對數(shù)以百萬計的運動障礙患者，如癲癇和帕金森病，腦部電刺激增加了治療的可能性。將來，電刺激有助于精神疾病和直接腦損傷(如中風)患者。

但是，研究大腦網(wǎng)絡的相互作用是非常復雜的。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，可以探索大腦網(wǎng)絡。原則上，人們應該可以從這些數(shù)據(jù)中推斷大腦網(wǎng)絡的結構。然而，對于真實世界的數(shù)據(jù)來說，這個問題非常困難，因為記錄的信號非常復雜，可以測量的非常有限。

梅奧診所(MayoClinic)的研究人員為簡化電刺激對大腦影響的比較，開發(fā)了一套實例或觀點，以簡化電刺激對大腦影響的比較。因為科學文獻中沒有表示輸入集如何融入人腦區(qū)域的數(shù)學技術，所以Mayo團隊與人工智能(AI)算法領域的國際專家合作開發(fā)了一種叫做基本輪廓曲線識別的新算法。

在PLOS計算生物學(PLOSComputationalBiology)雜志上發(fā)表的研究中，腦腫瘤患者在切除腫瘤前接受皮層電圖(ECoG)電極陣列的配置，定位癲癇發(fā)作，繪制腦功能圖。每次電極相互作用，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《PLOSComputationalBiology》(最新影響因素:4.475)雜志上。

這項研究的第一作者、梅奧診所神經(jīng)外科醫(yī)生、醫(yī)學博士KaiMiller說：我們的研究結果表明，這種新的算法可以幫助我們了解哪些大腦區(qū)域可以直接互動，從而幫助我們了解哪些大腦區(qū)域可以直接互動。

隨著新技術的出現(xiàn)，這種算法可能有助于更好地治療癲癇、帕金森病等運動障礙、強迫癥、抑郁癥等精神疾病患者。

到目前為止，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)性和激動人心的數(shù)據(jù)。研究合作者兼GoogleResearchBrain團隊成員Klaus-RobertMueller博士表示。Mueller博士是柏林學習和數(shù)據(jù)基礎研究所(BerlininstitutefortheFoundationsoflearndata)的聯(lián)合主任和機器學習小組(MachineLearningroup)的主任，研究所和機器學習小組都在柏林技術大學(TechnicaluniversityofBerlin)。

項研究中，作者提供了一個可下載的代碼包，以便其他人能夠探索該技術。共享開發(fā)的代碼是我們幫助研究可重復性的核心部分。梅奧診所的生物醫(yī)學工程師和高級作者DoraHermes博士說。

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