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Enregistrement W4387879470 · doi:10.1101/2023.10.19.563097

Closed-Loop Estimation of Neurostimulation Strength-Duration Curve Using Fisher Information Optimization and Comparison With Uniform and Random Methods

2023· preprint· en· W4387879470 sur OpenAlexaff
Seyed Mohammad Mahdi Alavi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheobaseMathematicsPulse (music)StatisticsControl theory (sociology)AlgorithmComputer sciencePhysicsVoltageMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Strength-duration (SD) curve, rheobase and chronaxie parameters provide insights about the interdependence between stimulus strength and stimulus duration (or pulse width), and the neural activation dynamics such as the membrane time constant, which are useful for diagnostics and therapeutic applications. The existing SD curve estimation methods are based on open-loop uniform and/or random selection of the pulse widths. Objective To develop a method for closed-loop estimation of the SD curve. Method In the proposed method, after the selection of each pulse width through Fisher information matrix (FIM) optimization, the corresponding motor threshold (MT) is computed, the SD curve estimation is updated, and the process continues until satisfaction of a stopping rule based on the successive convergence of the SD curve parameters. The results are compared with various uniform methods where pulse widths are chosen in ascending, descending and random orders, and with methods with two and all non-uniform random pulse widths. Results 160 simulation cases were run. The FIM method satisfied the stopping rule in 144 runs, and estimated the rheobase (chronaxie in parenthesis) with an average absolute relative error (ARE) of 1.73% (2.46%), with an average of 82 samples. At this point, methods with two and all random pulse widths, and uniform methods with descending, ascending and random orders led to 5.66% (20.27%), 2.15% (4.51%), 8.57% (54.96%), 3.52% (5.45%), and 2.19% (4.40%) AREs, which are greater than that achieved through the FIM method. In all 160 runs, The FIM method has chosen the minimum and maximum pulse widths as the optimal pulse widths. Conclusions The SD curve is identifiable by acquiring the SD data from the minimum and maximum pulse widths achieved through the FIM optimization. The SD data at random or uniform pulse widths from only the vertical area or lower plateau of the curve might not result in satisfactory estimation. Significance This paper provides insights about pulse widths selection in closed-loop and open-loop SD curve estimation methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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