计算神经科学

计算神经科学使用数学分析和计算机模拟方法在不同层面上对神经系统进行模拟研究，从算角度理解脑功能，研究大脑非程序和适应性的信息处理能力和信息处理机制。计算神经科学的研究成果已广泛应用于帮助盲人、聋哑人和瘫痪病人等残障人士重新恢复视力、听力和行走能力。2004年，联邦教研部启动了以“伯恩斯坦”（德国神经科学家，1902年提出了细胞膜电位理论解释了生物电现象）命名的国家伯恩斯坦计算神经科学研究网计划，并在此基础上对计算神经科-学各分支领域研究进行资助。

（一）项目实施情况

2004年，联邦教研部国家伯恩斯坦计算神经科学研究网的建设工作，研究网有4个研究中心，既：伯恩斯坦柏林研究中心，负责神经信号确认与变异领域研究；伯恩斯坦弗赖堡研究中心，负责认知动态过程领域研究；伯恩斯坦哥廷根研究中心，负责适应性认知领域研究；伯恩斯坦慕尼黑研究中心，负责时间与空间认知领域研究。目前，研究网内有80多个来自不同研究机构的研究团队。为了吸引青年研究人员从事计算神经科学领域研究，从2006年开始，联邦教研部每年组织一次伯恩斯坦计算神经科学奖（奖金额125万欧元）的评选活动，奖励对象是在计算神经科学领域国内外优秀青年科学家。2007年，联邦教研部在伯恩斯坦合作伙伴倡议框架下，新组建了5个伯恩斯坦区域核心研究团队，并新拓展了伯恩斯坦研究中心的研究领域。在其后实施的11个伯恩斯坦计算神经科学合作项目，则有力促进了伯恩斯坦神经科学研究网与外部研究机构和企业间的交流合作，加快了技术成果的市场转化。2009年中期，联邦教研部启动实施了伯恩斯坦神经认知科学基础研究重点项目，开展大脑学习认知过程中的基础神经机制研究。2010年，联邦教研部还将启动伯恩斯坦计算神经科学研究网络二期计划。同时，德国作为国际神经信息学合作团队（INCF）创始成员，还积极开展了德国国际神经信息学合作团队国家网站建设。目前，该国际学术组织的成员国发展到了15个，已成为计算神经科学研究领域重要的国际合作平台。

（二）重点领域进展

1.应用神经技术 计算神经科学研究是医药和医疗技术创新的基础。为了促进计算神经科学领域的产学研结合，2008年联邦教研部启动了伯恩斯坦新技术研究重点项目，支持各类科研机构与企业间的密切合作、促进相关学科的交叉融合、加强科学家与青年研究人员的交流。在该项目中，6家企业和8家科研机构共同承担了神经仿生控制系统应用技术集成研究。项目组与奥托医疗技术公司合作，采用自适应控制神经网络技术联合开发了新型假肢，新型假肢可以根据病人行走需要进行自动调节；项目组与斯坦伯格医疗器械公司合作，利用光脉冲刺激内耳神经细胞感光分子形成听觉印象的原理，联合开发了无需用电池的新型人工耳蜗植入术；项目组成员哥廷根马普研究所与莱卡公司合作，联合开发了新的生物化学成像法，可增强对人体视觉系统的信号刺激，提高光学显微镜分辨率。

2.脑细胞信号控制研究 2008年在伯恩斯坦计算神经科学合作项目框架下，图宾根大学与伯恩斯坦弗赖堡研究中心等11家研究机构，联合承担了人类脑信号控制机制研究项目。该项目利用高敏感度的磁场成像仪记录人类大脑磁场活动，绘制出精确大脑活动区域脑电图，并将其储存在计算机上，通过比较分析得到人类大脑活动信号高分辨率的时空分布规律。项目研究人员研发适当的算法分析提取脑信号信息，开发脑信号控制装置，最终通过人脑和机器接口用于瘫痪患者治疗。项目的研究成果使截瘫患者康复有了新的希望：有一位瘫痪近一年的患者，在经过三周新的脑信号控制治疗方法训练后，已可以用手抓取一些轻小物品了。

3.视觉图像认知研究 作为2007年根据伯恩斯坦合作伙伴倡议组建的5个伯恩斯坦区域核心研究团队之一，不莱梅大学理论物理研究所开展了大脑视觉皮层信号刺激机制研究。视觉认知是在很短或者很长时间段内，神经系统自适应的一个动态过程。项目目标是研究在不同时间尺度内视觉神经适应机制的功能。研究人员建立了一个集成了神经电路装置的快速认知自然图像数学模型，并将模型模拟结果与实验结果进行比较研究，开发出了具有自适应能力的视觉认知系统。基于该系统通过利用微电极刺激猕猴神经细胞，实现了简单学习功能。在未来，该技术成果将可以在机器人认知或X光与核磁共振图像识别领域得到广泛应用。