神经科学是一个多学科的科学关心的研究神经系统的结构和功能。它包含进化、发展、细胞和分子生物学,神经回路,认知、人类行为、神经生理学、解剖学、药理学的神经系统。

近年来,研究人员和科学家已经被深深的授权/机器学习算法和方法理论计算机科学的一个分支在大型数据集发现统计模式各种各样的任务和应用程序,比如医学、神经科学、疾病诊断和计算机视觉。

最新进展在深/机器学习开发了解决复杂问题的能力最高的精度和效率在不同的研究领域。

在这个特殊的问题,我们试图召集人员从深/机器学习和计算神经科学和促进这些领域的研究人员之间的协作。特别是,这个特殊的问题打算覆盖最新和最先进的机器学习领域的活动和深度学习神经科学致力于分析、疾病诊断、和建模的大脑功能的神经机制。我们欢迎提交创新和小说从神经影像学研究论文,血氧水平依赖fMRI信号分析,消除生理噪声,新的血流动力学响应函数,分割,脑功能网络分析、脑疾病的诊断、新DL和ML算法受大脑的学习机制。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 使用深/机器学习(DL /毫升)了解大脑是如何学习的
• DL /毫升自动化大型神经科学的分析技术和方法的数据集
• DL /毫升概念结合神经科学理论作为预测工具对神经系统功能和发现一般原则
• 脑部肿瘤检测和分类使用DL / ML算法
• 神经退行性疾病的预测基于大脑功能连通性和毫升
• 图片的翻译
• 应用核磁共振对比的DL / ML算法改进
• 新指数调查大脑疾病,如阿尔茨海默氏症和帕金森疾病
• 大脑图像去噪使用DL / ML算法
• 优化ML-based疾病诊断