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对于数百万患有癫痫和帕金森病等运动障碍的人来说，对大脑的电刺激已经扩大了治疗的可能性
将来，电刺激可能会帮助患有精神疾病和直接脑损伤(如中风)的人
然而，研究大脑网络如何相互作用是复杂的
可以通过在患者大脑的一个区域传送短暂的电流脉冲，同时测量其他区域的电压响应来探索大脑网络
原则上，人们应该能够从这些数据中推断出大脑网络的结构
然而，对于真实世界的数据，这个问题很难解决，因为记录的信号很复杂，并且只能进行有限的测量
为了使问题变得可控，梅奥诊所的研究人员开发了一套范例或观点，简化了电刺激对大脑影响的比较
由于科学文献中没有描述输入集合如何在人脑区域中收敛的数学技术，梅奥团队与国际人工智能(AI)算法专家合作开发了一种新型算法，称为“基础轮廓曲线识别”
" 在《PLOS计算生物学》上发表的一项研究中，一名脑瘤患者在切除肿瘤前接受了皮层脑电图电极阵列定位癫痫发作和绘制脑功能图
每一次电极相互作用都会导致数百到数千个时间点需要使用新算法进行研究
“我们的发现表明，这种新型算法可能有助于我们了解哪些大脑区域直接相互作用，这反过来可能有助于指导电极的放置，以刺激设备来治疗网络大脑疾病，”凯·米勒说，M
D
博士
D
梅奥诊所神经外科医生，该研究的第一作者
“随着新技术的出现，这种算法可能有助于我们更好地治疗癫痫、帕金森病等运动障碍以及强迫症和抑郁症等精神疾病患者
" “迄今为止，神经病学数据可能是人工智能研究人员最具挑战性和最令人兴奋的建模数据，”克劳斯-罗伯特·穆勒博士说
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，研究合著者，谷歌大脑研究团队成员
博士；医生
穆勒是柏林学习和数据基础研究所的联合所长，也是柏林技术大学机器学习小组的主任
在这项研究中，作者提供了一个可下载的代码包，以便其他人可以探索这项技术
“共享开发的代码是我们努力帮助研究再现性的核心部分，”博士多拉·赫尔墨斯说
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，梅奥诊所生物医学工程师，高级作者
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