设计用于癫痫抑制的患者特异性最优神经刺激模式
神经元与认知
2018-06-07 v1
摘要
神经刺激是一种有前景的减轻癫痫发作的疗法。然而，通过实验确定最优刺激模式极为困难。本研究利用人类记录数据，建立了一个包含24个神经元、描述海马连接性与动力学的功能统计模型。在该重建的神经元网络中，通过计算机模拟诱发自发性癫痫样活动。随后将该网络作为测试平台，设计并验证多种神经刺激模式。常用的周期性脉冲串在任何频率下均无法永久消除癫痫。接着采用模拟退火全局优化算法，识别出一种成功消除92%癫痫发作的最优刺激模式。最后，在完全响应式或“闭环”神经刺激范式下，该最优刺激成功阻止网络进入癫痫状态。我们提出，此处提出的通过算法识别患者特异性神经刺激模式的框架，可大幅提升神经刺激设备对癫痫的疗效。
引用
@article{arxiv.1801.05116,
title = {Designing Patient-Specific Optimal Neurostimulation Patterns for Seizure Suppression},
author = {Roman A. Sandler and Kunling Geng and Dong Song and Robert E. Hampson and Mark R. Witcher and Sam A. Deadwyler and Theodore W. Berger and Vasilis Z. Marmarelis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.05116},
year = {2018}
}