NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığının tedavisi için klinik olarak konuşlandırılmış derin beyin stimülasyonu (DBS) sabit stimülasyon parametreleri ile açık bir döngüde çalışır ve bu yüksek enerji tüketimi ve suboptimal terapi ile sonuçlanabilir. Bu el yazmasının amacı, bir hesaplama modelinde simülasyon yoluyla, model nöronlardaki normal aktiviteyi kurtarmak için uyarım parametrelerini otomatik olarak ayarlayabilecek bir kapalı döngü kontrol sistemi kurmaktır. Abartılan beta bant aktivitesi Parkinson hastalığının bir özelliği olarak kabul edilir ve globus pallidus internüsün (GPi) model nöronlarındaki beta bant aktivitesi GPi'nin DBS'sini kontrol etmek için geri besleme sinyali olarak kullanılmıştır. Geleneksel oransal kontrolör ve oransal-entegral kontrolör, hedef beta gücü seviyesi ile Parkinson koşullarında beta gücü arasındaki hatayı ortadan kaldırmada etkili değildi. Kontrolör parametrelerinin ayarlanmasındaki zorlukların üstesinden gelmek ve tesisteki değişiklikler durumunda izleme performansını artırmak için, santralin ters modelini oluşturmak için Radyal Basis Fonksiyonu (RBF) ağı tanıtılarak bir denetleyici kontrol algoritması uygulandı. Simülasyon sonuçları, hedef beta gücünün, Parkinson durumundaki değişikliklerin varlığında ve hedef beta gücü seviyesindeki dinamik değişiklikler sırasında başarılı bir şekilde izlendiğini göstermektedir. Hesaplamalı çalışmamız, Parkinson hastalığının tedavisi için DBS parametrelerinin gerçek zamanlı modülasyonu için RBF ağ güdümlü denetleyici kontrol algoritmasının fizibilitesini önermektedir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Clinically deployed deep brain stimulation (DBS) for the treatment of Parkinson's disease operates in an open loop with fixed stimulation parameters, and this may result in high energy consumption and suboptimal therapy. The objective of this manuscript is to establish, through simulation in a computational model, a closed-loop control system that can automatically adjust the stimulation parameters to recover normal activity in model neurons. Exaggerated beta band activity is recognized as a hallmark of Parkinson's disease and beta band activity in model neurons of the globus pallidus internus (GPi) was used as the feedback signal to control DBS of the GPi. Traditional proportional controller and proportional-integral controller were not effective in eliminating the error between the target level of beta power and the beta power under Parkinsonian conditions. To overcome the difficulties in tuning the controller parameters and improve tracking performance in the case of changes in the plant, a supervisory control algorithm was implemented by introducing a Radial Basis Function (RBF) network to build the inverse model of the plant. Simulation results show the successful tracking of target beta power in the presence of changes in Parkinsonian state as well as during dynamic changes in the target level of beta power. Our computational study suggests the feasibility of the RBF network-driven supervisory control algorithm for real-time modulation of DBS parameters for the treatment of Parkinson's disease.
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.