Seizure Suppression Efficacy of Closed-Loop Versus Open-Loop Deep Brain Stimulation in a Rodent Model of Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
We assess and compare the effects of both closed-loop and open-loop neurostimulation of the rat hippocampus by means of a custom low-power programmable therapeutic neurostimulation device on the suppression of spontaneous seizures in a rodent model of epilepsy. Chronic seizures were induced by intraperitoneal kainic acid injection. Two bipolar electrodes were implanted into the CA1 regions of both hippocampi. The electrodes were connected to the custom-built programmable therapeutic neurostimulation device that can trigger an electrical stimulation either in a periodic manner or upon detection of the intracerebral electroencephalographic (icEEE) seizure onset. This device includes a microchip consisting of a 256-channel icEEG recording system and a 64-channel stimulator, and a programmable seizure detector implemented in a field-programmable gate array (FPGA). The neurostimulator was used to evaluate seizure suppression efficacy in ten epileptic rats for a total of 240 subject-days (5760 subject-hours). For this purpose, all rats were randomly divided into two groups: the no-stimulation group and the stimulation group. The no-stimulation group did not receive stimulation. The stimulation group received, first, closed-loop stimulation and, next, open-loop stimulation. The no-stimulation and stimulation groups had a similar seizure frequency baseline, averaging five seizures per day. Closed-loop stimulation reduced seizure frequency by 90% and open-loop stimulation reduced seizure frequency by 17%, both in the stimulation group as compared to the no-stimulation group.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».