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對于數(shù)百萬患有癲癇癥和帕金森病等運動障礙的人來說，腦的電刺激已經(jīng)擴大了治療的可能性。未來，電刺激可能會幫助患有精神疾病和直接腦損傷（如卒中）的人。
梅奧診所官網(wǎng)9月3日消息
然而，研究大腦網(wǎng)絡如何相互作用是很復雜的。可以通過在患者大腦的一個區(qū)域提供短暫的電流脈沖同時測量其他區(qū)域的電壓響應來探索大腦網(wǎng)絡。原則上，人們應該能夠從這些數(shù)據(jù)中推斷出大腦網(wǎng)絡的結構。然而，對于真實世界的數(shù)據(jù)，這個問題很困難，因為記錄的信號很復雜，并且可以進行測量的非常有限。
為了使問題易于管理，梅奧診所（Mayo Clinic）的研究人員開發(fā)了一套范例或觀點，以簡化電刺激對大腦影響之間的比較。由于科學文獻中不存在表征輸入集合如何在人類大腦區(qū)域中融合的數(shù)學技術，因此 Mayo 團隊與人工智能 (AI) 算法領域的國際專家合作開發(fā)了一種稱為“基本輪廓曲線識別”的新型算法?！?/span>
在《PLOS 計算生物學》（PLOS Computational Biology）雜志上發(fā)表的這項研究中，一名腦腫瘤患者在切除腫瘤之前接受了皮層電圖（ECoG）電極陣列的放置，以定位癲癇發(fā)作并繪制大腦功能圖。每次電極相互作用都會導致使用新算法研究數(shù)百到數(shù)千個時間點。
研究于2021年9月2日發(fā)表在《PLOS Computational Biology》（最新影響因子：4.475）雜志上
“我們的研究結果表明，這種新型算法可以幫助我們了解哪些大腦區(qū)域直接相互交互，這反過來又可以幫助指導電極的放置，以用于治療腦部疾病網(wǎng)絡的刺激設備，” 該研究的第一作者、梅奧診所神經(jīng)外科醫(yī)生、醫(yī)學博士 Kai Miller 說。
Kai Miller 醫(yī)生
“隨著新技術的出現(xiàn)，這種算法可能會幫助我們更好地治療癲癇、帕金森病等運動障礙以及強迫癥和抑郁癥等精神疾病患者?！?/span>
“迄今為止，神經(jīng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)可能是人工智能研究人員建模時最具挑戰(zhàn)性和最令人興奮的數(shù)據(jù)，”研究合著者兼 Google Research Brain 團隊成員 Klaus-Robert Mueller 博士說。Mueller 博士是柏林學習和數(shù)據(jù)基礎研究所（Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data）的聯(lián)合主任和機器學習小組（Machine Learning Group）的主任， 研究所和機器學習小組都在柏林技術大學（Technical University of Berlin）。
在這項研究中，作者提供了一個可下載的代碼包，以便其他人可以探索該技術。“共享開發(fā)的代碼是我們幫助研究可重復性努力的核心部分，”梅奧診所生物醫(yī)學工程師和資深作者 Dora Hermes 博士說。
