뇌 진동에 대한 연구는 뇌 기능에 대한 이해를 향상시켰습니다. 잔물결은 기억 조직의 기초가 되는 일종의 빠른 진동입니다. 그들은 간질이나 알츠하이머병과 같은 신경 질환의 영향을 받습니다. 이러한 이유로 뇌파검사(EEG) 바이오마커로 간주됩니다. 그러나 잔물결은 표준 분광 방법으로는 놓칠 수 있는 다양한 파형과 속성을 나타냅니다.
최근 신경과학계에서는 다양한 작업과 유형에 걸쳐 리플 감지를 개선, 조화 및 개선할 필요성을 요구했습니다. 이 연구에서 저자는 기계 학습 모델을 위한 툴킷을 훈련하기 위해 실험실 쥐에서 얻은 녹음을 사용했습니다. “우리는 Saman Abbaspour와 실험실 책임자인 Cary Hoffman이 Vanderbilt University(미국 내슈빌)에서 수집한 비인간 영장류의 데이터를 사용하여 이러한 모델의 능력을 테스트했습니다. 두뇌 이니셔티브. 우리는 동일한 유형의 기록 기술이 사용된다면 설치류 EEG 데이터를 사용하여 영장류 및 인간의 데이터에 적용할 수 있는 AI 알고리즘을 훈련하는 것이 가능하다는 것을 발견했습니다.
모델 툴킷(Model Toolkit)은 해커톤의 결과로 등장하여 최고의 탐지 모델에 대한 최종 후보 목록을 만들었습니다. 그런 다음 이러한 아키텍처는 이제 모든 코드와 데이터를 연구 커뮤니티에 공개적으로 제공하는 저자에 의해 큐레이팅되고 개선되었습니다. 모델에는 지원 벡터 머신, 의사결정 트리, 컨볼루션 신경망 등 가장 널리 사용되는 지도 학습 아키텍처가 포함되어 있습니다. “우리는 현재 다른 연구자가 적용하거나 재교육할 수 있는 다양한 아키텍처의 잠재적인 모델을 100개 이상 식별했습니다.” 이 작품의 첫 번째 저자인 Andrea Navas Olivier와 Adrien Rubio가 논평했습니다.
“이 AI 모델 은행은 신경 기술 분야에 새로운 응용 프로그램을 제공할 것이며 간질과 같은 질병에서 임상 징후로 간주되는 고주파 진동을 감지하고 분석하는 데 유용할 수 있습니다.”라고 de la Preda는 결론지었습니다. CSIC의 AI-HUB 연결은 인공지능의 활용 및 응용을 개발하는 것을 목표로 합니다.
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