Adaptive Recruitment Curve Analysis Using Bayesian Modeling
Enhancing Speed and Accuracy of Motor Evoked Potential Recruitment Curve Analysis Using Hierarchical Bayesian Modeling
The purpose of this study is to better understand how electrical or magnetic stimulation affect the nervous system by optimizing the way researchers measure muscle responses. The relationship between stimulation intensity and muscle response is described by "neural recruitment curves," which are critical for monitoring the state of the nervous system during therapies like transcranial magnetic stimulation (TMS) and spinal cord stimulation (SCS).
This study tests a new, real-time computational approach based on our previously developed methods (Hierarchical Bayesian models) to estimate these recruitment curves more efficiently. The primary goal is to use this model to dynamically guide the experiment, automatically selecting the optimal stimulation intensities to test.
The investigators hypothesize that this optimized approach will accurately estimate the entire recruitment curve, or specific targets components of it like the motor threshold, using significantly fewer samples than standard methods. By reducing the number of measurements required, this approach aims to decrease experimental time and minimize participant burden, making future TMS and SCS therapies and experiments more feasible and efficient.
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Interwencja / Leczenie
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Transcranial magnetic stimulation and other types of neurostimulation play a crucial role in advancing the understanding and manipulation of neural activity for both research and therapeutic purposes. The proposed approach to sampling recruitment curves in real-time promises to significantly improve the efficiency and precision of experiments that use electrical or electromagnetic stimulation techniques, reducing the experimental burden for participants as well as experimenters. By enhancing experimental efficiency in multiple experimental settings and techniques, this research directly contributes to accelerating the translation of scientific discoveries into clinical applications. This study will benchmark the relative performance of different methods against each other by testing existing and proposed algorithms using neurostimulation in people, and comparing the resultant estimates in recruitment curve parameters, and the number of samples required to reach predefined tolerances on these parameters.
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Zapisy
Faza
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: James R McIntosh, PhD
- Numer telefonu: +19294352335
- E-mail: jrm2263@cumc.columbia.edu
Lokalizacje studiów
-
-
New York
-
New York, New York, Stany Zjednoczone, 10032
- Rekrutacyjny
- Columbia University Irving Medical Center
-
Kontakt:
- James R McIntosh, PhD
- Numer telefonu: 9294352335
- E-mail: jrm2263@cumc.columbia.edu
-
Główny śledczy:
- James R McIntosh, PhD
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Opis
Inclusion Criteria:
- Healthy adult volunteers aged 18 years and older.
- Able to understand study procedures and provide written informed consent.
Exclusion Criteria:
- 1. History of adverse reaction to Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) or non-invasive neurostimulation.
- 2. History of seizures, epilepsy, or family history of epilepsy.
- 3. History of stroke, brain injury, or illness causing brain injury.
- 4. History of head injury or neurosurgery.
- 5. History of neurological diseases, or central nervous system lesions.
- 6. Presence of metallic implants or foreign bodies in the head (outside of dental work/fillings).
- 7. Presence of implanted electronic or medical devices (e.g., cardiac pacemakers, medical pumps, implanted stimulators).
- 8. Current pregnancy or possibility of pregnancy.
- 9. Currently taking medications that alter cortical excitability or lower seizure threshold.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Podstawowa nauka
- Przydział: Nie dotyczy
- Model interwencyjny: Zadanie dla jednej grupy
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Liczba ramion
Broń i interwencje
Grupa uczestników / ArmGrupa uczestników / Arm |
Interwencja / LeczenieInterwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Test of developed methods
Participants undergo distinct experiments within a single session to compare different neurostimulation sampling algorithms. Each experiment involves recruitment curve sampling with different methods (e.g., Uniform, Expected Information Gain) to evaluate the accuracy and efficiency of motor threshold. |
Standard uniform distribution sampling used as a baseline comparison. An active sampling algorithm for recruitment curve estimation. An alternative active sampling algorithm for recruitment curve estimation. Algorithm: Adaptive threshold hunting using the Parameter Estimation by Sequential Testing (PEST) algorithm. The proposed algorithms will deliver stimulation by using this magnetic stimulation methodology. The proposed algorithms will deliver stimulation by using this electrical stimulation methodology. |
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Number of stimuli to reach a pre-defined threshold error
Ramy czasowe: Through completion of the study visit, 2-4 hours.
|
Number of stimuli required for the compared methods to reach a pre-defined error threshold relative to the ground truth, computed from recruitment curves fitted after sampling using aggregated data. |
Through completion of the study visit, 2-4 hours.
|
|
Number of stimuli to reach a pre-defined predictive curve error
Ramy czasowe: Through completion of the study visit, 2-4 hours.
|
Number of stimuli required for the compared methods to reach a pre-defined error threshold relative to the ground truth, computed from recruitment curves fitted after sampling using aggregated data. |
Through completion of the study visit, 2-4 hours.
|
Miary wyników drugorzędnych
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Mean absolute error in a given parameter (e.g. threshold, predictive curve, slope) for a given number of stimuli
Ramy czasowe: Through completion of the study visit, 2-4 hours.
|
The error of the methods under comparison, with the ground truth computed from recruitment curves fitted subsequent to sampling using aggregated data. |
Through completion of the study visit, 2-4 hours.
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Współpracownicy
Współpracownicy
Śledczy
Śledczy
- Główny śledczy: James R McIntosh, PhD, Columbia University
Publikacje i pomocne linki
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Szacowany)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- AAAV6853
- 1R03NS141040-01A1 (Grant/umowa NIH USA)
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
De-identified MEP data and analysis code and algorithms.
Ramy czasowe udostępniania IPD
Together with publication at the end of this study (04/2027).
Kryteria dostępu do udostępniania IPD
Open access repository (e.g. Zenodo and Github).
Typ informacji pomocniczych dotyczących udostępniania IPD
- ANALITYCZNY_KOD
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .