Enhancing the selective electrical activation of human vagal nerve fibers: a comparative computational modeling study with validation in a rat sciatic model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. Vagus nerve stimulation (VNS) is an emerging treatment option for a myriad of medical disorders, where the method of delivering electrical pulses can vary depending on the clinical indication. In this study, we investigated the relative effectiveness of electrically activating the cervical vagus nerve among three different approaches: nerve cuff electrode stimulation (NCES), transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS), and enhanced TENS (eTENS). The objectives were to characterize factors that influenced nerve activation and to compare the nerve recruitment properties as a function of nerve fiber diameter. Methods. The Finite Element Model, based on data from the Visible Human Project, was implemented in COMSOL. The three simulation types were compared under a range of vertical and horizontal displacements relative to the location of the vagus nerve. Monopolar anodic stimulation was examined, along with latency and activation of different fiber sizes. Nerve activation was determined via the activating function and McIntyre-Richardson-Grill models, and activation thresholds were validated in an in-vivo rodent model. Results. While NCES produced the lowest activation thresholds, eTENS generally performed superior to TENS under the range of conditions and fiber diameters, producing activation thresholds up to three times lower than TENS. eTENS also preserved its enhancement when surface electrodes were displaced away from the nerve. Anodic stimulation revealed an inhibitory region that removed eTENS benefits. eTENS also outperformed TENS by up to four times when targeting smaller diameter nerve fibers, scaling similar to a cuff electrode. In latency and activation of smaller diameter nerve fibers, eTENS results resembled those of NCES more than a TENS electrode. Activation threshold ratios were consistent in in-vivo validation. Significance. Our findings expand upon previously identified mechanisms for eTENS and further demonstrate how eTENS emulates a nerve cuff electrode to achieve lower activation thresholds. This work further characterizes considerations required for VNS under the three stimulation methods.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».