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J-GLOBAL ID：201702235401508352   整理番号：17A1099441

既存実験的視床DBS強化された道具的学習に基づく閉ループ制御のための原理証明シミュレーション【Powered by NICT】

A proof-of-principle simulation for closed-loop control based on preexisting experimental thalamic DBS-enhanced instrumental learning

著者 (15件)： Wang Ching-Fu (Department of Biomedical Engineering, National Yang Ming University, No.155, Sec.2, Linong St., Taipei 112, Taiwan, ROC) ,  Yang Shih-Hung (Department of Mechanical and Computer Aided Engineering, Feng Chia University, No. 100, Wenhwa Rd., Taichung 407, Taiwan, ROC) ,  Lin Sheng-Huang (Department of Neurology, Tzu Chi General Hospital, Tzu Chi University, No. 707, Sec. 3, Chung, Yang Rd., Hualien 970, Taiwan, ROC) ,  Chen Po-Chuan (Department of Biomedical Engineering, National Yang Ming University, No.155, Sec.2, Linong St., Taipei 112, Taiwan, ROC) ,  Lo Yu-Chun (The Ph.D. Program for Neural Regenerative Medicine, Taipei Medical University, No. 250 Wu-Hsing St., Taipei 110, Taiwan, ROC) ,  Pan Han-Chi (Institute of Biomedical Engineering and Nanomedicine, National Health Research Institutes, No.35 Keyan Rd., Zhunan, Miaoli County 350, Taiwan, ROC) ,  Lai Hsin-Yi (Interdisciplinary Institute of Neuroscience and Technology (ZIINT), Qiushi Academy for Advanced Studies (QAAS), Zhejiang University, No.268, Kaixuan Rd., Hangzhou, Zhejiang 310029, China) ,  Liao Lun-De (Institute of Biomedical Engineering and Nanomedicine, National Health Research Institutes, No.35 Keyan Rd., Zhunan, Miaoli County 350, Taiwan, ROC) ,  Liao Lun-De (Singapore Institute for Neurotechnology (SINAPSE), Centre for Life Sciences, National University of Singapore, No.28 Medical Drive, #05-COR, 117456, Singapore) ,  Lin Hui-Ching (Department and Institute of Physiology, School of Medicine, National Yang Ming University, Taipei 112, Taiwan, ROC) ,  Lin Hui-Ching (Brain Research Center, National Yang Ming University, No.155, Sec.2, Linong St., Taipei 112, Taiwan, ROC) ,  Chen Hsu-Yan (Department of Biomedical Engineering, National Yang Ming University, No.155, Sec.2, Linong St., Taipei 112, Taiwan, ROC) ,  Huang Wei-Chen (Department of Materials Science and Engineering, Carnegie Mellon University, No.5000 Forbes Avenue, Wean Hall 3325, Pittsburgh, PA 15213, USA) ,  Huang Wun-Jhu (Department of Mechanical and Computer Aided Engineering, Feng Chia University, No. 100, Wenhwa Rd., Taichung 407, Taiwan, ROC) ,  Chen You-Yin (Department of Biomedical Engineering, National Yang Ming University, No.155, Sec.2, Linong St., Taipei 112, Taiwan, ROC)
資料名： Brain Stimulation  (Brain Stimulation)
巻： 10  号： 3  ページ： 672-683  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3152A  ISSN： 1935-861X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深部脳刺激(DBS)は,Parkinson病や本態性振戦の治療のための有効な治療法として適用されている。いくつかの開ループDBS制御戦略は,臨床実験のために開発されたが,それらは短い蓄電池寿命と非効率的な治療により制限されている。,多くの閉ループDBS制御システムは神経信号からのフィードバック,電力消費を低減するために報告されている刺激パラメータを調整し自動的にこれらの問題に対処するために設計した。しかし,モデルと刺激のバイオマーカーとの関係は不明である場合,他のDBS応用,すなわち,DBS強化された道具的学習のための最適制御方式を開発することは困難である。さらに,研究数は認知機能のための閉ループDBS制御の効果,機器スキル学習などを研究し,シミュレーション環境に実装した。本論文では,閉ループD BSシステム用の原理証明設計を提案し,DBS(ceDBS),in vivo実験データに基づくスキル学習を増強することを認知強化した。ceDBSニューラル信号処理システムによる動物の視床外側中心(CL)核からの局所電場電位(LFP)信号を取得した。シータ振動(4 7 Hz)と学習期間の強い結合が水報酬関連レバー押し学習課題であった。シータ帯域電力比,平均全バンド(1 55 Hz)電力比平均シータバンドは,機器スキル学習の強化のための生理学的マーカーとして使用できた。シータ帯域電力比のオンライン抽出は,フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)に実装した。外因性入力(ARX)に基づく予測器を用いた自己回帰はCL タラム酸DBSモデルを構築し,過去の生理学的マーカーと適用DBSに従って将来の生理学的マーカーを予測するために設計した。予測は閉ループDBSコントローラの設計を支援できた。ファジィエキスパートシステムに基づくDBSコントローラは,一連の規則により予測される生理的マーカーによるDBSを自動的に制御した。シミュレーション実験結果は,閉ループ制御アーキテクチャに基づくceDBSは予測生理学的マーカーを用いた電力消費を減少させただけでなく,DBSコントローラを介した生理学的なマーカーの望ましいレベルを達成したことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 生理学 ,  信号処理 ,  制御系 ,  *シミュレーション ,  最適制御 ,  予測 ,  *視床 ,  制御装置 ,  周波数帯 ,  *学習 ,  電力消費 ,  Parkinson病 ,  電力 ,  *フィードバック制御
準シソーラス用語： スキル学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 深部脳刺激 ,  閉ループシステム ,  局所電場電位 ,  自己回帰外因性 ,  ファジィエキスパートシステム ,  機器スキル学習

分類 (3件)： 神経系の疾患  (GN03000O) ,  神経系疾患の治療一般  (GN05010N) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (10件)： 実験 ,  視床 ,  DBS ,  強化 ,  道具 ,  学習 ,  閉ループ制御 ,  原理 ,  証明 ,  シミュレーション