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对于数百万计的癫痫和帕金森病等运动障碍患者来说，脑电刺激扩大了治疗的可能性。未来，电刺激可能还会有助于治疗患有精神疾病和直接脑损伤（如中风）的人。
然而，研究大脑网络之间的相互作用是复杂的。在患者大脑的一个区域传递短暂的电流脉冲的同时测量其他区域的电压响应，就可以探索大脑网络。原则上，人们能够通过这些数据推断出大脑网络的结构。但是对于真实世界的数据来说，这个问题很难解决，因为记录的信号过于复杂，并且可以进行的测量次数十分有限。
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为了解决这个问题，Mayo诊所的研究人员开发了一套范例，简化了电刺激对大脑影响的比较。由于科学文献中还没有能描述输入集合如何在人脑区域聚合的数学技术，Mayo团队与一位人工智能（AI）算法领域的国际专家合作，开发了一种被称为“基本轮廓曲线识别”的新型算法。
在《公共科学图书馆·计算生物学》（PLOS Computational Biology）上发表的一项研究中，一名脑瘤患者在肿瘤切除前接受了皮层脑电电极阵列的安置，以定位癫痫发作并绘制大脑功能图。每一次电极相互作用都需要新算法对数百到数千个时间点进行研究。
用于帕金森病手术中，将电极插入大脑基底节的立体定向装置 （图片来源：维基百科）
Mayo诊所神经的外科医生、该研究的第一作者、医学博士Kai Miller说：“我们的研究结果表明，这种新型算法可以帮助我们了解哪些大脑区域是直接相互作用的，进而有助于指导我们放置用于治疗网络型脑部疾病的刺激装置的电极。随着新技术的出现，这种算法可以帮助我们更好地治疗癫痫、帕金森症等运动障碍以及强迫症和抑郁症等精神疾病。”
“对于目前的人工智能研究人员来说，神经系统数据可能是建模中所能遇到的最具挑战性和最令人兴奋的数据，”研究的合著者、谷歌研究的脑团队成员Klaus-Robert Mueller博士说。Mueller博士同时是柏林工业大学的柏林学习与数据基础研究所和机器学习研究组的主任。
在这项研究中，作者提供了一个可下载的代码包，以便其他人探索这项技术。“分享开发的代码是我们为验证研究可重复性所作出的努力中的核心部分。”Mayo诊所的生物医学工程师、该论文的资深作者Dora Hermes博士说。
翻译：赵书轩
审校：赵冰莹
引进来源：梅奥诊所
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