NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
DBS elektrodunun optimum elektrofizyolojik yerleştirilmesi, daha iyi uzun vadeli klinik sonuçlara yol açabilir. Stereotaksik nörogörüntülemede subjektif anatomik değişkenlik ve sınırlamalar ameliyathanede gerçekleştirilen fizyolojik haritalamanın karmaşıklığını arttırır. Mikroelektrot tek birim nöronal kayıt, en yaygın intraoperatif haritalama tekniği olmaya devam etmektedir, ancak önemli bir uzmanlık gerektirir ve sinyalin sağlam ölçümü de dahil olmak üzere potansiyel teknik zorluklarla doludur. Buna karşılık, yerel alan potansiyelleri (LFP'ler), salınımlı ve sağlam doğası nedeniyle ve hastalık belirtileri ile daha fazla ilişkili olması nedeniyle, bu teknik sorunların üstesinden gelebilir. Bu nedenle, mikroelektrode kaydedilmiş LFP'lerden çıkarılan çoklu spektral özelliklerin, optimal parçanın ve STN lokalizasyonunun tanımlanmasını otomatikleştirmek için kullanılabileceğini varsaymıştık. Bu bağlamda, farklı derinliklerde DBS elektrot implantasyon ameliyatı sırasında 22 hastadan üç parçada mikroelektrotlardan LFP'leri kaydettik ve tek üniteli kayıtların yorumlanmasına dayanarak beyin cerrahı tarafından seçilen parçayı tahmin etmeyi amaçladık. Kanallar arasındaki ortak aktiviteyi kaldırmak ve mekansal özgüllüklerini artırmak için, her parçadaki LFP'leri birleştirmek için en az ortalama kare (LMS) algoritması kullanıldı. Beta bandındaki alt bant gücü (11-32 Hz) ve yüksek frekans aralığı (200-450 Hz) dekorla ilgili LFP verilerinden çıkarıldı ve özellik olarak kullanıldı. Hem STN'nin dorsal sınırının lokalizasyonu hem de optimal parçanın tahmini için doğrusal bir ayrımcı analiz (LDA) yöntemi uygulandı. Bu düşük ve yüksek frekanslı bantlardan gelen bilgileri birleştirerek, STN'nin dorsal sınırı, kök ortalama kare (RMS) hatası ile 1.22 mm olarak lokalize edildi. Optimum parça için tahmin doğruluğu %80 idi. Bireysel beta bandı (11-32 Hz) ve yüksek frekans salınımlarının aralığı (200-450 Hz) sırasıyla 72 ve 68% tahmin accuracies sağladı. Monopolar LFP verileri ile elde edilen en iyi tahmin sonucu %68 idi. Bu sonuçlar, LFP'lerin STN lokalizasyonu ve kronik DBS elektrot implantasyonu için pistin seçimi için ameliyat odasındaki hesaplama zekası ile stratejik olarak kaynaştırılabileceğinin ilk kanıtlarını ortaya koymaktadır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Optimal electrophysiological placement of the DBS electrode may lead to better long term clinical outcomes. Inter-subject anatomical variability and limitations in stereotaxic neuroimaging increase the complexity of physiological mapping performed in the operating room. Microelectrode single unit neuronal recording remains the most common intraoperative mapping technique, but requires significant expertise and is fraught by potential technical difficulties including robust measurement of the signal. In contrast, local field potentials (LFPs), owing to their oscillatory and robust nature and being more correlated with the disease symptoms, can overcome these technical issues. Therefore, we hypothesized that multiple spectral features extracted from microelectrode-recorded LFPs could be used to automate the identification of the optimal track and the STN localization. In this regard, we recorded LFPs from microelectrodes in three tracks from 22 patients during DBS electrode implantation surgery at different depths and aimed to predict the track selected by the neurosurgeon based on the interpretation of single unit recordings. A least mean square (LMS) algorithm was used to de-correlate LFPs in each track, in order to remove common activity between channels and increase their spatial specificity. Subband power in the beta band (11-32 Hz) and high frequency range (200-450 Hz) were extracted from the de-correlated LFP data and used as features. A linear discriminant analysis (LDA) method was applied both for the localization of the dorsal border of STN and the prediction of the optimal track. By fusing the information from these low and high frequency bands, the dorsal border of STN was localized with a root mean square (RMS) error of 1.22 mm. The prediction accuracy for the optimal track was 80%. Individual beta band (11-32 Hz) and the range of high frequency oscillations (200-450 Hz) provided prediction accuracies of 72 and 68% respectively. The best prediction result obtained with monopolar LFP data was 68%. These results establish the initial evidence that LFPs can be strategically fused with computational intelligence in the operating room for STN localization and the selection of the track for chronic DBS electrode implantation.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.