Deep Neural Network Approaches för Closed-Loop Deep Brain Stimulation

Djup hjärnstimulering (DBS) är guldstandardbehandlingen för patienter med medicinresistenta motoriska komplikationer av Parkinsons sjukdom (PD) och ger den enda möjligheten att registrera och stimulera i de mänskliga basala ganglierna. Senast har den samtidiga användningen av forskningselektrokortikografi (ECoG) under DBS-kirurgi, inklusive banbrytande arbete från Pittsburgh, ytterligare möjliggjort grundläggande neurovetenskaplig undersökning av mänsklig kortikal-subkortikal nätverksdynamik. Upptäckten att avvikande synkronisering av rytmisk neuronal aktivitet registrerad hos PD-patienter undertrycks av DBS har fört fram konceptet att åtgärder associerade med patologisk aktivitet kan användas som biomarkörer för att kontrollera leveransen av DBS-terapi. Pilotstudier av aDBS i PD har rapporterat lovande kliniska resultat från att trigga DBS-stimulering när signalen som registrerats från DBS-elektroden visade en hög nivå av oscillerande kraft i betafrekvensområdet (13 - 35 Hz). Det tillvägagångssättet har dock viktiga begränsningar. Viktigast av allt är att betaeffekt som registreras från DBS-kabeln undertrycks av rörelse inklusive PD-tremor, dess detektering är starkt beroende av elektrodens placering och inspelningsmontaget som behövs för att spela in under stimulering är inkompatibelt med riktad strömstyrning, en ny innovation som använder segmenterade stimuleringskontakter. Den inneboende komplexiteten i det ökade parameterutrymmet genom DBS-innovationer överväldigar också standardprogrammeringstekniker. Slutligen kommer användning av ytterligare biomarkörsignaler (t.ex. inspelade från cortex) sannolikt att förbättra förmågan att adaptivt kontrollera DBS för störningar som kännetecknas av komplexa flerdimensionella symptomatologier som PD. Det nuvarande förslaget kommer att fastställa metoder för att övervinna dessa begränsningar genom att utveckla tekniker för klassificering av flera funktioner från ECoG-inspelningar, med hjälp av avancerade maskininlärningsalgoritmer.