Online Bayesian optimization of vagus nerve stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. In bioelectronic medicine, neuromodulation therapies induce neural signals to the brain or organs, modifying their function. Stimulation devices capable of triggering exogenous neural signals using electrical waveforms require a complex and multi-dimensional parameter space to control such waveforms. Determining the best combination of parameters (waveform optimization or dosing) for treating a particular patient’s illness is therefore challenging. Comprehensive parameter searching for an optimal stimulation effect is often infeasible in a clinical setting due to the size of the parameter space. Restricting this space, however, may lead to suboptimal therapeutic results, reduced responder rates, and adverse effects. Approach . As an alternative to a full parameter search, we present a flexible machine learning, data acquisition, and processing framework for optimizing neural stimulation parameters, requiring as few steps as possible using Bayesian optimization. This optimization builds a model of the neural and physiological responses to stimulations, enabling it to optimize stimulation parameters and provide estimates of the accuracy of the response model. The vagus nerve (VN) innervates, among other thoracic and visceral organs, the heart, thus controlling heart rate (HR), making it an ideal candidate for demonstrating the effectiveness of our approach. Main results. The efficacy of our optimization approach was first evaluated on simulated neural responses, then applied to VN stimulation intraoperatively in porcine subjects. Optimization converged quickly on parameters achieving target HRs and optimizing neural B-fiber activations despite high intersubject variability. Significance. An optimized stimulation waveform was achieved in real time with far fewer stimulations than required by alternative optimization strategies, thus minimizing exposure to side effects. Uncertainty estimates helped avoiding stimulations outside a safe range. Our approach shows that a complex set of neural stimulation parameters can be optimized in real-time for a patient to achieve a personalized precision dosing.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».