和，n為第一層網(wǎng)絡(luò)最后一個(gè)

16、點(diǎn)的序數(shù)，同公式（1）的n是同i=1數(shù)。第二層人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元點(diǎn)數(shù)量為工x.c=i21+i22Hi2nz2i=1工xz2為第二層人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)量的和，i21為第二層人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一分支最后點(diǎn)的序數(shù)。i=1同理，第n層人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元點(diǎn)數(shù)量為工x=im1+im2Himnimi=1工xim為第n層人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元點(diǎn)數(shù)量的和,im1為第n層人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一分支最后神經(jīng)元點(diǎn)i=1的序數(shù)。由以上式得到，人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總的神經(jīng)元點(diǎn)數(shù)數(shù)學(xué)公式(17)TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark56 工X=工X+工Xs工X.ii112imi=1i=1i=1i=1由公式（17）我們可

17、以算出人腦神經(jīng)全網(wǎng)絡(luò)所有神經(jīng)元點(diǎn)的數(shù)量，還可以算出人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元聯(lián)系線的數(shù)量（即突觸數(shù)量），由于篇幅這里就不論述了。2人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型的應(yīng)用2.1機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型人工智能網(wǎng)絡(luò)19是由大量神經(jīng)元按照大規(guī)模并行的方式通過(guò)一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)連接而成的網(wǎng)絡(luò)。目前使用最廣泛的是（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和它的變化形式。圖6是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種求解W權(quán)值的算法，根據(jù)誤差值求解權(quán)值W梯度更新其權(quán)重，反復(fù)迭代，直到找到W最優(yōu)解（不考慮局部最優(yōu)）。輸入層隱藏層輸出層圖6BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖S(x,w)為求和函數(shù)，xl,x2為樣本輸入，b為截距(暫不參與計(jì)算，權(quán)值計(jì)算與w一樣)，wlwl2為權(quán)值。S=工xw+b(x,w)ijk

18、ij將人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型代入上式如圖7132|22輸入層隱藏層輸出層圖7BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)學(xué)模型工xw=工x(i,i)(,iIi,i)；ijijBP人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型公式為由于s=Yx(i)(iIi)；(x,w)i=1i=1工x(i)(iIi)=n,工x(i,i)(i,iIi,i)+b.k(18)i=1i=1圖7BP人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型代入公式(8)簡(jiǎn)化為x(1)x(2)(1|1,1)(2|3,1)+b1=2,x(1,1)x(2,1)x(3,1)(1,l|1,1,1)(3,1|2,1,1)+b2=3,x(1,1,1)x(2,1,1).推導(dǎo)出BP人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型展開公式為(19)

19、i=1i=1i=1小結(jié)：人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型應(yīng)用BP人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)加密編碼及優(yōu)化數(shù)據(jù)運(yùn)算方面可提高效率。2.2深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)模型讓計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”規(guī)律，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這是計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，用以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是通過(guò)從數(shù)據(jù)里提取規(guī)則或模式來(lái)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息來(lái)學(xué)習(xí)。整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算可以用矩陣式給出。我們給出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單層的式子，每層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)不一樣，輸入輸出維度也就不一樣，計(jì)算式中的矩陣和向量的行列數(shù)也就不一樣，但形式是一致的。假設(shè)我們考慮的這一層是第i層。它接受m個(gè)輸入，那么這一層的計(jì)算如下式

20、所示：Xm二f(：Xm-1九+bm)iijj(20)i=1式中：xm是第m層中第i個(gè)神經(jīng)單元輸出向量，九ij表示第j個(gè)神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的特征值，bm表示第jij個(gè)神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的偏置值。其中的f是一個(gè)非線性函數(shù)?？梢钥闯稣麄€(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)就是一個(gè)向量到向量的函數(shù)。從人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型的特征向量和特征值式(11)代入式(15)得到深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型如下:y(i)=n,f(工x(i,J)九k+b).(21)i=1i=1人工智能網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單說(shuō)就是通過(guò)一種算法允許計(jì)算機(jī)通過(guò)合并新的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)，就是模擬人的思維、信息的分布形式和并行方式協(xié)同處理，根據(jù)邏輯規(guī)則進(jìn)行推理的過(guò)程。這種思維是將分布式存儲(chǔ)的信息綜合起來(lái)，產(chǎn)

21、生的想法或解決問(wèn)題的辦法。如下案例：吳某某，女，44歲。2018年2月5日初診。雙目暫時(shí)失明，西醫(yī)檢查，腦腫瘤4期、已轉(zhuǎn)移?；颊咭鸦柝?，體溫37.5C,家族有腫瘤遺傳史。某市腫瘤醫(yī)院依據(jù)腦腫瘤診療平臺(tái)見(jiàn)圖8進(jìn)行初步診斷病因?yàn)槟X腫瘤壓迫左右腦視神經(jīng)即：x(l,l,2)、x(2,l,2)；年齡即：x(l,l,2,l,l)、x(2,l,2,l,l)；已轉(zhuǎn)移即：x(l,l,2,l,2)、x(2,l,l,2,l,2)；腦腫瘤4期即：x(1,1,2,1,3)、x(2,1,2,1,3)；腫瘤遺傳x(1,1,2,1,4)、x(2,1,2,1,4)；昏厥即：x(1,1,2,1,5)、x(2,1,2,1,5)?？?/p>

22、前!敲|-I11111團(tuán)惰恵IH孫神肆|餐合和酬測(cè).丨.丨一丨.丨辛阱*出屈盹鳳戰(zhàn)悄圧:沖廉辦糜情址“煤因撫嘉H手朮有斤H戰(zhàn)賢皆白H就庁1yTc:rr_須氏I-T齡1|拉8吐蠱H身倒祁1圖8人腦腫瘤治療系統(tǒng)將上列數(shù)據(jù)代入公式(8)得到圖9I芥I亠rie頁(yè)一乞4SPPR一FISII噸E善%善EgxJii2)L.11.1.5).1.J.anifl,1AtLQHhui/i-LiJliiCi.j.-i.a.aH：1.1:；：11”1.九1兇11汕|丄2匚価!咗訂】中1前肛打；1Ejnij&(i.hVh和_|血|,圖9腦神經(jīng)腫瘤治療數(shù)學(xué)模型腦腫瘤有5種治療方案，即免疫治療x(l,l,2,l,l,l)；靶

23、向治療x(l,l,2,l,l,2)；手術(shù)治療x(l,l,2,l,l,3)；放射治療x(l,l,2,l,l,4)；化療x(l,l,2,l,l,5)。代入人工智能數(shù)學(xué)公式(l9)得圖9圖l0人腦神經(jīng)人工智能網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由機(jī)器學(xué)習(xí)輸入x(l,l,2)、x(2,l,2)x(2,l,2,l,5),得至U輸出x(l,l,2,l,l,4)即放射治療；x(l,l,2,l,l,3)即手術(shù)；x(l,l,2,l,l,5)即化療。將這三種腫瘤治療方法代入人腦神經(jīng)深度學(xué)習(xí)公式(2l)得到如下式和1)、0.75,0.21,0.04,0,x1(2)X+b=0,1,0,0,x1丿、0.4,0.3,0.2,0,fx2(D、0.87

24、,0.1,0.03,0,X2X+b=1,0,0,0,X2丿、0.45,0.3,0.25,0,fX30.6,0.3,0.1,0,0、X3X+b=0,1,0,0,0 x(1,1,2,1,1,4)x(1,1,2,1,1,5),順序?yàn)槭中g(shù)、放療、化療。由此看出人工智能得出的計(jì)算結(jié)果與醫(yī)院專家意見(jiàn)是一致的。由于患者病情嚴(yán)重，在手術(shù)完成后立即放療化療同時(shí)治療，治療超過(guò)預(yù)期效果。這對(duì)年輕大夫很有指導(dǎo)意義，為什么要這樣治療，平時(shí)就得查文獻(xiàn)去，基于什么研究，這個(gè)病應(yīng)該這樣治療，查文獻(xiàn)研究原文提供的治療決策。人工智能讓醫(yī)生從這種查找文獻(xiàn)的繁重的過(guò)程解脫出來(lái)，這個(gè)捷徑就是全球腫瘤醫(yī)生的決策治療大腦都在這里。3結(jié)果與

25、展望3.1優(yōu)點(diǎn)：第一，將人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型抽象化數(shù)學(xué)公式來(lái)表示，公式簡(jiǎn)單明了；第二，簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)公式便于分析和計(jì)算人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型的各種數(shù)據(jù)，特別是像大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析和計(jì)算；第三，人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型可以變成動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)圖，從而反映數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)運(yùn)行情況。這可以解決各種條件下數(shù)據(jù)各單位的排序問(wèn)題，其可加密數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，又可以優(yōu)化數(shù)據(jù)并滿足數(shù)據(jù)拓?fù)涔芾淼囊螅瑥亩阌跀?shù)據(jù)的分級(jí)管理。第四，人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型可以快速查找神精疾病位置，便于及時(shí)治療。第五，神經(jīng)人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型可以在計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練醫(yī)師和對(duì)某些疑難雜癥進(jìn)行人工智能研究，再進(jìn)行臨床試驗(yàn)研究，就可以把所有臨床經(jīng)驗(yàn)輸入這個(gè)平臺(tái)，并不斷將新的病例輸入

26、并總結(jié)來(lái)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。3.2不足與展望人腦神經(jīng)數(shù)學(xué)模型與人工智能的應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)與計(jì)算分析結(jié)果，需要大量人力物力投入。目前還是初步探索階段，已經(jīng)有數(shù)學(xué)家在人腦神經(jīng)的數(shù)學(xué)化方面進(jìn)行研究，國(guó)內(nèi)正在研發(fā)以云平臺(tái)為載體的智能化腦腫瘤治療系統(tǒng)，“AI+腦腫瘤治療”遠(yuǎn)程腦腫瘤治療體系將為基層醫(yī)院開展標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)劃化的腦腫瘤治療提供重要質(zhì)量保證，因此人工智能在腦腫瘤治療領(lǐng)域?qū)⒕哂性絹?lái)越廣泛的應(yīng)用前景。當(dāng)然，目前的人工智能研究仍有一定的局限性，其內(nèi)部運(yùn)行過(guò)程和原理尚未被完全闡明，即使它能以人類的思維方式運(yùn)行，但對(duì)世界的感知和處理方式也會(huì)與人類有差異，醫(yī)師的思維模式也難以復(fù)制。因此，當(dāng)下人工智能并不能完全代替

27、醫(yī)師和藥理師的工作。目前西方國(guó)家都在投入大量資金進(jìn)行這方面研究，谷歌創(chuàng)建AI地圖，精準(zhǔn)繪制大腦神經(jīng)元。美國(guó)馬斯克的“腦機(jī)接口計(jì)劃”為我們描繪人類美好的未來(lái)。中國(guó)科學(xué)院上海生命科學(xué)研究院科學(xué)家張旭研究背根節(jié)神經(jīng)元基因表達(dá)水平的可塑性，揭示了神經(jīng)元基本活動(dòng)的分子和細(xì)胞機(jī)制，為疼痛的發(fā)生和發(fā)展、神經(jīng)的再生提供了理論基礎(chǔ)，一些與痛的發(fā)生和發(fā)展有關(guān)的重要機(jī)制和一些重要分子的發(fā)現(xiàn)，為尋找新的鎮(zhèn)痛方案和新藥開發(fā)提供重要的線索。西安交通大學(xué)腦結(jié)構(gòu)分層連接模式協(xié)同臨界行為最大化腦功能多樣性也在探索腦功能分層研究。目前，有些神經(jīng)系統(tǒng)的模擬需要具有幾千個(gè)快速處理器的計(jì)算機(jī)集群。從未來(lái)的需求看，哺乳動(dòng)物大腦有千億個(gè)神

28、經(jīng)元和百兆個(gè)突觸連接，要模擬它的真實(shí)模型，對(duì)當(dāng)今最快的十佩塔浮點(diǎn)（peta-仃015flop）運(yùn)算量的超級(jí)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)仍是一個(gè)挑戰(zhàn)。這就是為什么在日本的理化所（RIKEN）,大腦建模是他們“下一代超級(jí)計(jì)算機(jī)研究與開發(fā)中心”的一個(gè)重要任務(wù)。在瑞士EPFL、美國(guó)IBMAlmaden研究中心以及加拿大Rotman研究所，正在發(fā)展幾個(gè)“全腦模型模擬”方案。歐盟也有“虛擬（計(jì)算機(jī)模擬）的生理人”大項(xiàng)目。近日，浙江大學(xué)聯(lián)合之江實(shí)驗(yàn)室，共同研制成功了我國(guó)首臺(tái)基于自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)類腦芯片的類腦計(jì)算機(jī)。這臺(tái)類腦計(jì)算機(jī)包含792顆浙江大學(xué)研制的達(dá)爾文2代類腦芯片，支持1.2億脈沖神經(jīng)元、近千億神經(jīng)突觸，它是目前國(guó)際上神經(jīng)元規(guī)模最大的類腦計(jì)算機(jī)。展望未來(lái)。高性能計(jì)算設(shè)備在我們領(lǐng)域?qū)⒊蔀樵絹?lái)越重要的工具這一點(diǎn)是毋庸置疑的，反過(guò)來(lái)，腦模擬也會(huì)對(duì)超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)展有大的推動(dòng)。人類將來(lái)要將人腦切片分層，利用人腦數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)人腦記憶、思想意識(shí)數(shù)字化，儲(chǔ)存在計(jì)算機(jī)內(nèi)，然后用生物基因技術(shù)把這個(gè)人克隆出來(lái)，再把這個(gè)人的意識(shí)安裝到這個(gè)克隆的人身上，人將復(fù)制重生。這一技術(shù)