模拟和控制大脑系统动力学:机器学习和控制理论的交叉点
Quanying Liu1, Chen Wei2, Youzhi Qu2
1Department of Biomedical Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, GD, P.R. China. liuqy@sustech.edu.cn.
Advances in neurobiology
|November 26, 2024
概括
机器学习和控制理论模拟大脑动态,以更好地理解和治疗神经系统疾病. 这些计算模型模拟神经相互作用,帮助识别功能障碍和优化神经刺激策略.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 计算神经科学是一种神经科学.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 人类大脑的复杂性推动了对认知,行为和神经系统疾病的研究.
- 了解大脑功能和功能障碍需要探索复杂的神经机制.
研究的目的:
- 审查最近关于建模和控制大脑动态的研究.
- 为理解和改善认知功能提供一个框架.
- 用计算方法探索神经和精神疾病的治疗方法.
主要方法:
- 使用机器学习技术以计算方式建模大脑动态.
- 开发计算模型来模拟和分析神经相互作用.
- 应用控制理论来优化神经刺激策略,使用训练有素的动态系统.
主要成果:
- 机器学习模型加深了对大脑动态的计算理解.
- 模拟有助于识别神经连接和活动模式功能障碍.
- 训练有素的动态系统可以作为优化干预的替代模型.
结论:
- 机器学习和控制理论的交集为大脑动态研究提供了一个强大的框架.
- 这种方法有助于理解和增强认知功能.
- 它为治疗神经和精神疾病提供了新的途径.
