A generalized predictive closed-loo

A generalized predictive closed-loop control strategy to improve the basal ganglia activity patterns in Parkinson's disease (PD) is explored in this paper. Based on system identification, an input-output model is established to reveal the relationship between external stimulation and neuronal responses. The model contributes to the implementation of the generalized predictive control (GPC) algorithm that generates the optimal stimulation waveform to modulate the activities of neuronal nuclei. By analyzing the roles of two critical control parameters within the GPC law, optimal closed-loop control that has the capability of restoring the normal relay reliability of the thalamus with the least stimulation energy expenditure can be achieved. In comparison with open-loop deep brain stimulation and traditional static control schemes, the generalized predictive closed-loop control strategy can optimize the stimulation waveform without requiring any particular knowledge of the physiological properties of the system. This type of closed-loop control strategy generates an adaptive stimulation waveform with low energy expenditure with the potential to improve the treatments for PD.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กลยุทธ์ทั่วไประบบควบคุมวงปิดเพื่อปรับปรุงรูปแบบกิจกรรม ganglia มะเร็งในโรคพาร์กินสัน (PD) ที่สำรวจในเอกสารนี้ รูปแบบอินพุตเอาท์พุตจากระบบรหัส และก่อตั้งเพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างการกระตุ้นภายนอกและการตอบสนองที่เส้นประสาท แบบสนับสนุนการดำเนินงานของการควบคุมระบบทั่วไปอัลกอริทึม (GPC) ที่สร้างสัญญาณกระตุ้นที่เหมาะสมเพื่อปรับกิจกรรมของนิวเคลียสของเส้นประสาท โดยการวิเคราะห์บทบาทของพารามิเตอร์ที่สองสำคัญการควบคุมภายในกฎหมาย GPC ควบคุมวงปิดที่เหมาะสมที่มีความสามารถในการคืนค่าความน่าเชื่อถือรีเลย์ปกติของทาลามัสกับรายจ่ายพลังงานกระตุ้นน้อย สามารถทำได้ เมื่อเปรียบเทียบกับแผนการควบคุมคงแบบดั้งเดิมและแบบลูปเปิดกระตุ้นสมองส่วนลึก กลยุทธ์ทั่วไประบบควบคุมวงปิดสามารถปรับสัญญาณกระตุ้นโดยไม่ต้องมีความรู้ใด ๆ เฉพาะคุณสมบัติทางสรีรวิทยาของระบบ การควบคุมวงปิดชนิดนี้สร้างรูปคลื่นการกระตุ้นที่เหมาะสมกับรายจ่ายพลังงานต่ำจะปรับปรุงการรักษา PD

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทั่วไปทำนายกลยุทธ์การควบคุมวงปิดเพื่อปรับปรุงรูปแบบกิจกรรมฐานปมในโรคพาร์กินสัน (PD) คือการสำรวจในบทความนี้ ขึ้นอยู่กับระบบบัตรประจำตัว, รูปแบบอินพุทจะจัดตั้งขึ้นเพื่อแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างการกระตุ้นภายนอกและการตอบสนองของเส้นประสาท รูปแบบที่ก่อให้เกิดการดำเนินการควบคุมการทำนายทั่วไปนี้ (GPC) อัลกอริทึมที่สร้างรูปแบบของคลื่นกระตุ้นที่ดีที่สุดเพื่อปรับกิจกรรมของนิวเคลียสของเส้นประสาท โดยการวิเคราะห์บทบาทของทั้งสองพารามิเตอร์การควบคุมที่สำคัญในกฎหมาย GPC, ที่ดีที่สุดการควบคุมวงปิดที่มีความสามารถในการฟื้นฟูความน่าเชื่อถือการถ่ายทอดปกติของฐานดอกที่มีการกระตุ้นการใช้พลังงานน้อยสามารถทำได้ ในการเปรียบเทียบกับวงเปิดการกระตุ้นสมองลึกและแผนการควบคุมแบบคงที่แบบดั้งเดิมทั่วไปทำนายกลยุทธ์การควบคุมวงปิดสามารถเพิ่มประสิทธิภาพสัญญาณการกระตุ้นโดยไม่ต้องมีความรู้ใด ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในคุณสมบัติทางสรีรวิทยาของระบบ ชนิดของวงปิดกลยุทธ์การควบคุมนี้จะสร้างรูปแบบของคลื่นกระตุ้นการปรับตัวกับการใช้พลังงานต่ำที่มีศักยภาพในการปรับปรุงการรักษาสำหรับ PD