- USCのMaryam Shanechi氏と彼女のチームは、特定の行動に関連する脳のパターンを分離できる新しいAIアルゴリズムを開発
- この研究は、脳-コンピューターインターフェースを改善し、新しい脳のパターンを発見する可能性がある
- 脳は複数の行動に関与しており、異なる行動や内的状態が同時にエンコードされている
- DPADという名前の新しいAIアルゴリズムは、特定の行動をエンコードする脳のパターンを他のすべての脳のパターンから分離する
- DPADは、脳活動から動きをデコードする際に従来の方法よりも正確に動きを解読できる
- このアルゴリズムは、将来的に運動以外にも、痛みやうつなどの精神状態を解読するために使用できる柔軟性がある可能性がある
- 精神的健康状態の症状を追跡し、治療を適切に調整するためのフィードバックとして、患者の症状状態を追跡することで、精神疾患の治療を改善できる可能性がある
この記事では、脳のパターンを分離する新しいAIアルゴリズムについて紹介されています。このアルゴリズムは、脳-コンピューターインターフェースの向上や新しい脳のパターンの発見に貢献する可能性があります。特に、運動障害や麻痺の治療を目指す脳-コンピューターインターフェースの開発において、特定の行動をエンコードする脳のパターンを他のパターンから正確に分離することが重要であることが示唆されています。
元記事: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/09/240909175239.htm