高分辨率成像技術(shù)的出現(xiàn)使醫(yī)療保健人員和科學(xué)家對癲癇患者的腦電路故障有了更多的了解，但對癲癇如何影響行為的了解卻不多。一項新的研究在小鼠身上使用了最先進(jìn)的人工智能來捕捉與癲癇有關(guān)的行為，這些行為可能會被人的眼睛所忽略。
兩塊彩色的像素。每個像素代表一個小鼠行為或"音節(jié)"，每行顯示一只小鼠的行為模式。底部區(qū)塊顯示了與對照組相比，上面的癲癇小鼠的行為模式。研究人員使用了一種機(jī)器學(xué)習(xí)工具來分析小鼠行為。每一行代表一只特定小鼠的行為序列或"音節(jié)"。每個音節(jié)都被分配了一個單獨的顏色（對照組在最上面的區(qū)塊；下面是癲癇的小鼠模型）。資料來源：斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院Soltesz實驗室。
癲癇是最常見的慢性腦部疾病，影響著全世界數(shù)百萬人。它可以影響任何年齡段的人，對一些人來說，治療不僅產(chǎn)生討厭的副作用，而且不能防止癲癇發(fā)作的發(fā)生。
癲癇診斷和治療評估的傳統(tǒng)方法包括使用連續(xù)幾天或幾周的視頻腦電圖（EEG）監(jiān)測。但考慮到病情的復(fù)雜性和多樣性，以及一些癲癇發(fā)作不會出現(xiàn)在腦電圖上的事實，這可能是一個相當(dāng)鈍的工具。此外，它既是勞動密集型的，又是主觀的。醫(yī)護(hù)人員必須查看和分析數(shù)小時的視頻-腦電圖記錄，并依靠他們的能力來注意通常輕微的行為變化。
現(xiàn)在，研究人員已經(jīng)使用名為MoSeq（或運(yùn)動測序）的人工智能技術(shù)來分析癲癇小鼠的行為，確定人眼無法注意到的行為"指紋"。
MoSeq是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它訓(xùn)練一個無監(jiān)督的機(jī)器來識別重復(fù)的行為模式。識別行為后，MoSeq提供了一套可視化工具和統(tǒng)計測試，幫助科學(xué)家理解這些行為，并將其與一系列實驗條件進(jìn)行比較。
利用MoSeq分析自由移動的小鼠的3D視頻，研究人員能夠定位、跟蹤和量化小鼠的行為。他們發(fā)現(xiàn)，該技術(shù)能夠更好地區(qū)分癲癇小鼠和非癲癇小鼠，比訓(xùn)練有素的人類觀察者的表現(xiàn)更好。此外，它只需要一個小時的視頻記錄，而且與傳統(tǒng)方法不同，在提供分析前不需要發(fā)作。
研究人員能夠使用人工智能來區(qū)分小鼠在被給予三種抗癲癇藥物之一后的行為模式。
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的成功使用表明它有可能用于人類，為診斷癲癇和測試抗癲癇藥物的療效提供一種更快、更省力、更低成本和更客觀的方法。
該研究發(fā)表在《神經(jīng)元》雜志上。
