对大脑振荡的研究增进了我们对大脑功能的理解。波纹是记忆组织背后的一种快速振荡。他们受到癫痫和阿尔茨海默病等神经系统疾病的影响。因此，它们被认为是脑电图 (EEG) 生物标志物。然而，波纹表现出各种波形和特性，标准光谱方法可能会忽略这些波形和特性。
最近，神经科学界呼吁需要更好地自动化、协调和改进一系列任务和物种的涟漪检测。在这项研究中，作者使用实验室小鼠获得的录音来训练机器学习模型的工具箱。
“我们使用 Saman Abbaspoor 和实验室负责人 Kari Hoffman 在范德比尔特大学(美国纳什维尔)收集的非人类灵长类动物数据测试了这些模型的能力，作为大脑计划的一部分。我们发现可以使用啮齿类动物脑电图数据来训练人工智能算法，如果使用相同类型的记录技术，这些算法可以应用于灵长类动物甚至人类的数据。”De la Prida 解释道，他是 CSIC AI-HUB 连接的成员，旨在推进该技术的使用人工智能及其应用。
该模型工具箱是黑客马拉松的结果，最终产生了最佳检测模型的简短列表。然后作者对这些架构进行了协调和优化，现在他们向研究社区公开提供所有代码和数据。模型包括一些最著名的监督学习架构，例如支持向量机、决策树和卷积神经网络。
该研究的第一作者 Andrea Navas Olivé 和 Adrián Rubio 表示：“我们已经从不同的架构中识别出了一百多个可能的模型，这些模型现在可供其他研究人员应用或再训练。”
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