Nöroinformatik

Sinirbilim Tanımı

Sinirbilim, sinir bilimi verilerini tanımlamak, analiz etmek, modellemek, düzenlemek ve paylaşmak için veri yapısı ve yazılım araçlarına odaklanan disiplinler arası bir araştırma alanıdır. Sinirbilim, verileri entegre etmek, görselleştirmek ve nicel olarak değerlendirmek için sinirbilim veritabanlarına neuromorfik mühendislik, hesaplamalı sinirbilim ve ontolojileri uygular.

Sinirbilim SSS

Sinirbilim Nedir?

Sinirbilim teknolojileri, hesaplamalı modelleme yaklaşımları, veritabanı tasarımı, analitik araçlar, meta-analiz ve veri paylaşımını içeren teori ve metodolojiye kadar uzanıyor. Deneysel veriler, sinir bilimi alanında çok geniş bir yelpazeye yayılmıştır ve bu giderek artan hacim ve yüksek boyutlu veri setlerinin entegrasyonu ve analizi, sinir sistemimizin anlaşılmasını ilerletmek için sinirbilimi gerektirir.

Sinirbilim, sinir bilimi ve bilgi biliminin kesişim noktasındadır. Sinir bilimi araştırmaları, beynin birçok seviyesinden veri analiz eden birçok farklı alt disiplini içermektedir ve bilgi bilimi, bilginin toplanması, sınıflandırılması ve yayılması ile ilgilenmektedir. Giderek karmaşıklaşan sorunları çözmek için klinik uzmanlar ve araştırma bilim insanları, işbirliği yapmak, bilgi paylaşmak ve çalışan teorileri niteliksel olarak doğrulamak için hesaplamalı araçlar, matematiksel modeller ve sinirbilimcilerin sağladığı sinirbilim veritabanlarını kullanmaktadır.

Sinirbilim ile İlgili Alanlar Nelerdir?

Sinirbilim, esas olarak sinir bilimi verilerinin yönetimi, analizi, modelleme ve paylaşımı için araçlar ve veritabanları geliştirmekle ilgilenmektedir. Ancak, bu organizasyonel ve nicel yaklaşımından faydalanan birçok bilimsel uygulama vardır ve bu da sinir bilimine değerli bilgiler kazandırmaktadır. Önemle belirtmek gerekirse:

• Bilgisayar Bilimleri – Nöronal sistemlerin hesaplamalı modelleri

• Deneysel Psikoloji – Bilişsel veriler, duygu ve dil

• Tıp – Yaşlanma ve depresyon ile anksiyete gibi zihinsel hastalıklar

• Mühendislik – Beyin-Bilgisayar Arayüzü teknolojisi

• Kimya – Sinir sisteminin atomik yapısı

• Matematik – Nöronal farklılaşma ve diğer sinirsel modellerin nicelleştirilmesi

• Fizik Bilimleri – Sinir hücreleri ve nöronal ağlar içindeki fiziksel süreçler

• Biyoloji – Kimyasal süreçler ve moleküler yapı

Hesaplamalı Sinirbilim ile Sinirbilim Arasındaki Bağlantı Nedir?

Hesaplamalı sinirbilim, sinir sisteminin gelişimi, yapısı, fizyolojisi, bilgi işleme ve bilişsel yeteneklerini incelemektedir. Hesaplamalı sinirbilimciler, beynin bilgiyi nasıl işlediğini anlamak için neuromorfik mühendislik ve diğer taktikleri kullanır ve bilişim bu sinirbilimsel keşfi hızlandırmaya yardımcı olur.

Sinirbilim alanında sinir modelleme ve işbirliğini kolaylaştıran sinirbilim araçları, görüntü analizi, bilgisayar simülasyonu ve veritabanı entegrasyonunu içerir. Bu sinirbilimin alt dalının doğası esasen nicel olduğundan, sinirbilimi, hesaplamalı araştırmalardan elde edilen verilerin organize edilmesi ve analizi açısından faydalıdır. Hesaplamalı sinirbilim, sinir sistemlerinin optimal tasarımını bulma veya model ağlarındaki çeşitli sinirsel bağlantı şemalarını keşfetme gibi daha niteliksel deneylerde farklılık gösterir.

Sinirbilim Yazılımı Nedir?

Sinirbilim yazılımı, esas olarak sinir bilimi araştırmaları için veritabanları, araçlar ve ağlar oluşturmak üzere bilgisayar bilimini uygulamak ile ilgilenmektedir. Bazı sinirbilim yazılım uygulamaları, verilerin yapılandırılmasıyla tutarlı terminolojiler ve veri paylaşımı için formatlar oluşturma ile ilgilidir; örneğin BrainML, standartlaştırılmış bir XML metaformatı sunan bir sistemdir.

Sinirbilim entegrasyonu yazılımı da yaygındır. Örneğin, Biyomedikal Bilgi Araştırma Ağı (BIRN), paylaşılmış kaynakların, hizmetlerin, arayüzlerin ve veritabanlarının sanal olarak tek bir ortama dağıtılabileceği bir sinirbilim ızgara sistemidir. BIRN, hastalıkların tanı ve tedavisini ilerletmek için kurulmuştur.

Neokortikal Mikrodevre Veritabanı (NMDB), hücresel seviyeden karmaşık yapılara kadar beyin verilerinin büyük bir koleksiyonudur. Bu veritabanı yazılımı, araştırmacıların veritabanına ekleme ve düzenleme yapabilmesine benzer bir şekilde açık kaynak yazılım gibi çalışmaktadır.

Sinirbilim yazılımının diğer ana amacı nöronal sistemlerin analizi ve modellemesidir. Örneğin, Budapeşte Referans Bağlantısı, insan beynindeki bağlantıları görselleştirmek için kullanılabilen çevrimiçi 3D beyin modelidir. Bu model, İnsan Bağlantı Projesi'nin bir parçası olarak 477 kişinin manyetik rezonans görüntüleme (MRI) ile toplanmıştır.

Sinirbilim Bizleri Nereye Götürecek?

Sinirbilimin evrimi, sinir bilimcileri için artan bütçelerle beyin araştırma projelerine yatırım yapma konusunda güven vermiştir. Geçtiğimiz beş ile on yıl içinde icat edilen gelişmiş sinirbilim araçları, beynin yapı ve işlevini daha doğru bir şekilde anlama yolunda önemli bir etki sağlamıştır ve sinirbilimin geleceği, sinir bilimi araştırmaları üzerinde önemli bir etki yapmaya devam edecektir.

Sinir bilimi büyük veriler dönemi üzerimizde ve çok sayıda çok modlu nörogörüntüleme verileri ile kurumlar arasında biriken dinamik metodolojiler, sinirbilimi genişletmek için yenilikçi entegrasyonlar gerektirir. Entegrasyonların ötesinde, gelecekteki kullanımlarda veri arşivleme, veri işleme ve veri madenciliği gibi diğer uygulamalarla ilgili genişleme olasılığı yüksektir.

EMOTIV Sinirbilim İçin Ürünler Sunuyor Mu?

EMOTIV, sinirbilimciler ve klinik uzmanlar için araştırmalarını hızlandırmak amacıyla yenilikçi sinirbilim araçları sunmaktadır. Örneğin, EMOTIV BrainViz sinir bilimi eğitimi ve sergileri için gerçek zamanlı 3D beyin görselleştirme yazılımıdır. Beyin dinamiklerinin gerçek zamanlı gösterimi, gösterimler, sunumlar ve eğitim amaçları için mükemmeldir.

EMOTIV ayrıca, sinir bilimi araştırmaları ve eğitimi için ödüllü EMOTIV PRO entegre yazılım çözümünü sunmaktadır. EMOTIV PRO, profesyonel beyin araştırmaları ve eğitimi için EEG veri alma, olay işaretleme, analiz ve veri depolama sağlayan bir sinirbilim yazılım aracıdır ve gelişmiş EEG başlıklarımızı kullanabilir.