NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Derin beyin stimülasyonu (DBS) için yeni nesil uyarlanabilir stratejilerin tanımlanması, bu tür denetleyicileri klinik olarak test etmek ve uygulamak için karışık donanım yazılım sistemlerinin geliştirilmesini gerektirecektir. Bu amaca doğru, uyarlanabilir derin beyin stimülasyonunun (aDBS) kontrolörlerinin temel unsuru olarak üst düzey özellikler (çok görevlilik, donanım soyutlaması ve dinamik çalışma) sağlayan bir işletim sistemi (OS) tanıtmak, yeni kontrol stratejilerinin yeteneklerini ve geliştirme hızını genişletebilir. Bununla birlikte, bu tür yazılım çerçeveleri, bu çözümü implante edilebilir cihazlar için olanaksız hale getirebilecek önemli güç tüketimi yükü de sunar. Bunu ele almak için, bu çalışmada bu yükü azaltmak için dört teknik önerilmekte ve değerlendirilmektedir: kenesiz boşta çalışma modu, azaltılmış ve dinamik örnekleme, tamponlu okuma modu ve görev bisikleti. Patolojik osilatör nöral aktiviteyi bastırmak için çift eşik adaptif derin beyin stimülasyon algoritması, enerji tasarruflu bir işletim sistemi olan YetiOS üzerinde önerilen enerji tasarrufu teknikleri ile birlikte STM32L476RE mikrodenetleyicisi üzerinde çalıştı. Sistem daha sonra kontrolör için bir biyobelirteç olarak hareket eden yerel alan potansiyelini (LFP'ler) simüle etmek için parkinsonian bazal gangliyasının ortalama alan modeline bağlı bir emülasyon ortamı kullanılarak test edildi. OS tabanlı kontrolör tek başına 1 kHz örnekleme oranı için 10.03 mW'lık bir güç tüketimi sundu. Bu, önerilen kenesiz boşta kalma modu, dinamik örnekleme, tamponlu okuma ve görev bisiklet teknikleri uygulanarak 12 muW'a düşürüldü. Önerilen yöntemleri kullanan işletim sistemi tabanlı kontrolör, yeni kontrol yöntemlerinin hızlı ve esnek bir şekilde test edilmesini ve uygulanmasını kolaylaştırabilir. Ayrıca, yaklaşım, farklı nörolojik koşullar ve donanım platformları arasında çok çeşitli kontrol algoritmalarının enerji verimli bir şekilde uygulanmasını sağlamak için gelecekteki implante edilebilir cihazlarda merkezi bir unsur olma potansiyeline sahiptir.
Özgün kaynak özetini okuyun
The identification of a new generation of adaptive strategies for deep brain stimulation (DBS) will require the development of mixed hardware-software systems for testing and implementing such controllers clinically. Towards this aim, introducing an operating system (OS) that provides high-level features (multitasking, hardware abstraction, and dynamic operation) as the core element of adaptive deep brain stimulation (aDBS) controllers could expand the capabilities and development speed of new control strategies. However, such software frameworks also introduce substantial power consumption overhead that could render this solution unfeasible for implantable devices. To address this, in this work four techniques to reduce this overhead are proposed and evaluated: a tick-less idle operation mode, reduced and dynamic sampling, buffered read mode, and duty cycling. A dual threshold adaptive deep brain stimulation algorithm for suppressing pathological oscillatory neural activity was implemented along with the proposed energy saving techniques on an energy-efficient OS, YetiOS, running on a STM32L476RE microcontroller. The system was then tested using an emulation environment coupled to a mean field model of the parkinsonian basal ganglia to simulate local field potential (LFPs) which acted as a biomarker for the controller. The OS-based controller alone introduced a power consumption overhead of 10.03 mW for a sampling rate of 1 kHz. This was reduced to 12 μW by applying the proposed tick-less idle mode, dynamic sampling, buffered read and duty cycling techniques. The OS-based controller using the proposed methods can facilitate rapid and flexible testing and implementation of new control methods. Furthermore, the approach has the potential to become a central element in future implantable devices to enable energy-efficient implementation of a wide range of control algorithms across different neurological conditions and hardware platforms.
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.