Мультимодальное декодирование мозгом болевой чувствительности

Боль является основной причиной инвалидности во всем мире. Однако чувствительность к боли у людей сильно различается, что часто приводит к несоответствию между клиническим диагнозом или лечением и реальными потребностями человека. До сих пор нет установленных объективных показателей для сравнения между людьми. Этот интегрированный пилотный проект является первым крупномасштабным мультимодальным исследованием декодирования мозга для определения болевой чувствительности. Мы изучим сигнатуру болевой чувствительности в мозговой сети, анализируя сигналы электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и магнитно-резонансную томографию (МРТ). Тем временем мы объединим врожденные, экологические и человеческие факторы с вышеупомянутыми сигнатурами сети мозга, чтобы создать мультимодальную объективную модель болевой чувствительности с использованием машинного обучения. Эта исследовательская группа состоит из более чем 30 врачей, ученых и экспертов в области информационных технологий, а также международных сотрудников, обладающих опытом в области неврологии, медицинской визуализации и философии человека. Пять элитных групп составляют эту международную исследовательскую группу и создают пять междисциплинарных подпроектов: Подпроект A： Чувствительность к боли и связанные с ней врожденные факторы и факторы окружающей среды Подпроект B： Электрофизиологические признаки болевой чувствительности мозга Подпроект C： МРТ головного мозга сигнатуры болевой чувствительности Подпроект D： Инновационная технология мозгового компьютерного интерфейса (BCI) для измерения и прогнозирования болевой чувствительности Подпроект E： Боль и искусство: нервно-психические механизмы и потенциальные применения Этот интегрированный проект имеет три ключевые особенности: научная новизна, технологии и человечество. С точки зрения научной новизны, в дополнение к машинному обучению и приложениям для работы с большими данными, мы сосредоточимся на глубоких структурах мозга, таких как ствол мозга, получение изображений в которых в прошлом было затруднено. Мы разработаем последовательность МРТ и протокол ЭЭГ, оптимизированные для ствола головного мозга. С точки зрения технологии, мы разработаем носимую ЭЭГ-шапочку с имплантированным чипом алгоритма для клинических измерений для декодирования болевой чувствительности в режиме реального времени. С точки зрения человечества, мы объединим оценку музыки и живописи, чтобы изучить их влияние на сигнатуры мозга, связанные с чувствительностью к боли. Кроме того, мы разработаем потенциальные приложения художественного вмешательства в модуляцию боли. Мы ожидаем, что этот пилотный проект позволит достичь четырех следующих целей:

1. Создать тайваньскую базу данных по болевой чувствительности. Между тем, чтобы прояснить взаимодействие между врожденными факторами и факторами окружающей среды человека и сетью мозга, а также выявить сигнатуры мозга, связанные с болевой чувствительностью. (подпроекты A, B, C)
2. Подтвердить сигнатуры мозга для прогнозирования болевой чувствительности с помощью машинного обучения. Кроме того, разработать носимые устройства, такие как ЭЭГ-кепка, для скрининга больших образцов, объединив интерфейс мозг-компьютер в рамках сотрудничества между промышленностью и университетом (подпроекты B, C, D).
3. Изучить пластичность мозговых сигнатур, связанных с болевой чувствительностью, посредством сенсорной модуляции, такой как музыка, оценка живописи или чрескожная электрическая стимуляция нервов, а также изучить возможности применения модуляции боли (подпроекты B, C, D, E).
4. Основываясь на модели сотрудничества этой международной исследовательской группы, мы будем развивать молодых исследователей и способствовать академическому взаимодействию между различными членами команды, а также повышать международную известность и конкурентоспособность Тайваня (подпроекты A, B, C, D, E).