利用实时fMRI和贝叶斯优化定制非侵入性脑刺激
神经元与认知
2017-01-12 v1
摘要
非侵入性脑刺激，如经颅交流电刺激(tACS)，提供了直接调制介导复杂认知过程的大脑振荡的强大工具。尽管关于tACS对行为和认知表现影响的证据不断增多，但这些研究未能解决特定受试者刺激协议的重要性。通过本研究，我们为结合tACS与最近提出的利用实时fMRI和贝叶斯优化以确定给定个体最优tACS协议的框架奠定基础。虽然贝叶斯优化与此类场景尤其相关，但其成功取决于两个基本选择：高斯过程先验的协方差核选择以及引导搜索的获取函数选择。利用经验(功能神经成像)以及模拟数据，我们确定平方指数核和上置信界获取函数对我们的问题效果最佳。这些结果将用于指导我们即将进行的实时实验。
引用
@article{arxiv.1605.01270,
title = {Towards tailoring non-invasive brain stimulation using real-time fMRI and Bayesian optimization},
author = {Romy Lorenz and Ricardo Pio Monti and Adam Hampshire and Yury Koush and Christoforos Anagnostopoulos and Aldo A Faisal and David Sharp and Giovanni Montana and Robert Leech and Ines R Violante},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.01270},
year = {2017}
}
备注
accepted for oral presentation at PRNI 2016 - 6th International Workshop on Pattern Recognition in Neuroimaging