疼痛敏感性的多模态大脑解码

疼痛是全世界残疾的主要原因。 然而，个体对疼痛的敏感性差异很大，这往往导致临床诊断或治疗与个体实际需求不匹配。 仍然没有确定的客观指标用于个体之间的比较。 这个综合试点项目是第一个针对疼痛敏感性的大规模、多模态大脑解码研究。 我们将通过分析脑电图 (EEG) 信号和磁共振成像 (MRI) 来探索疼痛敏感性的大脑网络特征。 同时，我们将先天、环境和人文因素与上述脑网络特征相结合，利用机器学习建立疼痛敏感性的多模态客观模型。 该研究团队由 30 多位医生、科学家和 IT 专家以及在神经科学、医学影像和人类哲学领域具有专业知识的国际合作者组成。 五个精英团队组成了这个国际化的研究团队，并建立了五个多学科的子项目：疼痛敏感性特征 子项目 D：创新脑机接口（BCI）技术在疼痛敏感性测量和预测中的应用新颖性、技术和人性。 在科学创新方面，除了机器学习和大数据应用之外，我们将重点关注脑干等脑深部结构，这是以往图像获取困难的领域。 我们将开发针对脑干优化的 MRI 序列和 EEG 协议。 在技​​术方面，我们将开发一种植入算法芯片的可穿戴脑电帽，用于临床测量，实时解码疼痛敏感度。 在人文方面，我们将结合音乐和绘画欣赏来探索它们对与疼痛敏感性相关的大脑特征的影响。 此外，我们将开发艺术干预在疼痛调节中的潜在应用。 我们期望这个试点项目能够实现以下四个目标：

1. 建立台湾痛敏数据库。 同时，阐明个体先天和环境因素与大脑网络之间的相互作用，并识别与疼痛敏感性相关的大脑特征。 （子项目 A、B、C）
2. 确认用于使用机器学习预测疼痛敏感性的大脑特征。 此外，通过产学合作，开发结合脑机接口的大样本筛查脑电帽等可穿戴设备（子项目B、C、D）
3. 通过音乐、绘画欣赏或经皮神经电刺激等感官调制探索与疼痛敏感性相关的大脑特征的可塑性，探索疼痛调制的应用潜力（子项目B、C、D、E）
4. 基于此国际研究团队的合作模式，培养年轻研究人员，促进不同团队成员之间的学术交流，提升台湾的国际知名度和竞争力（子项目A、B、C、D、E）