對于數(shù)百萬患有癲癇癥和運動障礙(如帕金森病)的人來說，大腦的電刺激已經(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(如中風)的人。
然而，研究大腦網(wǎng)絡如何相互作用是很復雜的?？梢酝ㄟ^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，并且可以進行有限數(shù)量的測量。
為了使問題易于管理，梅奧診所的研究人員開發(fā)了一套范式或觀點，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)域中聚合的數(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”的新型算法。鑒別。”
在PLOS Computational Biology發(fā)表的一項研究中，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。
“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，以用于治療網(wǎng)絡大腦疾病的刺激設備，”醫(yī)學博士 Kai Miller 說。 D.，梅奧診所神經(jīng)外科醫(yī)生，該研究的第一作者。“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。”
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