Deep Neural Network Approaches for Closed-Loop Deep Brain Stimulation

Dyb hjernestimulation (DBS) er guldstandardbehandlingen til patienter med medicinresistente motoriske komplikationer af Parkinsons sygdom (PD) og giver den eneste mulighed for at registrere og stimulere i de humane basale ganglier. Senest har den samtidige brug af forskningselektrokortikografi (ECoG) under DBS-kirurgi, herunder banebrydende arbejde fra Pittsburgh, yderligere muliggjort grundlæggende neurovidenskabelige undersøgelser af menneskelig kortikal-subkortikal netværksdynamik. Opdagelsen af, at afvigende synkronisering af rytmisk neuronal aktivitet registreret hos PD-patienter er undertrykt af DBS, har fremmet konceptet, at mål forbundet med patologisk aktivitet kan bruges som biomarkører til at kontrollere leveringen af ​​DBS-terapi. Pilotstudier af aDBS i PD har rapporteret lovende kliniske resultater fra udløsning af DBS-stimulering, når signalet optaget fra DBS-elektroden viste et højt niveau af oscillerende kraft i beta-frekvensområdet (13 - 35 Hz). Den tilgang har dog vigtige begrænsninger. Vigtigst er det, at beta-effekt, der er registreret fra DBS-ledningen, undertrykkes af bevægelse, inklusive PD-tremor, dens detektion er meget afhængig af ledningsplacering, og den optagemontage, der er nødvendig for at optage under stimulering, er inkompatibel med retningsbestemt strømstyring, en nylig innovation, der anvender segmenterede stimuleringskontakter. Den iboende kompleksitet af det øgede parameterrum gennem DBS innovationer overvælder også standard programmeringsteknikker. Endelig vil brugen af ​​yderligere biomarkørsignaler (f.eks. optaget fra cortex) sandsynligvis forbedre evnen til adaptivt at kontrollere DBS for lidelser præget af komplekse multidimensionelle symptomatologier såsom PD. Det nuværende forslag vil etablere metoder til at overvinde disse begrænsninger ved at udvikle teknikker til multifunktionsklassificering fra ECoG-optagelser ved hjælp af avancerede maskinlæringsalgoritmer.