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拓扑数据分析（TDA）与机器学习（ML）算法相结合是研究神经系统疾病（例如癫痫）中复杂脑相互作用模式的强大方法。然而，使用ML算法和TDA来分析异常大脑相互作用需要在计算和纯数学方面进行大量领域知识。为了降低临床和计算神经科学研究人员的阈值，可以有效地使用ML算法与TDA一起研究神经系统疾病，我们引入了一个名为Matilda的综合Web平台。Matilda是使用户能够直观地使用TDA方法与ML模型的第一个工具来表征从常规临床实践中记录的脑电图（EEG）等神经生理信号数据（EEG）中得出的相互作用模式。Matilda具有对TDA方法的支持，例如持续的同源性，可以使用ML模型对信号数据进行分类，从而洞悉神经系统疾病中复杂的大脑相互作用模式。我们通过分析了从难治性癫痫患者的高分辨率内脑外脑外的实际使用，以表征癫痫发作传播的不同阶段与不同大脑区域的不同阶段。Matilda平台可在以下网址提供：https：//bmhinformatics.case.edu/nicworkflow/matilda
Matilda：集成的机器学习和
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