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              新的人工智能算法助力智慧醫療。

              發布日期:2021-09-06 閱讀次數:2156

              對數以百萬計的運動障礙患者,如癲癇和帕金森病,腦部電刺激增加了治療的可能性。將來,電刺激有助于精神疾病和直接腦損傷(如中風)患者。

              但是,研究大腦網絡的相互作用是非常復雜的。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,可以探索大腦網絡。原則上,人們應該可以從這些數據中推斷大腦網絡的結構。然而,對于真實世界的數據來說,這個問題非常困難,因為記錄的信號非常復雜,可以測量的非常有限。

              新的人工智能算法助力智慧醫療

              梅奧診所(MayoClinic)的研究人員為簡化電刺激對大腦影響的比較,開發了一套實例或觀點,以簡化電刺激對大腦影響的比較。因為科學文獻中沒有表示輸入集如何融入人腦區域的數學技術,所以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叫做基本輪廓曲線識別的新算法。

              在PLOS計算生物學(PLOSComputationalBiology)雜志上發表的研究中,腦腫瘤患者在切除腫瘤前接受皮層電圖(ECoG)電極陣列的配置,定位癲癇發作,繪制腦功能圖。每次電極相互作用,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《PLOSComputationalBiology》(最新影響因素:4.475)雜志上。

              這項研究的第一作者、梅奧診所神經外科醫生、醫學博士KaiMiller說:我們的研究結果表明,這種新的算法可以幫助我們了解哪些大腦區域可以直接互動,從而幫助我們了解哪些大腦區域可以直接互動。

              隨著新技術的出現,這種算法可能有助于更好地治療癲癇、帕金森病等運動障礙、強迫癥、抑郁癥等精神疾病患者。

              新的人工智能算法助力智慧醫療

              到目前為止,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激動人心的數據。研究合作者兼GoogleResearchBrain團隊成員Klaus-RobertMueller博士表示。Mueller博士是柏林學習和數據基礎研究所(BerlininstitutefortheFoundationsoflearndata)的聯合主任和機器學習小組(MachineLearningroup)的主任,研究所和機器學習小組都在柏林技術大學(TechnicaluniversityofBerlin)。

              項研究中,作者提供了一個可下載的代碼包,以便其他人能夠探索該技術。共享開發的代碼是我們幫助研究可重復性的核心部分。梅奧診所的生物醫學工程師和高級作者DoraHermes博士說。

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              標簽:人工智能,ai人工智能,智慧醫療,智能設備


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