大家好，我是Dexter，一名拥有认知科学与人工智能背景的独立研究员和开发者，同时也是丛集性头痛的终身患者。本项目得到OpenBCI发现计划的支持，旨在探索一种创新方法，通过新型神经反馈系统实时调节大脑活动，以中止急性丛集性头痛发作。借助人工智能的新兴能力和OpenBCI生物传感技术的精确性，我希望开发一种非侵入性、无需药物的解决方案，为急性丛集性头痛发作提供快速缓解。丛集性头痛
丛集性头痛是一种罕见的神经系统疾病，其特征是剧烈的单侧疼痛，通常集中在眼睛和太阳穴周围。丛集性头痛常被误诊和误解，它与偏头痛不同，有时因其疼痛强度而被称为“自杀性头痛”。发作可持续15分钟至3小时，并以集群形式出现，通常在一个周期内的每天同一时间发作。虽然确切病因未知，但下丘脑，特别是视交叉上核，被认为在这种疾病的病理生理学中起着重要作用。SCN是人体主要的生物钟，调节我们的松果体和昼夜节律，从而影响睡眠-觉醒周期。脑波夹带
脑波夹带是一种利用外部刺激（如脉冲光或声音）来同步大脑活动并影响大脑状态的技术。该方法基于这样一种理解：神经振荡或“脑波”在编码和传输大脑内信息方面起着至关重要的作用。通过将这些振荡与外部刺激对齐，已被证明可以调节大脑活动并诱导特定状态。最近的研究强调了脑波夹带影响认知性能和神经可塑性的潜力。项目概述
本项目目标是开发一个系统，利用AI生成的视觉刺激来响应实时的神经反馈输入。我们计划首先在无疼痛状态下进行训练，为受试者建立基线，从而在控制信号和特定的视觉刺激模式之间创建关联。然后，我们可以开始对处于急性发作状态的受试者进行干预，通过施加对抗性反馈，通过调制刺激并触发受试者已形成“肌肉记忆”的夹带状态，试图将其“推回”无疼痛状态。通过引入负反馈作为夹带机制，我们旨在减弱SCN的过度激活，并诱导能够抵消这种过度兴奋的状态。该系统将使外部刺激与个体的内部状态同步，以识别并召回这些 counteract 的大脑状态，从而有可能阻止急性丛集发作的进展。进展与时间表
通过利用人工智能、神经反馈和脑波夹带，本研究项目旨在为管理急性丛集性头痛发作提供一种非药物替代方案。我希望我的发现有助于为受这种衰弱性疾病影响的人们开发个性化的、技术驱动的医疗保健解决方案。
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