NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Derin beyin stimülasyonu (DBS) Parkinson hastalığı (PD) için etkili bir terapötik çözüm haline gelmiştir. Adaptif kapalı döngü DBS, PD dinamiklerine dayalı uyarım parametrelerini otomatik olarak belirleyerek uyarım kaynaklı yan etkileri en aza indirmek için kullanılabilir. Bu makalede, talamik popülasyonlardaki nöronlar arasındaki etkileşimi modelleyerek, talamik ağ düzeyinde modülasyon, belirsizlik ve dış rahatsızlıklarla çok girişli çok çıkışlı (MIMO) doğrusal olmayan birinci derece bir sistem olarak standart bir kanonik formda temsil edilir. Talamusa uygulanan sürekli adaptif DBS akımı ile talamik nöron popülasyonlarının membran potansiyelinin kontrolü için hızlı ve sağlam bir MIMO adaptif bulanık terminal sürgüleme modu kontrol (AFTSMC) sınıfı sunulmuştur. Modelin bilinmeyen doğrusal olmayan dinamiklerini tahmin etmek için bulanık bir mantık sistemi (FLS) kullanılır ve FLS parametrelerinin optimal değerlere yakınsamasını garanti etmek için FLS'nin ağırlıkları çevrimiçi olarak ayarlanır. Simülasyon sonuçları, önerilen AFTSMC'nin klasik adaptif bulanık kayar mod kontrolüne (AFSMC) kıyasla sadece önemli ölçüde daha düşük izleme hataları üretmediğini, aynı zamanda daha sağlam ve güvenilir çıktılar sağladığını göstermektedir. Sonuçlar, önerilen AFTSMC'nin donanım tasarımı ve uygulaması için son derece arzu edilen daha sağlam ve pürüzsüz bir kontrol girişi sağladığını göstermektedir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Deep brain stimulation (DBS) has become an effective therapeutic solution for Parkinson's disease (PD). Adaptive closed-loop DBS can be used to minimize stimulation-induced side effects by automatically determining the stimulation parameters based on the PD dynamics. In this paper, by modeling the interaction between the neurons in populations of the thalamic, the network-level modulation of thalamic is represented in a standard canonical form as a multi-input multi-output (MIMO) nonlinear first-order system with uncertainty and external disturbances. A class of fast and robust MIMO adaptive fuzzy terminal sliding mode control (AFTSMC) has been presented for control of membrane potential of thalamic neuron populations through continuous adaptive DBS current applied to the thalamus. A fuzzy logic system (FLS) is used to estimate the unknown nonlinear dynamics of the model, and the weights of FLS are adjusted online to guarantee the convergence of FLS parameters to optimal values. The simulation results show that the proposed AFTSMC not only significantly produces lower tracking errors in comparison with the classical adaptive fuzzy sliding mode control (AFSMC), but also makes more robust and reliable outputs. The results suggest that the proposed AFTSMC provides a more robust and smooth control input which is highly desirable for hardware design and implementation.
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.