Ученые исследуют мозг с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения

В нейробиологических исследованиях машинное обучение может изучать большие наборы данных с информацией из человеческого мозга, а также применять модели для прогнозирования результатов на основе этой информации.

Исследователи могут успешно идентифицировать активность между таламусом и двигательными областями, связанную с симптомами депрессии, применяя методы нейровизуализации для выявления аномальных областей мозга при психических расстройствах. Модели машинного обучения, использующие данные пациентов, могут предсказать прогрессирование от умеренных когнитивных нарушений до болезни Альцгеймера.

Новое применение искусственных нейронных сетей может раскрыть, как клетки зрительной коры интерпретируют световые сигналы от сетчатки и преобразуют эти данные в зрение. Исследователи применили модели машинного обучения к записям глубокого мозга и объединили их с традиционными методами теории управления, чтобы создать инструмент для прогнозирования целей глубокой стимуляции мозга. Эта оптимизация может помочь в лечении дистонии у детей.

По материалам news-medical