对（duì）于（yú）数百（bǎi）万患有癫痫症和帕金森病（bìng）等运动（dòng）障碍的人来说，脑的电刺激已（yǐ）经扩大了治疗的可能（néng）性。未来（lái），电刺激可能会（huì）帮助患（huàn）有精神（shén）疾病和直接脑（nǎo）损（sǔn）伤（如卒中）的人。

梅奥诊所官网9月3日消息

然而（ér），研究大脑网络如何相互作用是很（hěn）复杂（zá）的。可以通过在患者大脑的一个区域（yù）提供短（duǎn）暂的电（diàn）流脉（mò）冲同时测量其他区域的（de）电压（yā）响应（yīng）来探索大脑网络。原则（zé）上（shàng），人们（men）应该能够从（cóng）这些数据中推（tuī）断出大（dà）脑网（wǎng）络的结构。然（rán）而，对于真实世界的数据，这个问题很困难（nán），因为记录的信号很复杂，并（bìng）且可以进行测量的非常有限（xiàn）。

为了使问题易于管理，梅奥诊（zhěn）所（suǒ）（Mayo Clinic）的研究人员（yuán）开发了（le）一套范（fàn）例或（huò）观（guān）点（diǎn），以简化电刺（cì）激对（duì）大脑（nǎo）影（yǐng）响之间的比较。由于科学文献中不存在表征输入（rù）集合如何在（zài）人类大脑区（qū）域中融合的数（shù）学技术，因此 Mayo 团队与人工智能（néng） (AI) 算法（fǎ）领域的（de）国际专家合作开（kāi）发（fā）了一种称为“基本轮（lún）廓曲线识别”的（de）新型算法。”

在（zài）《PLOS 计算生（shēng）物学》（PLOS Computational Biology）杂志上（shàng）发表的这项研究中，一名脑肿瘤患者在切除肿瘤之前（qián）接受（shòu）了皮层电图（ECoG）电（diàn）极阵列的放（fàng）置，以定位癫痫发作并绘（huì）制（zhì）大脑功能图。每次电极相互作用都会（huì）导致使用新（xīn）算法（fǎ）研究数（shù）百到数千个时间点。

研（yán）究于2021年9月2日发表在《PLOS Computational Biology》（最新（xīn）影响因子：4.475）杂志上（shàng）

“我们的研究结果表明，这种新型算法可以（yǐ）帮助我们了解哪些大脑区域直接相（xiàng）互交（jiāo）互（hù），这反过来又（yòu）可以帮助（zhù）指导（dǎo）电极（jí）的放置，以（yǐ）用于治疗脑（nǎo）部疾病网络的（de）刺（cì）激（jī）设备，” 该研究的（de）第一作（zuò）者、梅奥诊所（suǒ）神经外科医生、医（yī）学博士 Kai Miller 说。

Kai Miller 医生

“随着新技术的出现，这种算（suàn）法可（kě）能会帮助我们（men）更好地治（zhì）疗癫痫、帕金森病等（děng）运动障碍以及强（qiáng）迫症和抑郁症（zhèng）等精神疾病患（huàn）者。”

“迄今（jīn）为止，神（shén）经系统数据可（kě）能是人工智能研究（jiū）人（rén）员建模时最具挑战性和最（zuì）令人兴奋的数据，”研（yán）究合（hé）著（zhe）者兼 Google Research Brain 团队成员 Klaus-Robert Mueller 博士说。Mueller 博士是柏（bǎi）林学（xué）习和数据基（jī）础研究所（Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data）的联合主（zhǔ）任和（hé）机器学习（xí）小组（Machine Learning Group）的主任， 研究所和机（jī）器学（xué）习小组都（dōu）在柏林技术大学（Technical University of Berlin）。

在这项（xiàng）研究中，作者提供了一（yī）个可下载（zǎi）的代码（mǎ）包，以（yǐ）便其他人可以探索该技术（shù）。“共（gòng）享开发的代码是我（wǒ）们帮助研究可重复性努（nǔ）力的核心部分，”梅（méi）奥诊所生物医学工程师和资深作者（zhě） Dora Hermes 博士说（shuō）。