Accelerating the computation of the volume of tissue activated during deep brain stimulation using Gaussian processes



Document title: Accelerating the computation of the volume of tissue activated during deep brain stimulation using Gaussian processes
Journal: Revista Facultad de Ingeniería. Universidad de Antioquia
Database: PERIÓDICA
System number: 000410397
ISSN: 0120-6230
Authors: 1
1
2
1
3
1
Institutions: 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
Year:
Season: Sep
Number: 84
Pages: 17-26
Country: Colombia
Language: Inglés
Document type: Artículo
Approach: Aplicado, descriptivo
Spanish abstract 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
English abstract 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
Keyword: 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
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