Quantitative Assessment of Deep Brain Stimulation on Tremor in Multiple Sclerosis Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Multiple sclerosis (MS) is a chronic disease that gives rise to a number of unpleasant symptoms that can be difficult to manage by conventional means. There are some aspects of MS-related disability which can be improved by using Deep Brain Stimulation (DBS); particularly movement disorders, such as tremor. The research aim is to study the effect of DBS on MS tremor with a quantitative approach. Methods: Raw tremor data was provided by the Surgical Center for Movement Disorders at the University of British Columbia, Canada. The hand tremor signal was collected on 8 MS subjects and 10 healthy individuals during finger-to-nose test (FNT) by using motion analysis system. Patients executed the FNT with DBS OFF and ON. Nonlinear and statistical features were extracted from tremor spectrum as tremor indexes. Tremor reduction by using DBS was determined by classifying mentioned features into three groups of healthy, DBS ON and DBS OFF. Results: Several dominant peaks were observed in power spectrum of the recorded signals which indicate MS tremor consists of several tremor subtypes due to different sites of demyelinating lesions affecting cerebellum and its output pathways. Results of frequency analysis revealed tremor spectrum dominant frequency in healthy group was significantly greater than for the patients with DBS ON and OFF (p<0.05). Additionally, classification results demonstrated that tremor of 6 patients out of 8 decreased significantly when their DBS was ON. Conclusion: Overall, in 75% of patients with MS who suffered from tremor, thalamic DBS significantly reduced their tremor. In addition, power spectrum dominant frequency has high potential for a quantitative and objective measure of MS tremor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».