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J-GLOBAL ID：201802271035866930   整理番号：18A0439319

結合有限要素法とネットワークモデルにおけるDBS中の振動抑制の不確実性の定量化【Powered by NICT】

Uncertainty Quantification of Oscillation Suppression During DBS in a Coupled Finite Element and Network Model

著者 (4件)： Schmidt Christian (Institute of General Electrical Engineering, University of Rostock, Rostock, Germany) ,  Dunn Eleanor (School of Electrical, Electronic and Communications Engineering, University College Dublin, Dublin, Ireland) ,  Lowery Madeleine (School of Electrical, Electronic and Communications Engineering, University College Dublin, Dublin, Ireland) ,  van Rienen Ursula (Institute of General Electrical Engineering, University of Rostock, Rostock, Germany)
資料名： IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering  (IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)
巻： 26  号： 2  ページ： 281-290  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0560A  ISSN： 1534-4320  CODEN： ITNSB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳の皮質-基底核ネットワークと体積導体モデルのモデルは,深部脳刺激(DBS)の作用機序への洞察を提供することができる。本研究では,DBS中のげっ歯類の脳の三次元有限要素モデルから得られた細胞外電場分布にネットワークモデル,パーキンソン病条件下での結合を示した。結合モデルは,DBS中の振動神経活動の抑制に及ぼす,注入後の電極の周りに生成し,脳組織とカプセル化組織の電気的性質の不確実性の影響を調べた。ネットワーク活性に及ぼすDBSのこの効果に得られた不確実性は,一般化多項式カオスに基づく計算効率的非侵襲確率論的アプローチを用いて定量化した。結果は脳組織の電気的性質の変化は,DBS中の振動活性の抑制のレベルに大きな影響を持つ可能性があることを示唆した。模擬振動活性の抑制にグローバル感度解析を適用してカプセル化組織の電気的性質の不確実性の影響はわずかな影響を与え,文献における流れに規制されたDBSの機構を調べるこれ迄の実験及び計算研究と一致することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  電気的性質 ,  *不確実性 ,  *有限要素法 ,  感度解析 ,  大脳基底核 ,  *防振 ,  Parkinson病 ,  *モデル
準シソーラス用語： 確率的方法 ,  多項式カオス ,  脳組織 ,  神経活動 ,  深部脳刺激 ,  *ネットワークモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 有限要素法 ,  ネットワークモデル ,  DBS ,  振動抑制 ,  不確実性 ,  定量化