基于体内训练的深度脑刺激
机器学习
2025-10-07 v1
摘要
深度脑刺激（DBS）是治疗帕金森病（PD）的高度有效方法。近期研究使用强化学习（RL）用于DBS，RL智能体调节刺激频率和幅度。但这些模型依赖于在患者中不可测量的生物标志物，且仅存在于脑芯片（BoC）模拟中。本文提出一种基于RL的DBS方法，根据可在体内测量的脑活动调整这些刺激参数。使用基于基底神经节区域脑模型训练的TD3算法，我们看到对与PD病情相关的生物标志物抑制作用较大，优于现代临床DBS实现。我们的智能体在抑制PD生物标志物方面优于标准临床方法，同时依赖于可在真实世界环境中测量的信息，从而为针对个体患者需求训练个人化RL智能体的可能性打开了大门。
引用
@article{arxiv.2510.03643,
title = {In-Vivo Training for Deep Brain Stimulation},
author = {Nicholas Carter and Arkaprava Gupta and Prateek Ganguli and Benedikt Dietrich and Vibhor Krishna and Samarjit Chakraborty},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.03643},
year = {2025}
}