优化使用汤普森采样加速经颅磁刺激治疗慢性疼痛

简要摘要

本研究的目的是评估针对躯体-认知行动网络（SCAN）和行动运动网络（AMN）中个性化节点的加速间歇性theta burst刺激（aiTBS）治疗慢性疼痛的安全性和有效性。研究将采用Thompson Sampling，一种贝叶斯强化学习算法，根据个体反应模式优化刺激位点选择。这种方法有可能通过缩短时间表、通过精确靶向解决疼痛网络中的个体差异，以及通过加速神经可塑性实现更有效的疼痛缓解，从而革新疼痛管理。 研究的具体目标包括： 1. 建立SCAN和AMN连接性与认知-情感疼痛症状之间的关系。 2. 评估Thompson Sampling优化后的aiTBS在SCAN和AMN上对情感和感觉运动疼痛维度的疗效。 3. 确定预测治疗反应和缓解的fMRI连接性生物标志物。