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[導(dǎo)讀]2021年6月16日,陜西科技大學(xué)創(chuàng)造性地利用亞馬遜云科技的算力、機器學(xué)習(xí)平臺,以及云上開源數(shù)據(jù)集進行人類腦部活動的研究。

2021年6月16日,陜西科技大學(xué)創(chuàng)造性地利用亞馬遜云科技的算力、機器學(xué)習(xí)平臺,以及云上開源數(shù)據(jù)集進行人類腦部活動的研究,將項目研發(fā)實踐時間從使用本地算力、自建機器學(xué)習(xí)環(huán)境所需的一年減少至105天,縮短三分之二,加快科研進度,通過皮膚聽聲致力于為全球數(shù)億聽障人士帶來福音。

人類腦部活動研究是陜西科技大學(xué)著名的皮膚聽聲研究項目的一個延伸課題。皮膚聽聲是通過聲電轉(zhuǎn)化,將聲音信號轉(zhuǎn)化為電流,刺激人體皮膚,信息反饋到相關(guān)的大腦功能區(qū),實現(xiàn)聽聲效果。通過反復(fù)訓(xùn)練,能夠讓聽障人士獲得語言能力。此技術(shù)不依賴于人體的任何殘余聽力,讓全聾人士也可以感受到聲音信號,比助聽器及電子耳蝸有更大的優(yōu)越性。

當(dāng)今,全球有4.6億人受到聽障問題的困擾,其中,在中國有2600萬聽障殘疾人士,零聽力人士超過500萬。對尚具微弱聽力的聽障人士,目前可以利用人工耳蝸進行補救,但是數(shù)十萬的設(shè)備費用、手術(shù)費用、專業(yè)教師訓(xùn)練費,阻礙了大多數(shù)患者的求醫(yī)之路。與此同時,人工耳蝸仍不能治愈零聽力。該研究團隊的項目如果能讓皮膚聽聲技術(shù)得到推廣,將是全球數(shù)億聽障人士的福音。

要更好地實現(xiàn)皮膚聽聲,就要更準確地知道聲音和皮膚刺激是如何作用于腦部拓撲功能區(qū)的具體區(qū)域,以保證刺激信號的一致性。《功能磁共振圖像 (fMRI) 解碼的無參數(shù)注意力》研究,是利用開源的功能磁共振圖像數(shù)據(jù)集,對大量的腦部磁共振圖像進行可視化分析。分析過程中,需要分批獲取原始數(shù)據(jù)集,對原始數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,匯入標準數(shù)據(jù)集,將標準數(shù)據(jù)集輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸出可視化的結(jié)果。

研究團隊使用的高質(zhì)量開源數(shù)據(jù)集全部存儲于Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 上,數(shù)據(jù)量高達12TB。如果將數(shù)據(jù)下載到學(xué)校實驗室的本地計算機進行處理,需要數(shù)周時間才能完成下載。同時,如果利用學(xué)校實驗室的算力來處理這些數(shù)據(jù),在開始處理數(shù)據(jù)之前,需要花費很多時間搭建和配置機器學(xué)習(xí)環(huán)境;在開始處理數(shù)據(jù)之后,面對高達12TB的數(shù)據(jù),實驗室的本地工作站猶如小馬拉大車,速度往往以周計算。

最終,研究團隊決定采用上云方式,使用亞馬遜云科技的云上算力進行數(shù)據(jù)處理,不僅節(jié)省了長達數(shù)周的數(shù)據(jù)下載時間,而且通過使用Amazon SageMaker機器學(xué)習(xí)平臺,不需要自己搭建機器學(xué)習(xí)環(huán)境,既省時也省力。研究團隊使用Amazon SageMaker處理Amazon S3上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)存取速度比使用本地實驗室算力提高了10倍,并僅用3個多月時間,就處理完成了包括1200份受試者數(shù)據(jù)的開源數(shù)據(jù)集,獲得了解碼精度達88.7%腦功能區(qū)可視化數(shù)據(jù),讓整個研究項目的實驗時間縮短了三分之二,研究總周期減少了一半。

研究團隊負責(zé)人齊勇博士表示,“使用亞馬遜云科技最大的好處就是方便快捷。不僅能快速準備好海量數(shù)據(jù),而且由于使用Amazon SageMaker開展機器學(xué)習(xí),不用自己搭建機器學(xué)習(xí)環(huán)境,數(shù)據(jù)的處理均可以在云上進行,從而解放了團隊大量的精力。在2020年疫情期間,研究團隊不用集中到實驗室,通過遠程即可實現(xiàn)協(xié)作,真正做到讓團隊專注于研究項目上,節(jié)省了大量的寶貴時間?!?

研究團隊在此項目中形成的腦功能解碼可視化分析平臺,有望為腦科學(xué)研究提供腦部功能拓撲狀態(tài)探測儀器,借助功能核磁共振圖像(fMRI)探究皮膚觸覺與大腦認知區(qū)域中血紅蛋白變化速率的定量分析方法。同時,運用基于注意力模型的深度學(xué)習(xí)計算機視覺分析技術(shù),與現(xiàn)有的醫(yī)療影像分析框架相結(jié)合,將大腦圖像信息快速解耦,分離得到腦部的拓撲功能分配機制,分析大腦皮層功能區(qū)域的變化特點,有助于識別各類腦疾病,判斷病灶部位,并對進一步了解腦部功能機制提供非主觀可重復(fù)實驗的數(shù)據(jù)樣本。

亞馬遜云科技大中華區(qū)商業(yè)事業(yè)部總經(jīng)理李曉芒表示,“亞馬遜云科技在云計算以及人工智能領(lǐng)域的愿景,簡單總結(jié)就是普惠。我們非常高興看到亞馬遜云科技的產(chǎn)品和服務(wù)能夠幫助陜西科技大學(xué)科研團隊在人類腦部活動這樣領(lǐng)先的科研項目中,做出有望讓眾多患者受益的研究成果,造福大眾,讓普惠的內(nèi)涵得到進一步延伸?!?

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