人工智能如何促进iEEG研究？
摘要：人工智能(AP)是一个快速发展的领域，专注于对各种认知功能进行建模和机器实现，并在计算机视觉、文本处理、机器人技术、神经技术、生物启发式计算和其他领域越来越多地应用。在本章中，我们描述了如何将人工智能方法应用于颅内脑电图(iEEG)研究。IEEG数据是独特的，因为它提供了直接从脑组织记录的高质量信号。将先进的人工智能模型应用于这些数据可能进一步促进我们对神经科学中许多基本问题的理解。与此同时，作为一种侵入性技术，iEEG非常适用于长期的移动脑机接口应用，尤其适用于严重瘫痪患者的沟通。我们详细介绍了应用人工智能技术于iEEG的这两个研究方向:(1)开发针对认知的神经生物学本质的基本问题的计算模型(AI-iEEG用于神经科学)，(2)应用研究监测和识别事件驱动的脑状态，以开发临床脑机接口系统(AI-iEEG用于神经技术)。我们解释了关键的机器学习概念，处理和建模iEEG数据的详细情况，以及最先进的基于iEEG的神经技术和脑机接口。
作者：Julia Berezutskaya, Anne-Lise Saive, Karim Jerbi, Marcel van Gerven
论文ID：2207.13190
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2022-07-28