Time-efficient identification of a brain network input-output (IO) dynamics model for brain stimulation includes generating an input stochastic-switched noise-modulated waveform characterized by at least one parameter modulated according to a stochastic-switched noise sequence, inputting the input stochastic-switched noise-modulated waveform to a clinical brain-response system, recording one or more time-correlated outputs of the clinical brain-response system responsive to the input stochastic-switched noise-modulated waveform, and identifying a brain network IO dynamics model that optimally correlates the input stochastic-switched noise-modulated waveform to the one or more time-delimited outputs of the clinical brain-response system. A desired brain response to an input electrical signal may be obtained using the model, such as by modulating the input electrical signal using a closed-loop control algorithm based on the brain network IO dynamics model.L'invention concerne une identification efficace dans le temps d'un modèle de dynamique d'entrée-sortie (E/S) de réseau cérébral de stimulation cérébrale consistant à générer une forme d'onde modulée par bruit à commutation stochastique d'entrée caractérisée par au moins un paramètre modulé conformément à une séquence de bruit à commutation stochastique, à entrer la forme d'onde modulée par bruit à commutation stochastique d'entrée dans un système clinique de réponse cérébrale, à enregistrer une ou plusieurs sorties corrélées dans le temps du système clinique de réponse cérébrale en réponse à la forme d'onde modulée par bruit à commutation stochastique d'entrée, et à identifier un modèle de dynamique d'E/S de réseau cérébral mettant en corrélation optimale la forme d'onde modulée par bruit à commutation stochastique d'entrée et la ou les sorties délimitées dans le temps du système clinique de réponse cérébrale. Le modèle permet d'obtenir une réponse cérébrale souhaitée à un signal électrique d'entrée, par exemple par
