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2022年1月11日 ；98 (2) 实践、教育和研究中的当代问题 开放获取

2035年的神经调节

神经学未首页来预测系列

蒂姆·丹尼森，玛莎·j·莫雷尔
第一次出版2022年1月10日 DOI: https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000013061
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  • Technology Stack for a Neuromodulation Device The system interacts with the nervous system through material interfaces for sensing physiologic signals as well as stimulation. The sensors can include direct measurements of electrical activity or surrogates such as inertial signals. These signals can be used to estimate the patient's state, and then a control policy determines what adjustments should be made to the stimulation pattern. The closed-loop system is supported with databases, modeling, and machine learning to optimize performance; data gathering requires additional infrastructure for telemetry and data storage. Core technologies such as circuit design, energy storage, and information are common to many stack designs.
    " data-icon-position="" data-hide-link-title="0">图2
    图2 神经调节设备的技术堆栈

    该系统通过物质界面与神经系统相互作用，以感知生理信号和刺激。传感器可以包括电活动的直接测量或替代品，如惯性信号。这些信号可以用来估计病人的状态，然后控制策略决定应该对刺激模式进行哪些调整。闭环系统由数据库、建模和机器学习支持，以优化性能;数据收集需要额外的遥测和数据存储基础设施。电路设计、储能、信息等核心技术是很多堆叠设计的共性。

  • Device Approaches to Optimize Therapeutic Control Future device algorithms will combine multiple approaches to optimize therapeutic control. Similar to physiologic processes, the devices will optimize predictive, feedforward models and responsive, sensor-based feedback algorithms. The middle open loop signal flow represents classical stimulation methods, in which the clinician acts as the control for configuring the stimulator based on immediate observations. Recently, the adaptive feedback methods use embedded sensors to adjust stimulation in real-time, with the know-how of the clinician applied in an algorithm that classifies the patient's state, and then takes the appropriate action with the control policy 24 hours a day, 7 days a week. Researchers are now exploring how feedforward mechanisms such as sleep–wake and other biological rhythms at multiple timescales might optimize control of the device.
    " data-icon-position="" data-hide-link-title="0">图3
    图3 优化治疗控制的设备方法

    未来的设备算法将结合多种方法来优化治疗控制。与生理过程类似，这些设备将优化预测前馈模型和响应性强、基于传感器的反馈算法。中间的开环信号流代表经典的刺激方法，其中临床医生作为基于即时观察配置刺激器的控制者。最近，自适应反馈方法使用嵌入式传感器实时调整刺激，临床医生的专业知识应用于一种算法，对患者的状态进行分类，然后根据控制策略采取适当的行动，每周7天，每天24小时。研究人员目前正在探索，在多个时间尺度上，睡眠-觉醒和其他生物节律等前馈机制如何优化对设备的控制。

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