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對于數百萬患有癲癇癥和帕金森病等運動障礙的人來說，腦的電刺激已經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（如卒中）的人。
梅奧診所官網9月3日消息
然而，研究大腦網絡如何相互作用是很復雜的。可以通過在患者大腦的一個區域提供短暫的電流脈沖同時測量其他區域的電壓響應來探索大腦網絡。原則上，人們應該能夠從這些數據中推斷出大腦網絡的結構。然而，對于真實世界的數據，這個問題很困難，因為記錄的信號很復雜，并且可以進行測量的非常有限。
為了使問題易于管理，梅奧診所（Mayo Clinic）的研究人員開發了一套范例或觀點，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域中融合的數學技術，因此 Mayo 團隊與人工智能 (AI) 算法領域的國際專家合作開發了一種稱為“基本輪廓曲線識別”的新型算法。”
在《PLOS 計算生物學》（PLOS Computational Biology）雜志上發表的這項研究中，一名腦腫瘤患者在切除腫瘤之前接受了皮層電圖（ECoG）電極陣列的放置，以定位癲癇發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百到數千個時間點。
研究于2021年9月2日發表在《PLOS Computational Biology》（最新影響因子：4.475）雜志上
“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，以用于治療腦部疾病網絡的刺激設備，” 該研究的第一作者、梅奧診所神經外科醫生、醫學博士 Kai Miller 說。
Kai Miller 醫生
“隨著新技術的出現，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。”
“迄今為止，神經系統數據可能是人工智能研究人員建模時最具挑戰性和最令人興奮的數據，”研究合著者兼 Google Research Brain 團隊成員 Klaus-Robert Mueller 博士說。Mueller 博士是柏林學習和數據基礎研究所（Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data）的聯合主任和機器學習小組（Machine Learning Group）的主任， 研究所和機器學習小組都在柏林技術大學（Technical University of Berlin）。
在這項研究中，作者提供了一個可下載的代碼包，以便其他人可以探索該技術。“共享開發的代碼是我們幫助研究可重復性努力的核心部分，”梅奧診所生物醫學工程師和資深作者 Dora Hermes 博士說。
