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Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia

versión impresa ISSN 0120-6230

Resumen

GOMEZ-OROZCO, Viviana et al. Estimación de los parámetros de neuromodulación a partir del volumen de tejido activo planeado en estimulación cerebral profunda. Rev.fac.ing.univ. Antioquia [online]. 2016, n.79, pp.9-18. ISSN 0120-6230.  https://doi.org/10.17533/udea.redin.n79a02.

La estimulación cerebral profunda (ECP) es una terapia con resultados promisorios para el tratamiento de desórdenes del movimiento. Esta envía estimulación eléctrica por medio de un electrodo a una región específica del cerebro. La propagación espacial de la respuesta neuronal a esta estimulación se conoce como volumen de tejido activado (VTA). Cambios en los parámetros de estimulación que controlan el VTA, como la amplitud, el ancho de pulso y la configuración de polaridad del electrodo pueden afectar la efectividad de la terapia ECP. En este estudio, desarrollamos una metodología novedosa para estimar los parámetros de neuromodulación de ECP adecuados, a partir del VTA planeado, que trata de maximizar los efectos terapéuticos y minimizar los efectos adversos de la ECP. Para la estimación de las salidas continuas (amplitud y ancho de pulso), usamos regresión de soporte vectorial de múltiples salidas, tomando la geometría del VTA como espacio de entrada. Para la estimación de la configuración del electrodo desarrollamos varios problemas de clasificación, también utilizando máquinas de soporte vectorial para el mismo espacio de entrada. Nuestra metodología logra resultados prometedores tanto en el caso de regresión como para predecir los contactos activos del electrodo y su polaridad. Combinando técnicas de modelamiento de neuronas biológicas junto con aprendizaje de máquina, se introduce una novedosa área de investigación donde los parámetros de neuromodulación en ECP pueden sintonizarse manualmente especificando un volumen geométrico.

Palabras clave : Estimulación cerebral profunda; volumen de tejido activo planeado; parámetros de neuromodulación; máquina de soporte vectorial.

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