Deep brain stimulation: is it time to change gears by closing the loop?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. Adaptive deep brain stimulation (aDBS) is a form of invasive stimulation that was conceived to overcome the technical limitations of traditional DBS, which delivers continuous stimulation of the target structure without considering patients’ symptoms or status in real-time. Instead, aDBS delivers on-demand, contingency-based stimulation. So far, aDBS has been tested in several neurological conditions, and will be soon extensively studied to translate it into clinical practice. However, an exhaustive description of technical aspects is still missing. Approach. in this topical review, we summarize the knowledge about the current (and future) aDBS approach and control algorithms to deliver the stimulation, as reference for a deeper undestending of aDBS model. Main results. We discuss the conceptual and functional model of aDBS, which is based on the sensing module (that assesses the feedback variable), the control module (which interpretes the variable and elaborates the new stimulation parameters), and the stimulation module (that controls the delivery of stimulation), considering both the historical perspective and the state-of-the-art of available biomarkers. Significance. aDBS modulates neuronal circuits based on clinically relevant biofeedback signals in real-time. First developed in the mid-2000s, many groups have worked on improving closed-loop DBS technology. The field is now at a point in conducting large-scale randomized clinical trials to translate aDBS into clinical practice. As we move towards implanting brain-computer interfaces in patients, it will be important to understand the technical aspects of aDBS.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».