論文の概要: Deep learning for spike detection in deep brain stimulation surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05755v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 13:15:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-27 05:24:27.468694
• Title: Deep learning for spike detection in deep brain stimulation surgery
• Title（参考訳）: 深部脳刺激手術におけるスパイク検出のための深部学習
• Authors: Arkadiusz Nowacki, Ewelina Ko{\l}pa, Mateusz Szychiewicz, Konrad Ciecierski
• Abstract要約: 深部脳刺激(Deep brain stimulation、DBS)はパーキンソン病などの病態の治療に成功している神経外科手術である。 電気刺激は、脳の特定の焦点に電極を埋め込むことによって行われ、疾患の症状を著しく減少させる。 本稿では,深層学習を用いたDBS脳外科手術中に取得した神経活動の記録を解析する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep brain stimulation (DBS) is a neurosurgical procedure successfully used to treat conditions such as Parkinson's disease. Electrostimulation, carried out by implanting electrodes into an identified focus in the brain, makes it possible to reduce the symptoms of the disease significantly. In this paper, a method for analyzing recordings of neuronal activity acquired during DBS neurosurgery using deep learning is presented. We tested using a convolutional neural network (CNN) for this purpose. Based on the time window, the classifier assesses whether neuronal activity (spike) is present. The maximum accuracy value for the classifier was 98.98%, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was 0.9898. The method made it possible to obtain a classification without using data preprocessing.
• Abstract（参考訳）: 深部脳刺激(Deep brain stimulation、DBS)はパーキンソン病などの病態の治療に成功している神経外科手術である。 電極を脳の特定焦点に挿入して電気刺激を行うことで、疾患の症状を著しく軽減することができる。 本稿では,深層学習を用いたDBS脳外科手術中に取得した神経活動の記録を解析する手法を提案する。 この目的で畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いてテストを行った。 時間窓に基づいて、分類器はニューロン活動(spike)が存在するかどうかを評価する。 分類器の最大精度は98.98%であり、受信機動作特性曲線(AUC)の面積は0.9898である。 この手法により,データ前処理を使わずに分類が可能となった。

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