Для миллионов людей с эпилепсией и двигательными расстройствами, такими как болезнь Паркинсона, электрическая стимуляция мозга уже расширяет возможности лечения. В будущем электрическая стимуляция может помочь людям с психическими заболеваниями и прямыми травмами головного мозга, такими как инсульт.
Однако изучение того, как сети мозга взаимодействуют друг с другом, сложно. Сети мозга можно исследовать, подавая короткие импульсы электрического тока в одну область мозга пациента, одновременно измеряя реакцию напряжения в других областях. В принципе, по этим данным можно сделать вывод о структуре мозговых сетей. Однако с реальными данными проблема усложняется, потому что записанные сигналы сложны, и можно провести ограниченное количество измерений.
Чтобы сделать проблему управляемой, исследователи из клиники Мэйо разработали набор парадигм или точек зрения, которые упрощают сравнение эффектов электростимуляции на мозг. Поскольку математический метод для характеристики того, как совокупности входных данных сходятся в областях человеческого мозга, не существовал в научной литературе, команда Мэйо в сотрудничестве с международным экспертом в области алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) разработала новый тип алгоритма, названный «кривой базового профиля». идентификация.”
В исследовании, опубликованном в журнале «PLOS Computational Biology», пациенту с опухолью головного мозга наложили набор электрокортикографических электродов, чтобы определить местонахождение приступов и отобразить функцию мозга до того, как опухоль была удалена. Каждое взаимодействие электродов приводило к изучению сотен и тысяч временных точек с использованием нового алгоритма.
«Наши результаты показывают, что этот новый тип алгоритма может помочь нам понять, какие области мозга напрямую взаимодействуют друг с другом, что, в свою очередь, может помочь в размещении электродов для стимулирующих устройств для лечения сетевых заболеваний мозга», – говорит Кай Миллер, штат Массачусетс.D., Ph.D., нейрохирург клиники Мэйо и первый автор исследования. «По мере появления новых технологий этот тип алгоритма может помочь нам лучше лечить пациентов с эпилепсией, двигательными расстройствами, такими как болезнь Паркинсона, и психическими заболеваниями, такими как обсессивно-компульсивное расстройство и депрессия.”
«Неврологические данные на сегодняшний день, пожалуй, самые сложные и интересные данные для моделирования для исследователей искусственного интеллекта», – говорит Клаус-Роберт Мюллер, доктор философии.D., соавтор исследования и член команды Google Research Brain Team. Доктор. Мюллер – содиректор Берлинского института основ обучения и данных и директор группы машинного обучения в Техническом университете Берлина.
В исследовании авторы предоставляют загружаемый пакет кода, чтобы другие могли изучить метод. «Совместное использование разработанного кода является основной частью наших усилий, направленных на воспроизводимость результатов исследований», – говорит Дора Хермес, доктор философии.D., биомедицинский инженер Mayo Clinic и старший автор.