人腦由大約 860 億個神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)細胞通過電神經(jīng)脈沖處理和傳遞信息。
這就是為什么測量神經(jīng)電活動通常是研究大腦的最佳方法，Hanna Renvall 說。她是阿爾托大學和 HUS 赫爾辛基大學醫(yī)院轉化腦成像助理教授，并領導 HUS BioMag 實驗室。
腦電圖或 EEG 是世界上最常用的腦成像技術。然而，倫瓦爾最喜歡的是腦磁圖或 MEG，它測量大腦電活動產(chǎn)生的磁場。
MEG 信號比 EEG 更容易解釋，因為頭骨和其他組織不會像以前那樣扭曲磁場。Renvall 解釋說，這正是這項技術如此出色的原因。
“MEG 可以更準確地定位大腦的活動部分，有時可以達到毫米級的精度。”
MEG 設備看起來很像美發(fā)沙龍中的引擎蓋吹風機。執(zhí)行測量的 SQUID 傳感器隱藏在發(fā)動機罩內(nèi)并有效絕緣，因為它們僅在接近絕對零的真正冰點溫度下工作。
世界上第一臺全頭 MEG 設備是由赫爾辛基理工大學低溫實驗室的一家公司制造的，現(xiàn)在是該領域的領先設備制造商。
MEG 在新的 AI-Mind 項目中發(fā)揮著重要作用，該項目的芬蘭貢獻者是 Aalto 和 HUS。這個耗資 1400 萬歐元的項目的目標是學習識別那些癡呆癥可以延遲甚至預防的患者的方法。
為此，神經(jīng)科學和神經(jīng)技術需要人工智能專家的幫助。
對大腦進行指紋識別
癡呆癥是一種影響廣泛的神經(jīng)功能障礙，會嚴重削弱患者應對日常生活的能力。歐洲約有 1000 萬人受到折磨，隨著人口老齡化，這一數(shù)字正在增長。導致癡呆的最常見疾病是阿爾茨海默病，70-80% 的癡呆患者被診斷出患有這種疾病。
研究人員認為，在癡呆癥的初始臨床癥狀出現(xiàn)之前，神經(jīng)元之間的交流就開始惡化。這可以在 MEG 數(shù)據(jù)中看到——如果你知道要尋找什么。
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