统计模型定义了氯胺酮麻醉对大脑的影响

通过开发第一个统计模型来精细描述氯胺酮麻醉如何影响大脑，麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所和马萨诸塞州总医院的一组研究人员为三项进展奠定了新的基础：了解氯胺酮如何诱导麻醉;监测患者在手术中的无意识状态;并应用一种分析大脑活动的新方法。

基于对九名人类和两名动物受试者的脑节律测量结果，发表在PLOS Computational Biology 上的新模型定义了氯胺酮诱导麻醉期间发生的大脑活动的独特特征状态，包括每种状态持续多长时间。它还跟踪状态如何从一个状态切换到另一个状态的模式。因此，“β 隐马尔可夫模型”为麻醉师、神经科学家和数据科学家等提供了关于氯胺酮麻醉如何影响大脑以及患者将经历什么的原则性指南。

在并行工作中，MGH 的麻醉师、麻省理工学院计算神经科学教授 Edward Hood Taplin 的资深作者 Emery N. Brown 的实验室开发了统计分析来表征丙泊酚麻醉下的大脑活动，但正如新研究表明的那样，氯胺酮会产生完全不同的效果。因此，更好地了解药物和改善患者预后的努力取决于拥有氯胺酮特异性模型。

麻省理工学院脑与认知科学系和医学工程与科学研究所以及哈佛医学院的教授布朗说：“现在，我们在氯胺酮及其动力学方面拥有极其可靠的统计数据。”

制作模型

在 MGH 的同事在氯胺酮麻醉下显示患者的高频伽马节律和极低频 delta 节律交替模式后，由研究生 Indie Garwood 和博士后 Sourish Chakravarty 领导的 Brown 团队开始进行严格的分析。Chakravarty 向 Garwood 建议，隐马尔可夫模型可能很好地拟合数据，因为它适合描述在离散状态之间切换的系统。

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