如何快速高效低成本观察人类大脑活动情况？AI 可以做到_市场分析

核磁共振成像、脑电图长期以来一直是研究大脑活动的工具，但卡内基梅隆大学的新研究引入了一种新的基于人工智能的动态大脑成像技术，该技术可以以高速度、高分辨率和低成本绘制出大脑中快速变化的电活动。

脑电活动分布在三维大脑中并随时间快速变化。已经进行了许多努力来成像脑功能每种方法都有利弊。例如，核磁共振成像通常被用来研究大脑活动，但还不够快来捕捉大脑动态。EEG是MRI技术的有利替代物，然而，其次优的空间分辨率一直是其广泛用于成像的主要障碍。

电生理学源成像也已经被采用，其中头皮EEG记录通过使用信号处理和机器学习来重建大脑活动随时间变化的动态图片。虽然EEG源成像通常更便宜和更快，但用户需要特定的培训和专业知识来选择和调整每个记录的参数。在新发表的工作中，他和他的团队推出了第一种基于人工智能的动态大脑成像方法，这种方法具有精确和快速地成像神经回路动态的潜力。

研究小组率先通过引入人工智能和多尺度大脑模型实现了这一目标。利用生物物理学启发的神经网络，我们正在创新深度学习方法训练一个神经网络可以精确地将头皮脑电图信号转换回大脑中的神经回路活动人为干预."

通过将基于人工智能的无创成像结果与有创测量和手术切除结果进行比较，在20名耐药性癫痫患者的队列中识别致痫组织方面也得到严格验证。

结果表明，当考虑精度和计算效率时，新的人工智能方法优于传统的源成像方法。

使用这种新方法，只需要一个集中的位置来执行大脑建模和训练深度神经网络，在临床或研究环境中收集数据后，临床医生和研究人员可以将数据远程提交给训练有素的中央深神经网络并快速获得准确的分析结果。这项技术可以加快诊断速度，并帮助神经学家和神经外科医生更好更快地制定手术计划。

下一步，该小组计划进行更大规模的临床试验努力使这项研究更接近临床应用。

目标是以简单的操作和低成本实现高效和有效的动态脑成像，这种基于人工智能的脑源成像技术使之成为可能。

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