Connectomics-guided meta-learning for decoding and anticipatory prediction of sleep spindles from basal ganglia local field potentials in Parkinson's disease
この研究は、パーキンソン病患者の 17 名から得られた基底核の局所場電位データを用いたコネクタミクスに基づくメタ学習フレームワークを開発し、睡眠紡錘波のリアルタイムな解読と予測を可能にすることで、睡眠障害を標的とした適応的深部脳刺激の臨床的基盤を確立しました。