研究团队提出SafeLens神经活动分析框架

Minasi等研究团队在预印本中提出SafeLens框架，将非线性机器学习与假阳性控制结合；团队报告，该框架在模拟实验和8名患者的皮质间诱发电位分析中，比两种对照方法检出了更多或持续更久的神经活动。 SafeLens利用独立静息态记录建立经验零分布，用于判断检出结果是否超出随机水平。在模拟实验中，其检出的极性分辨偏转约为对照方法的2.5倍，假成分约少5—11倍；在8名患者中，刺激后至1,040毫秒仍能检出高于随机水平的诱发电位，两种对照方法分别为570和455毫秒。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。