Deep Neural Network Approaches for Closed-Loop Deep Brain Stimulation

Dyp hjernestimulering (DBS) er gullstandardbehandlingen for pasienter med medisinresistente motoriske komplikasjoner av Parkinsons sykdom (PD) og gir den eneste muligheten til å registrere og stimulere i de menneskelige basalgangliene. Senest har samtidig bruk av forskningselektrokortikografi (ECoG) under DBS-kirurgi, inkludert banebrytende arbeid fra Pittsburgh, ytterligere muliggjort grunnleggende nevrovitenskapelig undersøkelse av menneskelig kortikal-subkortikal nettverksdynamikk. Oppdagelsen om at avvikende synkronisering av rytmisk neuronal aktivitet registrert hos PD-pasienter undertrykkes av DBS har fremmet konseptet om at tiltak assosiert med patologisk aktivitet kan brukes som biomarkører for å kontrollere leveringen av DBS-terapi. Pilotstudier av aDBS i PD har rapportert lovende kliniske resultater fra utløsning av DBS-stimulering når signalet registrert fra DBS-elektroden viste et høyt nivå av oscillerende kraft i beta-frekvensområdet (13 - 35 Hz). Denne tilnærmingen har imidlertid viktige begrensninger. Det viktigste er at betakraft registrert fra DBS-elektroden undertrykkes av bevegelse inkludert PD-tremor, dets deteksjon er svært avhengig av elektrodeplassering og opptaksmontasjen som er nødvendig for å registrere under stimulering er inkompatibel med retningsbestemt strømstyring, en ny innovasjon som bruker segmenterte stimuleringskontakter. Den iboende kompleksiteten til den økte parameterplassen gjennom DBS-innovasjoner overvelder også standard programmeringsteknikker. Til slutt vil bruk av ytterligere biomarkørsignaler (f.eks. registrert fra cortex) sannsynligvis forbedre evnen til adaptivt å kontrollere DBS for lidelser preget av komplekse flerdimensjonale symptomatologier som PD. Det nåværende forslaget vil etablere metoder for å overvinne disse begrensningene ved å utvikle teknikker for flerfunksjonsklassifisering fra ECoG-opptak, ved bruk av avanserte maskinlæringsalgoritmer.