Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference · 2019
Towards automated patient-specific optimization of deep brain stimulation for movement disorders.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Sarikhani Parisa, Miocinovic Svjetlana, Mahmoudi Babak
Аннотация
In this paper we present a simulation framework for automated optimization of deep brain stimulation (DBS) parameters based on the hand kinematics signal as the feedback signal, in patients with essential tremor. We used Gaussian Process regression (GPR) models to develop patient-specific models for predicting the effect of DBS on the hand kinematics using the clinical data that was recorded during DBS programming. In this framework, we characterized the performance of a Bayesian Optimization method to identify the optimal DBS parameters that maximized the clinical efficacy. Our results demonstrate the feasibility of using black-box optimization methods for automated identification of optimal DBS parameters in clinical settings.