利用机器学习优化电刺激疗法

神经刺激装置就像心脏起搏器一样，植入人体后会发出电脉冲，激发全身神经活动。这些电刺激装置已用于治疗和控制多种疾病，包括心脏病、癫痫、抑郁症和类风湿性关节炎。

但是，有许多变量会影响神经对刺激的反应方式，这使得神经刺激疗法的开发和使用变得困难和复杂。

杜克大学的神经工程师设计了一种计算机模型，可以大大简化模拟神经对电刺激的反应。该模型能够在当前行业标准模拟一条神经纤维所需的时间内模拟 50,000 多条神经纤维的活动。研究人员表示，这种新工具将有助于设计更有效、更有针对性的神经调节疗法。

该研究发表在《自然通讯》杂志上，新工具可以免费使用。

杜克大学 Edmund T. Pratt, Jr. 生物医学工程学院杰出教授沃伦·格里尔 (Warren Grill) 表示：“为了优化这些设备，实现有效的临床治疗，需要考虑很多可能的调整，无论是改变脉冲的幅度、持续时间、形状或频率，还是改变电极的位置。”

“神经反应受神经本身的解剖结构和特性影响。你有很多选项可以改变刺激设置，但很难知道哪些改变会带来最大的改善。”

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