NMM-Based Patient-Specific Temporally-Adaptive Stimulation Optimization for Seizure Control
Notice bibliographique
Résumé
We present a framework for the development of closed-loop neurostimulators that can deliver patient-optimized and temporally-adaptive stimulation pulses for epileptic seizure control. While many studies have targeted patient-specific seizure detection, little attention has been given to tailoring stimulation parameters for individual patients. This work prioritizes patient-specific stimulation optimization, assuming the seizure has already been detected. The proposed method employs a model predictive controller (MPC) that can rapidly converge to an optimal set of stimulation parameters for a specific patient thanks to being pre-trained with a neural mass model (NMM) that is fine-tuned to the patient's pre-recorded data. The development and patientspecific customization of the NMM are presented, showing its ability to generate synthetic intracranial electroencephalography (iEEG) with consistently-high spectral correlation to real prerecorded iEEG, for both normal and seizure periods (with a statistically-significant number of samples). We also showcase how these patient-customized NMMs are used along with the MPC to optimize the stimulation parameters for seizure control. Examples from both sub-optimal and optimal stimulation therapies are presented, as well as how the parameter space is navigated efficiently by leveraging historical data, leading to convergence towards an optimal point with minimal iterations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».