| Revista: | Revista Facultad de Ingeniería. Universidad de Antioquia |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000410397 |
| ISSN: | 0120-6230 |
| Autors: | Pava Panche, Iván De La1 Gómez Orozco, Viviana1 Alvarez Lopez, Mauricio Alexander2 Henao Gallo, Oscar Alberto1 Daza Santacoloma, Genaro3 Orozco Gutiérrez, Alvaro Angel1 |
| Institucions: | 1Universidad Tecnológica de Pereira, Facultad de Ingenierías, Pereira, Risaralda. Colombia 2University of Sheffield, Department of Computer Science, Sheffield, Yorkshire. Reino Unido 3Instituto de Epilepsia y Parkinson del Eje Cafetero - Neurocentro, Pereira, Risaralda. Colombia |
| Any: | 2017 |
| Període: | Sep |
| Número: | 84 |
| Paginació: | 17-26 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | El volumen de tejido activo (VTA) es un enfoque bien establecido para modelar los efectos directos de la estimulación cerebral profunda en el tejido neuronal. Estudios previos han señalado sus posibles aplicaciones clínicas. Sin embargo, el elevado costo computacional requerido para estimar el VTA con las técnicas estándar utilizadas en el modelado neuronal biológico limita su usabilidad a nivel práctico. El objetivo de este estudio fue desarrollar una metodología novedosa para reducir el tiempo de cálculo en la estimación del VTA. Con ese fin, se construyó un emulador basado en procesos gaussianos. Este combina modelos axonales de múltiples compartimientos acoplados al campo de estimulación eléctrica con un sistema de clasificación basado en procesos gaussianos, siguiendo la premisa de que calcular el VTA a partir de un campo axonal es en esencia un problema de clasificación binaria. Se logró una reducción considerable en el tiempo promedio requerido para estimar el VTA, tanto bajo condiciones de conductividad isotrópica idealizada como bajo condiciones realistas de conductividad anisotrópica, limitando la perdida de precisión y superando otros inconvenientes presentes en métodos alternativos |
| Resumen en inglés | The volume of tissue activated (VTA) is a well-established approach to model the direct effect of deep brain stimulation (DBS) on neural tissue. Previous studies have pointed to its potential clinical applications. However, the elevated computational runtime required to estimate the VTA with standard techniques used in biological neural modeling limits its suitability for practical use. The goal of this study was to develop a novel methodology to reduce the computation time of VTA estimation. To that end, we built a Gaussian process emulator. It combines multicompartment axon models coupled to the stimulating electric field with a Gaussian process classifier (GPC), following the premise that computing the VTA from a field of axons is in essence a binary classification problem. We achieved a considerable reduction in the average time required to estimate the VTA, under both ideal isotropic and realistic anisotropic brain tissue conductive conditions, limiting the loss of accuracy and overcoming other drawbacks entailed by alternative methods |
| Disciplines | Ingeniería, Medicina |
| Paraules clau: | Fisiología humana, Neurología, Ingeniería biomédica, Estimulación cerebral profunda, Activación tisular, Axones, Modelo de compartimientos múltiples, Procesos gaussianos, Emulación |
| Keyword: | Engineering, Medicine, Human physiology, Neurology, Biomedical engineering, Deep brain stimulation, Tissue activation, Axons, Multicompartment model, Gaussian processes, Emulation |
| Text complet: | Texto completo (Ver HTML) |
