研究人员训练一组人工智能模型来识别大脑中的记忆形成信号

范德比尔特大学和马德里卡哈尔研究所的 de la Prida 实验室之间的一项国际研究合作开发了人工智能模型，用于检测和分析海马纹波，海马纹波被认为是记忆的生物标志物。

《通讯生物学》上发表的一篇文章概述了这些研究发现，可能会为检测阿尔茨海默病和其他神经系统疾病患者的癫痫发作和神经变化带来新的机会。

卡里·霍夫曼 (Kari Hoffman)，范德比尔特大学心理学和生物医学工程副教授，她的博士学位。学生萨曼·阿巴斯普尔 (Saman Abbaspoor) 与来自 d​​e la Prida 实验室的主要作者阿德里安·鲁比奥 (Adrian Rubio) 和安德里亚·纳瓦斯·奥利弗 (Andrea Navas Olive) 一起进行了这项研究。霍夫曼还是范德比尔特大脑研究所和数据科学研究所的教员。

正如该小组的研究概述，大脑振荡的研究带来了对大脑功能的新认识。海马波纹是一种快速振荡，是记忆组织的基础。它们受到癫痫和阿尔茨海默病等神经系统疾病的影响，因此被认为是脑电图 (EEG) 生物标志物。然而，纹波表现出各种波形特征和特性，而标准光谱方法可能会忽略这些特征和特性。

在神经科学界的科学家呼吁需要更好地自动化、协调和改进一系列任务和物种的涟漪检测之后，研究人员开始更好地了解大脑活动模式。在这项研究中，作者使用在实验室小鼠身上获得的录音来首先训练机器学习模型的工具箱。

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