新的人工智能算法助力智慧医疗。

对数以百万计的运动障碍患者，如癫痫和帕金森病，脑部电刺激增加了治疗的可能性。将来，电刺激有助于精神疾病和直接脑损伤(如中风)患者。

但是，研究大脑网络的相互作用是非常复杂的。通过在患者大脑的一个区域提供短暂的电流脉冲，同时测量其他区域的电压响应，可以探索大脑网络。原则上，人们应该可以从这些数据中推断大脑网络的结构。然而，对于真实世界的数据来说，这个问题非常困难，因为记录的信号非常复杂，可以测量的非常有限。

梅奥诊所(MayoClinic)的研究人员为简化电刺激对大脑影响的比较，开发了一套实例或观点，以简化电刺激对大脑影响的比较。因为科学文献中没有表示输入集如何融入人脑区域的数学技术，所以Mayo团队与人工智能(AI)算法领域的国际专家合作开发了一种叫做基本轮廓曲线识别的新算法。

在PLOS计算生物学(PLOSComputationalBiology)杂志上发表的研究中，脑肿瘤患者在切除肿瘤前接受皮层电图(ECoG)电极阵列的配置，定位癫痫发作，绘制脑功能图。每次电极相互作用，用新算法研究数百到数千个时间点。

研究于2021年9月2日发表在《PLOSComputationalBiology》(最新影响因素:4.475)杂志上。

这项研究的第一作者、梅奥诊所神经外科医生、医学博士KaiMiller说：我们的研究结果表明，这种新的算法可以帮助我们了解哪些大脑区域可以直接互动，从而帮助我们了解哪些大脑区域可以直接互动。

随着新技术的出现，这种算法可能有助于更好地治疗癫痫、帕金森病等运动障碍、强迫症、抑郁症等精神疾病患者。

到目前为止，神经系统数据可能是人工智能研究人员建模时最具挑战性和激动人心的数据。研究合作者兼GoogleResearchBrain团队成员Klaus-RobertMueller博士表示。Mueller博士是柏林学习和数据基础研究所(BerlininstitutefortheFoundationsoflearndata)的联合主任和机器学习小组(MachineLearningroup)的主任，研究所和机器学习小组都在柏林技术大学(TechnicaluniversityofBerlin)。

项研究中，作者提供了一个可下载的代码包，以便其他人能够探索该技术。共享开发的代码是我们帮助研究可重复性的核心部分。梅奥诊所的生物医学工程师和高级作者DoraHermes博士说。

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