論文の概要: Preliminary Results of Neuromorphic Controller Design and a Parkinson's Disease Dataset Building for Closed-Loop Deep Brain Stimulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17756v1
- Date: Thu, 25 Jul 2024 04:10:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 15:17:52.230863
- Title: Preliminary Results of Neuromorphic Controller Design and a Parkinson's Disease Dataset Building for Closed-Loop Deep Brain Stimulation
- Title（参考訳）: クローズドループ脳深部刺激のためのニューロモルフィックコントローラ設計とパーキンソン病データセット構築の予備的結果
- Authors: Ananna Biswas, Hongyu An,
- Abstract要約: 閉ループDeep Brain Stimulation (CL-DBS) はパーキンソン病患者の運動障害を軽減することを目的としている。
現在のCL-DBSシステムは、強化学習、ファジィインタフェース、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)など、エネルギー非効率なアプローチを利用している。
本研究は、PD患者の各種重症度に応じてDBS電気信号の大きさを調整するために、Leaky Integrate and Fire Neuron(LIF)コントローラを用いた新しいニューロモルフィックアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3044677039636754
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Parkinson's Disease afflicts millions of individuals globally. Emerging as a promising brain rehabilitation therapy for Parkinson's Disease, Closed-loop Deep Brain Stimulation (CL-DBS) aims to alleviate motor symptoms. The CL-DBS system comprises an implanted battery-powered medical device in the chest that sends stimulation signals to the brains of patients. These electrical stimulation signals are delivered to targeted brain regions via electrodes, with the magnitude of stimuli adjustable. However, current CL-DBS systems utilize energy-inefficient approaches, including reinforcement learning, fuzzy interface, and field-programmable gate array (FPGA), among others. These approaches make the traditional CL-DBS system impractical for implanted and wearable medical devices. This research proposes a novel neuromorphic approach that builds upon Leaky Integrate and Fire neuron (LIF) controllers to adjust the magnitude of DBS electric signals according to the various severities of PD patients. Our neuromorphic controllers, on-off LIF controller, and dual LIF controller, successfully reduced the power consumption of CL-DBS systems by 19% and 56%, respectively. Meanwhile, the suppression efficiency increased by 4.7% and 6.77%. Additionally, to address the data scarcity of Parkinson's Disease symptoms, we built Parkinson's Disease datasets that include the raw neural activities from the subthalamic nucleus at beta oscillations, which are typical physiological biomarkers for Parkinson's Disease.
- Abstract（参考訳）: パーキンソン病は世界中で何百万人もの個人を苦しめている。
パーキンソン病に対する有望な脳再生療法として、CL-DBS(Clocd-loop Deep Brain Stimulation)は運動障害を緩和することを目的としている。
CL-DBSシステムは、胸部にバッテリ駆動の医療装置を埋め込んだもので、患者の脳に刺激信号を送信する。
これらの電気刺激信号は電極を介して標的の脳領域に伝達され、刺激の大きさは調節可能である。
しかし、現在のCL-DBSシステムは、強化学習、ファジィインタフェース、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)など、エネルギー非効率なアプローチを採用している。
これらのアプローチにより、従来のCL-DBSシステムは、インプラントやウェアラブル医療機器では実用的ではない。
本研究は、PD患者の各種重症度に応じてDBS電気信号の大きさを調整するために、Leaky Integrate and Fire Neuron(LIF)コントローラを用いた新しいニューロモルフィックアプローチを提案する。
我々のニューロモルフィックコントローラ、オンオフLIFコントローラ、デュアルLIFコントローラは、CL-DBSシステムの消費電力をそれぞれ19%と56%減らすことに成功した。
一方、抑制効率は4.7%と6.77%向上した。
さらに、パーキンソン病の症状のデータ不足に対処するため、我々はパーキンソン病の典型的な生理的バイオマーカーであるベータ発振時の視床下核からの生の神経活動を含むパーキンソン病データセットを構築した。
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