יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

למידת הצגה של פרעוש המוח האנושי לחשוף סימנים נוירודוולופמטיים ארוכי טווח

Representation learning of human cortical folding to reveal long lasting neurodevelopmental signatures
מודל AI לומד לייצג מודלי פרעוש המוח האנושי לצורך תפיסה נוירודוולופמטית. המחקר מציג פרקטיקה חדשה ללמידה עצמית של הצגות מקומיות של פרעוש המוח, שמסוגלת לתפוס סימנים גנטיים עשירים ולזהות סימנים קבועים של פרעוש המוח.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.05438v1 Announce Type: cross Abstract: The human brain folds in utero, primarily during late gestation. Shortly after birth, cortical folding patterns are established and remain stable thereafter, making them promising early neurodevelopmental markers. Yet it is unclear whether representations given by current neuroimaging foundation models capture cortical folding variability. Here, we introduce Champollion, a self-supervised learning framework that learns interpretable local representations of cortical folding from structural MRI. Optimized on representative folding-related tasks, Champollion accurately captures known folding patterns across cortical regions and external datasets. In a comprehensive benchmark, it consistently outperforms neuroimaging and general-purpose founda
קרא במקור המקורי