論文の概要: Microelectrode Signal Dynamics as Biomarkers of Subthalamic Nucleus Entry on Deep Brain Stimulation: A Nonlinear Feature Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22454v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 23:23:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-07 02:47:44.353738
• Title: Microelectrode Signal Dynamics as Biomarkers of Subthalamic Nucleus Entry on Deep Brain Stimulation: A Nonlinear Feature Approach
• Title（参考訳）: 脳深部刺激における視床下核内侵入のバイオマーカーとしての微小電極信号ダイナミクス:非線形特徴のアプローチ
• Authors: Ana Luiza S. Tavares, Artur Pedro M. Neto, Francinaldo L. Gomes, Paul Rodrigo dos Reis, Arthur G. da Silva, Antonio P. Junior, Bruno D. Gomes,
• Abstract要約: 本稿では、非線形力学とエントロピーに基づくメトリクスを利用して、STN内外から記録された神経活動の分類を行うフレームワークを提案する。 本研究は,DBS手術中におけるリアルタイム・データ駆動意思決定支援における非線形・エントロピー信号記述子の可能性を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate intraoperative localization of the subthalamic nucleus (STN) is essential for the efficacy of Deep Brain Stimulation (DBS) in patients with Parkinson's disease. While microelectrode recordings (MERs) provide rich electrophysiological information during DBS electrode implantation, current localization practices often rely on subjective interpretation of signal features. In this study, we propose a quantitative framework that leverages nonlinear dynamics and entropy-based metrics to classify neural activity recorded inside versus outside the STN. MER data from three patients were preprocessed using a robust artifact correction pipeline, segmented, and labelled based on surgical annotations. A comprehensive set of recurrence quantification analysis, nonlinear, and entropy features were extracted from each segment. Multiple supervised classifiers were trained on every combination of feature domains using stratified 10-fold cross-validation, followed by statistical comparison using paired Wilcoxon signed-rank tests with Holm-Bonferroni correction. The combination of entropy and nonlinear features yielded the highest discriminative power, and the Extra Trees classifier emerged as the best model with a cross-validated F1-score of 0.902+/-0.027 and ROC AUC of 0.887+/-0.055. Final evaluation on a 20% hold-out test set confirmed robust generalization (F1= 0.922, ROC AUC = 0.941). These results highlight the potential of nonlinear and entropy signal descriptors in supporting real-time, data-driven decision-making during DBS surgeries
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病に対する深部脳刺激(DBS)の有効性には,視床下核の正確な術中局在が不可欠である。 マイクロ電極記録(MER)は、DBS電極の注入中に豊富な電気生理学的情報を提供するが、現在の局在は、しばしば信号の特徴の主観的解釈に依存している。 本研究では、非線形ダイナミクスとエントロピーに基づくメトリクスを利用して、STN内外から記録された神経活動の分類を行う定量的フレームワークを提案する。 3例のMERデータは,堅牢なアーティファクト補正パイプラインを用いて前処理し,外科的アノテーションに基づいてラベル付けした。 各セグメントから逐次定量分析,非線形,エントロピーの特徴を総合的に抽出した。 階層化された10倍のクロスバリデーションを用いて特徴領域の組合せについて複数の教師付き分類器を訓練し、続いてホルム・ボンフェロニ補正を用いたウィルコクソン符号ランクのペアを用いた統計的比較を行った。 エントロピーと非線形特徴の組み合わせは高い判別力を与え、エクストラツリー分類器は 0.902+/-0.027、ROC AUC 0.887+/-0.055 のクロスバリデーションF1スコアの最良のモデルとして登場した。 20%のホールドアウトテストセットの最終的な評価では、ロバストな一般化が確認された(F1=0.922, ROC AUC = 0.941)。 これらの結果はDBS手術中におけるリアルタイム・データ駆動意思決定支援における非線形・エントロピー信号記述子の可能性を強調している。

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