导语


抑郁症等精神疾病在全球范围内带来极大的健康、经济和社会负担,其中约30% 属于药物和心理治疗均难以医治的难治性患者。脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)是一种在脑与外界设备之间建立直接交流和调控通道的新技术,有望为实现精神疾病的有效治疗提供新途径。

为了进一步梳理脑机接口相关理论与技术前沿,集智俱乐部联合清华大学高小榕、中科院自动化所刘冰、中科院深圳先进院李骁健、清华大学眭亚楠四位老师,发起「脑机接口」读书会。读书会从2024年5月19日开始,每周六19:00-21:00线上举办,持续时间10周左右,欢迎大家加入!





分享简介




基于脑深部刺激 (Deep Brain Stimulation, DBS) 的侵入式脑机接口神经调控系统通过在大脑中植入电极与芯片,使用颅内神经信号实时估计患者的抑郁症脑疾病状态,继而作为反馈来实时调节DBS幅度、频率、脉宽等参数以准确调控脑疾病状态,最终实现更有效的个性化精准治疗。那么,如何利用侵入式脑信号解码患者症状?如何实时预测侵入式电刺激对脑信号的影响?如何设计智能闭环神经调控算法?本报告将分享上述关键技术方向上的前沿工作,并展望如何综合这些技术来实现新一代精准、鲁棒、临床可行的精神疾病BCI治疗。





分享大纲



 

  1. 面向精神疾病治疗的开环脑机接口

  2. 面向精神疾病治疗的响应式闭环脑机接口

  3. 面向精神疾病治疗的预测式闭环自适应脑机接口




核心概念




  • 脑机接口
  • 神经调控
  • 自适应闭环控制
  • 神经标记物




主讲人 




杨雨潇,浙江大学脑与脑机融合前沿科学中心、脑机智能全国重点实验室研究员,博士生导师。入选国家级青年人才计划。

研究方向:脑机接口、脑疾病诊疗、神经信息编解码、自适应神经调控和人工智能。





参与方式




时间:

2024年7月27日(本周六)晚上19:00-21:00。

参与方式:

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参考文献



 

[1] Oganesian, Lucine L., and Maryam M. Shanechi. “Brain–computer interfaces for neuropsychiatric disorders.” Nature Reviews Bioengineering (2024): 1-18.

面向精神疾病治疗的脑机接口综述
[2] Scangos, Katherine W., et al. “Closed-loop neuromodulation in an individual with treatment-resistant depression.” Nature medicine 27.10 (2021): 1696-1700.
面向难治性抑郁症治疗的响应式闭环脑机接口
[3] Sani, Omid G., et al. “Mood variations decoded from multi-site intracranial human brain activity.” Nature biotechnology 36.10 (2018): 954-961.
利用侵入式脑信号解码患者情绪症状
[4] Yang, Yuxiao, et al. “Modelling and prediction of the dynamic responses of large-scale brain networks during direct electrical stimulation.” Nature biomedical engineering 5.4 (2021): 324-345.
实时预测侵入式电刺激对脑信号的影响

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脑机接口读书会招募中


脑机接口是通过读取大脑神经信号来实现人脑与外部设备交流与控制的前沿技术。作为一个前沿交叉领域,脑机接口技术是跨学科研究的典型代表,融合了控制科学、神经科学、计算机科学、工程学等多个学科领域。针对相关领域,集智已经举办了多个系列读书会与课程,追踪计算神经科学、NeuroAI、神经动力学模型、控制科学等进展。


为了进一步梳理脑机接口相关理论与技术前沿,集智俱乐部联合清华大学高小榕、中科院自动化所刘冰、中科院深圳先进院李骁健、清华大学眭亚楠四位老师,发起「脑机接口」读书会。读书会从2024年5月18日开始,每周六19:00-21:00,持续时间预计8-10 周,欢迎从事相关研究、对脑机接口感兴趣的朋友报名参与交流。



详情请见:
从科幻到现实,从发现到应用:脑机接口读书会启动


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