導讀 范德比爾特大學和馬德里卡哈爾研究所的 de la Prida 實驗室之間的一項國際研究合作開發(fā)了人工智能模型，用于檢測和分析海馬紋波，海馬...
范德比爾特大學和馬德里卡哈爾研究所的 de la Prida 實驗室之間的一項國際研究合作開發(fā)了人工智能模型，用于檢測和分析海馬紋波，海馬紋波被認為是記憶的生物標志物。
《通訊生物學》上發(fā)表的一篇文章概述了這些研究發(fā)現(xiàn)，可能會為檢測阿爾茨海默病和其他神經(jīng)系統(tǒng)疾病患者的癲癇發(fā)作和神經(jīng)變化帶來新的機會。
卡里·霍夫曼 (Kari Hoffman)，范德比爾特大學心理學和生物醫(yī)學工程副教授，她的博士學位。學生薩曼·阿巴斯普爾 (Saman Abbaspoor) 與來自 d??e la Prida 實驗室的主要作者阿德里安·魯比奧 (Adrian Rubio) 和安德里亞·納瓦斯·奧利弗 (Andrea Navas Olive) 一起進行了這項研究?；舴蚵€是范德比爾特大腦研究所和數(shù)據(jù)科學研究所的教員。
正如該小組的研究概述，大腦振蕩的研究帶來了對大腦功能的新認識。海馬波紋是一種快速振蕩，是記憶組織的基礎。它們受到癲癇和阿爾茨海默病等神經(jīng)系統(tǒng)疾病的影響，因此被認為是腦電圖 (EEG) 生物標志物。然而，紋波表現(xiàn)出各種波形特征和特性，而標準光譜方法可能會忽略這些特征和特性。
在神經(jīng)科學界的科學家呼吁需要更好地自動化、協(xié)調(diào)和改進一系列任務和物種的漣漪檢測之后，研究人員開始更好地了解大腦活動模式。在這項研究中，作者使用在實驗室小鼠身上獲得的錄音來首先訓練機器學習模型的工具箱。
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