NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Derin beyin stimülasyonu (DBS) terapileri, obsesif kompulsif bozukluk, epilepsi ve Parkinson hastalığı da dahil olmak üzere bir dizi nörolojik hastalığın tedavisinde klinik başarı göstermiştir. DBS terapilerinin etkinliğini artırmak için ortaya çıkan bir strateji, belirli semptomlarla ilişkili biyobelirteçleri algılayabilen kapalı döngü, adaptif DBS sistemleri geliştirmek ve buna karşılık olarak DBS parametrelerini gerçek zamanlı olarak ayarlamaktır. Bu tür sistemlerin geliştirilmesi, DBS açıkken altta yatan sinir sinyallerinin kapsamlı bir analizini gerektirir, böylece aday biyobelirteçler tanımlanabilir ve değişen DBS parametrelerinin etkileri daha iyi anlaşılabilir. Bununla birlikte, DBS, altta yatan sinir sinyallerinin ve dolayısıyla DBS'nin altında yatan biyolojik mekanizmaların analiz edilmesini engelleyen yüksek genlik, yüksek frekans uyarım eserleri oluşturur. Ek olarak, DBS cihazları genellikle eser frekansını takmak için düşük örnekleme oranları gerektirir ve bilinmeyen uzunlukta eksik veri ile sinyal kayıtları oluşturabilen kablosuz veri iletim yöntemlerine dayanır. Bu nedenle, geleneksel obje çıkarma yöntemleri bu ayara uygulanamaz. Eksik verilerin varlığında ve uyarılma sıklığının Nyquist frekansını aştığı bazı durumlarda uyarılma eserlerini doğru bir şekilde kaldırabilen DBS uygulamaları için yeni bir periyodik eser kaldırma algoritması sunuyoruz. Sayısal örnekler, özel donanım üzerinde uygulandığında, bu algoritmanın DBS uyarılma eserlerini kaldırmak ve dolayısıyla aday biyobelirteçlerin gerçek zamanlı olarak keşfedilmesine yardımcı olmak için gömülü kapalı döngü DBS terapilerinde kullanılma potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. Önerilen algoritmamız için kod Github'da herkese açıktır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Deep brain stimulation (DBS) therapies have shown clinical success in the treatment of a number of neurological illnesses, including obsessive-compulsive disorder, epilepsy, and Parkinson's disease. An emerging strategy for increasing the efficacy of DBS therapies is to develop closed-loop, adaptive DBS systems that can sense biomarkers associated with particular symptoms and in response, adjust DBS parameters in real-time. The development of such systems requires extensive analysis of the underlying neural signals while DBS is on, so that candidate biomarkers can be identified and the effects of varying the DBS parameters can be better understood. However, DBS creates high amplitude, high frequency stimulation artifacts that prevent the underlying neural signals and thus the biological mechanisms underlying DBS from being analyzed. Additionally, DBS devices often require low sampling rates, which alias the artifact frequency, and rely on wireless data transmission methods that can create signal recordings with missing data of unknown length. Thus, traditional artifact removal methods cannot be applied to this setting. We present a novel periodic artifact removal algorithm for DBS applications that can accurately remove stimulation artifacts in the presence of missing data and in some cases where the stimulation frequency exceeds the Nyquist frequency. The numerical examples suggest that, if implemented on dedicated hardware, this algorithm has the potential to be used in embedded closed-loop DBS therapies to remove DBS stimulation artifacts and hence, to aid in the discovery of candidate biomarkers in real-time. Code for our proposed algorithm is publicly available on Github.
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.