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利用人工智能诊断小鼠癫痫
Появление изображений высокого разрешения позволило медицинским работникам и ученым лучше понять нарушения в работ е мозговой цепие, наблюдаемой у эпилептиков, однако о том, как эпилепсия влияет на поведение, известно меньше. Вновом исследовании был использован инструмент ИИ на мышах, чтобы уловить поведение связанное с эпилепсией.
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）高分辨率成像的出现使医学专业人士和科学家能够更好地了解癫痫患者的大脑回路异常，但人们对癫痫如何影响行为知之甚少。一项新研究在小鼠身上使用人工智能工具来捕获与癫痫相关的行为。
癫痫是一种慢性脑部疾病，影响着全世界数百万人。它可以影响任何年龄段的人，对于某些人来说，治疗不仅会引起令人不快的副作用，而且也不能预防癫痫发作的发生。
诊断和评估癫痫治疗的传统方法涉及脑电图 (EEG) 方法，即几天或几周内对脑电图的解释。但考虑到疾病的复杂性和多样性，以及一些癫痫发作不会出现在脑电图上，这可能是一个相当“钝器”。此外，这种方法是劳动密集型且主观的。医疗保健专业人员必须审查和分析脑电图，并依靠他们注意到行为细微变化的能力。
斯坦福大学医学院的研究人员在国家神经疾病和中风研究所 (NINDS) 的支持下，使用名为 MoSeq（运动测序）的人工智能工具来分析癫痫小鼠的行为，揭示了人类可能无法检测到的行为指纹眼睛。 。
MoSeq 是一种机器学习技术，可以训练没有经验的机器来识别重复的行为模式。一旦行为模式被识别，MoSeq 就会提供一套可视化工具和统计测试，帮助科学家了解这些行为并将其与一系列实验条件进行比较。
研究人员能够使用人工智能来识别小鼠在服用三种抗惊厥药物中的一种后的行为模式。
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