研究人員訓(xùn)練一組人工智能模型來識別大腦中的記憶形成信號

范德比爾特大學(xué)和馬德里卡哈爾研究所的 de la Prida 實驗室之間的一項國際研究合作開發(fā)了人工智能模型，用于檢測和分析海馬紋波，海馬紋波被認為是記憶的生物標(biāo)志物。

《通訊生物學(xué)》上發(fā)表的一篇文章概述了這些研究發(fā)現(xiàn)，可能會為檢測阿爾茨海默病和其他神經(jīng)系統(tǒng)疾病患者的癲癇發(fā)作和神經(jīng)變化帶來新的機會。

卡里·霍夫曼 (Kari Hoffman)，范德比爾特大學(xué)心理學(xué)和生物醫(yī)學(xué)工程副教授，她的博士學(xué)位。學(xué)生薩曼·阿巴斯普爾 (Saman Abbaspoor) 與來自 d??e la Prida 實驗室的主要作者阿德里安·魯比奧 (Adrian Rubio) 和安德里亞·納瓦斯·奧利弗 (Andrea Navas Olive) 一起進行了這項研究。霍夫曼還是范德比爾特大腦研究所和數(shù)據(jù)科學(xué)研究所的教員。

正如該小組的研究概述，大腦振蕩的研究帶來了對大腦功能的新認識。海馬波紋是一種快速振蕩，是記憶組織的基礎(chǔ)。它們受到癲癇和阿爾茨海默病等神經(jīng)系統(tǒng)疾病的影響，因此被認為是腦電圖 (EEG) 生物標(biāo)志物。然而，紋波表現(xiàn)出各種波形特征和特性，而標(biāo)準(zhǔn)光譜方法可能會忽略這些特征和特性。

在神經(jīng)科學(xué)界的科學(xué)家呼吁需要更好地自動化、協(xié)調(diào)和改進一系列任務(wù)和物種的漣漪檢測之后，研究人員開始更好地了解大腦活動模式。在這項研究中，作者使用在實驗室小鼠身上獲得的錄音來首先訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型的工具箱。

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