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如何快速高效低成本觀察人類大腦活動(dòng)情況？AI 可以做到

文章來源：賢集網(wǎng)發(fā)布日期：2022-08-01瀏覽次數(shù)：44
核磁共振成像、腦電圖長期以來一直是研究大腦活動(dòng)的工具，但卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的新研究引入了一種新的基于人工智能的動(dòng)態(tài)大腦成像技術(shù)，該技術(shù)可以以高速度、高分辨率和低成本繪制出大腦中快速變化的電活動(dòng)。


腦電活動(dòng)分布在三維大腦中并隨時(shí)間快速變化。已經(jīng)進(jìn)行了許多努力來成像腦功能每種方法都有利弊。例如，核磁共振成像通常被用來研究大腦活動(dòng)，但還不夠快來捕捉大腦動(dòng)態(tài)。EEG是MRI技術(shù)的有利替代物，然而，其次優(yōu)的空間分辨率一直是其廣泛用于成像的主要障礙。


電生理學(xué)源成像也已經(jīng)被采用，其中頭皮EEG記錄通過使用信號處理和機(jī)器學(xué)習(xí)來重建大腦活動(dòng)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)圖片。雖然EEG源成像通常更便宜和更快，但用戶需要特定的培訓(xùn)和專業(yè)知識來選擇和調(diào)整每個(gè)記錄的參數(shù)。在新發(fā)表的工作中，他和他的團(tuán)隊(duì)推出了第一種基于人工智能的動(dòng)態(tài)大腦成像方法，這種方法具有精確和快速地成像神經(jīng)回路動(dòng)態(tài)的潛力。





研究小組率先通過引入人工智能和多尺度大腦模型實(shí)現(xiàn)了這一目標(biāo)。利用生物物理學(xué)啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們正在創(chuàng)新深度學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以精確地將頭皮腦電圖信號轉(zhuǎn)換回大腦中的神經(jīng)回路活動(dòng)人為干預(yù)."


通過將基于人工智能的無創(chuàng)成像結(jié)果與有創(chuàng)測量和手術(shù)切除結(jié)果進(jìn)行比較，在20名耐藥性癲癇患者的隊(duì)列中識別致癇組織方面也得到嚴(yán)格驗(yàn)證。


結(jié)果表明，當(dāng)考慮精度和計(jì)算效率時(shí)，新的人工智能方法優(yōu)于傳統(tǒng)的源成像方法。





使用這種新方法，只需要一個(gè)集中的位置來執(zhí)行大腦建模和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在臨床或研究環(huán)境中收集數(shù)據(jù)后，臨床醫(yī)生和研究人員可以將數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程提交給訓(xùn)練有素的中央深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并快速獲得準(zhǔn)確的分析結(jié)果。這項(xiàng)技術(shù)可以加快診斷速度，并幫助神經(jīng)學(xué)家和神經(jīng)外科醫(yī)生更好更快地制定手術(shù)計(jì)劃。


下一步，該小組計(jì)劃進(jìn)行更大規(guī)模的臨床試驗(yàn)努力使這項(xiàng)研究更接近臨床應(yīng)用。


目標(biāo)是以簡單的操作和低成本實(shí)現(xiàn)高效和有效的動(dòng)態(tài)腦成像，這種基于人工智能的腦源成像技術(shù)使之成為可能。