Parkinsonian rest tremor can be distinguished from voluntary hand movements based on subthalamic and cortical activity.

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

AmaçParkinsonian dinlenme titremesini ve farklı gönüllü el hareketlerini beyin aktivitesini analiz ederek ayırt etmek.MetodlarParkinson hastalığı olan altı hastanın subtalamik çekirdeğinden manyetoensefalografi ve yerel alan potansiyel kayıtlarını yeniden analiz ettik. Veriler dopaminerjik ilaçtan (Med Off) çekildikten sonra ve levodopa (Med On) uygulamasından sonra elde edildi. gradyan destekli ağaç öğrenme kullanarak, biz titreme, yumruk sıkma, önkol uzantısı veya titremesiz dinlenme olarak çağları sınıflandırdı.SonuçlarSubthalamic aktivite tek başına dört farklı motor durumunu ayırt etmek için yetersizdi (dengeli doğruluk ortalama: 38%, std: 7%). Kortikal ve subtalamik özelliklerin kombinasyonu, aksine, çok daha doğru bir sınıflandırmaya izin verdi (dengeli doğruluk şu anlama gelir: %75, std: %17). Tek bir kortikal alan eklenmesi, yalnızca subtalamik aktiviteye dayalı sınıflandırmaya kıyasla dengeli doğruluğu ortalama %17 oranında artırdı. Çoğu hastada, en bilgilendirici kortikal alanlar sensorimotor kortikal bölgelerdi. Kod çözme performansı Med On ve Med Off'da benzerdi.KonfeksiyonlarElektrofisiyolojik kayıtlar, kortikal sinyallerin subtalamik aktiviteye ek olarak izlenmesi şartıyla, birkaç motor durumunu ayırt etmeye izin verir.ÖnemlilikKortikal kayıtları, subkortikal kayıtları ve makine öğrenimini birleştirerek, adaptif derin beyin uyarı sistemleri sarsıntıyı özel olarak tespit edebilir ve birkaç motor durumuna yeterince yanıt verebilir.

Özgün kaynak özetini okuyun

ObjectiveTo distinguish Parkinsonian rest tremor and different voluntary hand movements by analyzing brain activity.MethodsWe re-analyzed magnetoencephalography and local field potential recordings from the subthalamic nucleus of six patients with Parkinson's disease. Data were obtained after withdrawal from dopaminergic medication (Med Off) and after administration of levodopa (Med On). Using gradient-boosted tree learning, we classified epochs as tremor, fist-clenching, forearm extension or tremor-free rest.ResultsSubthalamic activity alone was insufficient for distinguishing the four different motor states (balanced accuracy mean: 38%, std: 7%). The combination of cortical and subthalamic features, in contrast, allowed for a much more accurate classification (balanced accuracy mean: 75%, std: 17%). Adding a single cortical area improved balanced accuracy by 17% on average, as compared to classification based on subthalamic activity alone. In most patients, the most informative cortical areas were sensorimotor cortical regions. Decoding performance was similar in Med On and Med Off.ConclusionsElectrophysiological recordings allow for distinguishing several motor states, provided that cortical signals are monitored in addition to subthalamic activity.SignificanceBy combining cortical recordings, subcortical recordings and machine learning, adaptive deep brain stimulation systems might be able to detect tremor specifically and to respond adequately to several motor states.

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.