神经疾病诊断是现代临床面临的主要挑战之一，由于神经系统的复杂性和各种疾病的症状重叠。目前已知有近700种神经疾病，包括阿尔茨海默病、帕金森病、脑血管疾病、多发性硬化症、神经感染性疾病和神经肌肉疾病等。准确诊断仍然是一个关键问题。现有的诊断方法如磁共振成像（MRI）、功能性近红外光谱（fNIRS）、脑脊液（CSF）生物标志物、脑电图（EEG）信号、脑磁图（MEG）信号、正电子发射断层扫描（PET）图像、单光子发射计算机断层扫描（SPECT）图像、基因检测和神经生理学测试提供了有价值的信息，但在诊断准确性方面仍有不足。最近的研究表明，结合生物信号如EEG、MEG、MRI、fNIRS和语音，并使用先进的统计和机器学习方法，可以增强与病理活动相关的认知负荷建模。然而，仍需要更具区分度的病理指标和更高的诊断准确性。
本研究主题旨在探索基于人工智能系统的新进展和技术，特别是机器学习和深度学习方法，以利用生物信号进行神经系统疾病的诊断。主要目标是研究这些先进的计算方法如何能够提高神经系统疾病诊断的准确性和可靠性。具体要解决的问题包括：如何优化机器学习模型以分析生物信号？哪些深度学习架构最有效于检测特定的神经系统疾病？如何将这些技术整合到临床实践中以提供实时诊断支持？
为了进一步了解机器学习和深度学习在神经系统疾病诊断中的应用，我们欢迎以下主题的文章：
- 经典机器学习方法（例如决策树、支持向量机、k-近邻）
- 深度学习技术（例如卷积神经网络、长短期记忆网络、自编码器）
- 各种生物信号的分析（例如EEG、EMG、ECG、MEG、fNIRS、语音、诱发电位）
- 多模态生物信号数据的综合诊断模型
- 实时诊断工具和系统的开发
- 证明基于AI的诊断方法有效性的病例研究和临床试验
- 在实施用于神经系统疾病诊断的人工智能技术中的伦理考虑和挑战
(全文结束)
