新的人工智能算法改进了大脑刺激设备来治疗疾病

对于数百万患有癫痫症和运动障碍(如帕金森病)的人来说，大脑的电刺激已经扩大了治疗的可能性。未来，电刺激可能会帮助患有精神疾病和直接脑损伤(如中风)的人。

然而，研究大脑网络如何相互作用是很复杂的。可以通过在患者大脑的一个区域提供短暂的电流脉冲同时测量其他区域的电压响应来探索大脑网络。原则上，人们应该能够从这些数据中推断出大脑网络的结构。然而，对于真实世界的数据，这个问题很困难，因为记录的信号很复杂，并且可以进行有限数量的测量。

为了使问题易于管理，梅奥诊所的研究人员开发了一套范式或观点，以简化电刺激对大脑影响之间的比较。由于科学文献中不存在表征输入集合如何在人类大脑区域中聚合的数学技术，因此 Mayo 团队与人工智能(AI) 算法领域的国际专家合作开发了一种称为“基本轮廓曲线”的新型算法。鉴别。”

在PLOS Computational Biology发表的一项研究中，一名脑肿瘤患者在切除肿瘤之前接受了皮层电图电极阵列的放置，以定位癫痫发作并绘制大脑功能图。每次电极相互作用都会导致使用新算法研究数百到数千个时间点。

“我们的研究结果表明，这种新型算法可以帮助我们了解哪些大脑区域直接相互交互，这反过来又可以帮助指导电极的放置，以用于治疗网络大脑疾病的刺激设备，”医学博士 Kai Miller 说。 D.，梅奥诊所神经外科医生，该研究的第一作者。“随着新技术的出现，这种算法可能会帮助我们更好地治疗癫痫、帕金森病等运动障碍以及强迫症和抑郁症等精神疾病患者。”

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