NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Subtalamik çekirdeğin (STN) yüksek frekanslı derin beyin stimülasyonu (DBS) Parkinson hastalığının (PD) motor semptomlarını baskılamada etkilidir. Mevcut klinik olarak deployed DBS teknolojisi, açık döngü tarzında çalışır, yani sabit parametreli yüksek frekanslı stimülasyon, hastanın ihtiyaçlarına veya durumuna değişmez şekilde sürekli olarak teslim edilir. Bu iki büyük zorluk oluşturur: (1) sürekli yüksek frekanslı uyarımların enerji talepleri nedeniyle uyarıcı pilin tükenmesi, (2) yüksek frekanslı uyarım kaynaklı yan etkiler. Kapalı döngülü derin beyin stimülasyonu (CL DBS), parkinson semptomlarının daha az enerji gerektiren ve açık döngü DBS'den daha az yan etki uyandıran stimülasyon parametreleri ile baskılanmasında etkili olabilir. Bununla birlikte, CL DBS'nin tasarımı, PD'nin semptomlarını yansıtan uygun bir biyobelirteç seçimi, uygun bir referans sinyali ayarı ve referans sinyalindeki dinamik değişikliklere uyum sağlamak için bir denetleyici uygulaması da dahil olmak üzere çeşitli zorluklarla birlikte gelir. Beta osilatör aktivitesindeki dinamik değişiklikler gönüllü hareket sırasında meydana gelir ve bu nedenle bu tür dinamik aktiviteyi izlemenin bir performans avantajı olabilir. Bu zorlukları, bazal gangliyonun biyofiziksel tabanlı ağ modelini kullanarak kapalı döngü denetleyicisinin performansını inceleyerek ele aldık. Model tabanlı değerlendirme iki bölümden oluşuyordu: (1) Bir dinamik referans sinyalinin büyüklüğüne göre optimal DBS frekanslarını hesaplamak için bir Oransal-Entegral (PI) denetleyicisi uyguladık, beta bandındaki osilatör gücü (13-35 Hz) model globus pallidus internus (GPi) nöronlardan kaydedildi. (2) Routh-Hurwitz hesaplama yöntemine göre doğrusal bir otomatik gerileme modeli tabanlı haritalama fonksiyonunu birleştirdik. Simülasyon sonuçları, PI denetleyicisi tarafından hem sabit hem de dinamik beta osilatör aktivitesinin başarılı bir şekilde izlendiğini gösterdi ve PI denetleyicisi, referans sinyalindeki dinamik değişiklikleri izledi, bu da sabit açık döngülü DBS tarafından gerçekleştirilemeyecek bir şeydi.
Özgün kaynak özetini okuyun
High-frequency deep brain stimulation (DBS) of the subthalamic nucleus (STN) is effective in suppressing the motor symptoms of Parkinson's disease (PD). Current clinically-deployed DBS technology operates in an open-loop fashion, i.e., fixed parameter high-frequency stimulation is delivered continuously, invariant to the needs or status of the patient. This poses two major challenges: (1) depletion of the stimulator battery due to the energy demands of continuous high-frequency stimulation, (2) high-frequency stimulation-induced side-effects. Closed-loop deep brain stimulation (CL DBS) may be effective in suppressing parkinsonian symptoms with stimulation parameters that require less energy and evoke fewer side effects than open loop DBS. However, the design of CL DBS comes with several challenges including the selection of an appropriate biomarker reflecting the symptoms of PD, setting a suitable reference signal, and implementing a controller to adapt to dynamic changes in the reference signal. Dynamic changes in beta oscillatory activity occur during the course of voluntary movement, and thus there may be a performance advantage to tracking such dynamic activity. We addressed these challenges by studying the performance of a closed-loop controller using a biophysically-based network model of the basal ganglia. The model-based evaluation consisted of two parts: (1) we implemented a Proportional-Integral (PI) controller to compute optimal DBS frequencies based on the magnitude of a dynamic reference signal, the oscillatory power in the beta band (13-35 Hz) recorded from model globus pallidus internus (GPi) neurons. (2) We coupled a linear auto-regressive model based mapping function with the Routh-Hurwitz stability analysis method to compute the parameters of the PI controller to track dynamic changes in the reference signal. The simulation results demonstrated successful tracking of both constant and dynamic beta oscillatory activity by the PI controller, and the PI controller followed dynamic changes in the reference signal, something that cannot be accomplished by constant open-loop DBS.
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.