Neural signal processing and closed

Neural signal processing and closed-loop control algorithm design for an implanted neural recording and stimulation system.
A fully autonomous intracranial device is built to continually record neural activities in different parts of the brain, process these sampled signals, decode features that correlate to behaviors and neuropsychiatric states, and use these features to deliver brain stimulation in a closed-loop fashion. In this paper, we describe the sampling and stimulation aspects of such a device. We first describe the signal processing algorithms of two unsupervised spike sorting methods. Next, we describe the LFP time-frequency analysis and feature derivation from the two spike sorting methods. Spike sorting includes a novel approach to constructing a dictionary learning algorithm in a Compressed Sensing (CS) framework. We present a joint prediction scheme to determine the class of neural spikes in the dictionary learning framework; and, the second approach is a modified OSort algorithm which is implemented in a distributed system optimized for power efficiency. Furthermore, sorted spikes and time-frequency analysis of LFP signals can be used to generate derived features (including cross-frequency coupling, spike-field coupling). We then show how these derived features can be used in the design and development of novel decode and closed-loop control algorithms that are optimized to apply deep brain stimulation based on a patient's neuropsychiatric state. For the control algorithm, we define the state vector as representative of a patient's impulsivity, avoidance, inhibition, etc. Controller parameters are optimized to apply stimulation based on the state vector's current state as well as its historical values. The overall algorithm and software design for our implantable neural recording and stimulation system uses an innovative, adaptable, and reprogrammable architecture that enables advancement of the state-of-the-art in closed-loop neural control while also meeting the challenges of system power constraints and concurrent development with ongoing scientific research designed to define brain network connectivity and neural network dynamics that vary at the individual patient level and vary over time.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การประมวลผลสัญญาณประสาทและปิดควบคุมลิฟต์ประสาทบันทึกและกระตุ้นระบบการออกแบบขั้นตอนวิธีอุปกรณ์ intracranial อย่างอิสระอยู่อย่างต่อเนื่องบันทึกกิจกรรมประสาทในส่วนต่าง ๆ ของสมอง การประมวลผลสัญญาณเหล่านี้ตัวอย่าง ถอดรหัสคุณลักษณะที่สร้างความสัมพันธ์กับพฤติกรรมและอเมริกา neuropsychiatric และใช้คุณลักษณะเหล่านี้ส่งกระตุ้นสมองในลูปปิด ในเอกสารนี้ เราอธิบายด้านกระตุ้นและสุ่มตัวอย่างของอุปกรณ์ เราต้องอธิบายกระบวนการประมวลผลสัญญาณของสไปค์ unsupervised สองวิธีเรียงลำดับ ถัดไป เราอธิบายที่เฮ้าส์เวลาความถี่วิเคราะห์และลักษณะมาจากทั้งสองวิธีการเรียงลำดับที่เก็บชั่วคราว เรียงลำดับที่เก็บชั่วคราวประกอบด้วยวิธีการแบบนวนิยายเพื่อสร้างพจนานุกรมเรียนอัลกอริทึมในกรอบบีบตรวจ (CS) เรานำเสนอแบบร่วมทำนายเพื่อกำหนดชั้นของประสาท spikes ในกรอบเรียนพจนานุกรม ก วิธีที่สองคือ การแก้ไข OSort อัลกอริทึมที่ใช้ในระบบแบบกระจายเหมาะประสิทธิภาพพลังงาน นอกจากนี้ spikes เรียงและวิเคราะห์เวลาความถี่ของสัญญาณเฮ้าส์สามารถใช้เพื่อสร้างคุณลักษณะที่ได้รับ (รวมถึงความถี่ข้ามคลัป คลัปฟิลด์ชั่ว) ได้ เราจากนั้นแสดงว่าสามารถใช้คุณลักษณะเหล่านี้ได้รับการออกแบบ และการถอดรหัสพัฒนาของนวนิยายและอัลกอริทึมควบคุมวงปิดที่เหมาะจะใช้กระตุ้นสมองลึกตามสถานะ neuropsychiatric ของผู้ป่วย สำหรับอัลกอริทึมควบคุม เรากำหนดเวกเตอร์รัฐเป็นตัวแทนของผู้ป่วย impulsivity หลีกเลี่ยง ยับยั้ง ฯลฯ ควบคุมพารามิเตอร์นี้เหมาะจะใช้กระตุ้นตามสถานะปัจจุบันของเวกเตอร์รัฐเป็นค่าของประวัติศาสตร์ ออกแบบโดยรวมของอัลกอริทึมและซอฟต์แวร์ในระบบของเรา implantable ประสาทบันทึกและกระตุ้นใช้สถาปัตยกรรมนวัตกรรม สามารถปรับเปลี่ยน และ reprogrammable ที่ช่วยให้ก้าวหน้ารัฐของเดอะศิลปะในการควบคุมวงปิดประสาทขณะยัง เป้าของระบบพลังงานจำกัดและพัฒนาพร้อมกันกับงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์อย่างต่อเนื่องที่สามารถเชื่อมต่อเครือข่ายสมองและพลศาสตร์ของโครงข่ายประสาทที่แตกต่างกันไปในแต่ละระดับผู้ป่วย และการเปลี่ยนแปลงช่วงเวลา การออกแบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การประมวลผลสัญญาณประสาทและวงปิดการควบคุมการออกแบบอัลกอริทึมสำหรับการบันทึกประสาทเทียมและระบบการกระตุ้น.
อุปกรณ์สมองอย่างอิสระที่ถูกสร้างขึ้นอย่างต่อเนื่องบันทึกกิจกรรมประสาทในส่วนต่างๆของสมองกระบวนการเหล่านี้สัญญาณตัวอย่างคุณสมบัติถอดรหัสที่มีความสัมพันธ์กับพฤติกรรมและ รัฐ neuropsychiatric และใช้คุณสมบัติเหล่านี้ในการส่งมอบการกระตุ้นสมองในรูปแบบวงปิด ในบทความนี้เราจะอธิบายในด้านการสุ่มตัวอย่างและการกระตุ้นของอุปกรณ์ดังกล่าว ครั้งแรกที่เราจะอธิบายขั้นตอนวิธีการประมวลผลสัญญาณของทั้งสองใกล้ชิดขัดขวางการเรียงลำดับวิธีการ ต่อไปเราจะอธิบายการวิเคราะห์ LFP เวลาความถี่และมีที่มาจากทั้งสองวิธีการเรียงลำดับขัดขวาง การเรียงลำดับเข็มรวมถึงวิธีการใหม่ในการสร้างการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีพจนานุกรมในการตรวจวัดการบีบอัด (CS) กรอบ เรานำเสนอรูปแบบการคาดการณ์ร่วมกันในการกำหนดระดับของแหลมประสาทในกรอบการเรียนรู้ในพจนานุกรมนั้น และวิธีที่สองคือขั้นตอนวิธีการ OSort การแก้ไขที่ถูกนำมาใช้ในระบบการกระจายที่เหมาะสำหรับการใช้พลังงาน นอกจากนี้แหลมเรียงและการวิเคราะห์เวลาความถี่ของสัญญาณ LFP สามารถนำมาใช้ในการสร้างคุณลักษณะที่ได้มา (รวมถึงการมีเพศสัมพันธ์ข้ามความถี่การมีเพศสัมพันธ์ขัดขวางเขต) จากนั้นเราจะแสดงให้เห็นว่าได้รับคุณสมบัติเหล่านี้สามารถนำมาใช้ในการออกแบบและการพัฒนาของการถอดรหัสนวนิยายและขั้นตอนวิธีการควบคุมวงปิดที่มีการเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้การกระตุ้นสมองส่วนลึกขึ้นอยู่กับรัฐ neuropsychiatric ของผู้ป่วย สำหรับขั้นตอนวิธีการควบคุมที่เรากำหนดเวกเตอร์รัฐในฐานะที่เป็นตัวแทนของ impulsivity ผู้ป่วยหลีกเลี่ยงการยับยั้ง ฯลฯ พารามิเตอร์ควบคุมที่เหมาะสมที่จะใช้กระตุ้นขึ้นอยู่กับสถานะปัจจุบันเวกเตอร์ของรัฐเช่นเดียวกับค่าทางประวัติศาสตร์ของมัน อัลกอริทึมโดยรวมและการออกแบบซอฟแวร์สำหรับการบันทึกของระบบประสาทของเราที่ปลูกถ่ายและระบบการกระตุ้นการใช้นวัตกรรมการปรับตัวและสถาปัตยกรรม reprogrammable ที่ช่วยให้ความก้าวหน้าของรัฐของศิลปะในวงปิดการควบคุมของระบบประสาทในขณะที่ยังมีการประชุมความท้าทายของข้อ จำกัด ระบบไฟฟ้า และการพัฒนาพร้อมกันกับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์อย่างต่อเนื่องได้รับการออกแบบเพื่อกำหนดสมองเชื่อมต่อเครือข่ายและการเปลี่ยนแปลงเครือข่ายประสาทที่แตกต่างกันไปในระดับที่ผู้ป่วยแต่ละรายและในช่วงเวลาที่แตกต่างกันไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

神经信号处理和控制算法的设计为一个closed-loop植入神经记录和刺激系统。一是建立充分的自治continually device to record，颅神经和大脑，在不同的部分。使用这些功能，这signals采样编码行为和神经精神correlate到美国，和使用这些功能在一个closed-loop DELIVER脑刺激。在这个为时尚和刺激的，我们aspects describe的抽样这样一个装置的信号处理。我们first describe方法无监督算法中两个飙升。下一步，我们describetime-frequency LFP和特征的分析从最derivation两穗。穗排序方法中包括一个小说对学习算法的建设，压缩在一个A S（CS）目前prediction框架。我们一家该方案对determine class的神经尖峰，在学习方法和框架；第二是修改，这是OSort算法优化在一个分散的系统，implemented电源效率。此外，sorted尖峰。统计分析signals LFP和time-frequency generate衍生功能是用不到，cross-frequency（包括耦合然后，我们展示spike-field耦合。如何用这些特征可以衍生发展，是在设计和编码的小说这是closed-loop控制优化算法和基于深脑刺激to apply”一个精神病人该控制算法。为国家的状态，我们定义一个矢量代表以病人为impulsivity抑制avoidance ' s，，，优化控制器参数，等。基于to apply刺激是在状态矢量作为当前状态的历史以及它好。values）算法和软件的设计。综合性的植入式神经刺激，我们使用一个创新的系统，和这使adaptable，和可编程体系结构的state-of-the-art closed-loop advancement在神经控制当系统的电源也会和挑战的发展历史与ongoing约束名concurrent研究网络designed到脑神经网络的定义和不同的connectivity动力学是在病人水平和individual在不同的时间。