Estudio de la dinámica de núcleos neuronales con aplicaciones al tratamiento de trastornos motores.
Este trabajo está orientado a la exploración de nuevas estrategias de modulación de la actividad neuronal en el marco de la optimización de la eficiencia de dispositivos implantables destinados al tratamiento de enfermedades neurológicas (e.g., DBS:Deep Brain Stimulation). Con la intención de enten...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Tesis NonPeerReviewed |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/520/1/1Velarde.pdf |
| Aporte de: |
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Instituto Balseiro |
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Repositorio Institucional Centro Atómico Bariloche e Instituto Balseiro (RICABIB) |
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Medicina Neurociencias Neurology Neurología Algorithms Algoritmos Fourier analysis Análisis de Fourier Parkinsonism Enfermedad de Parkinson Neural netwoks Redes neuronales [ Neuronal dynamic Dinámica neuronal Motor system Sistema motor Basal ganglia Ganglios basales Midfield model Modelo de campo medio One dimensional model Modelo unidimensional Feature extraction Extracción de rasgos] |
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Este trabajo está orientado a la exploración de nuevas estrategias de modulación de la actividad neuronal en el marco de la optimización de la eficiencia de dispositivos implantables destinados al tratamiento de enfermedades neurológicas (e.g., DBS:Deep Brain Stimulation).
Con la intención de entender la dinámica neuronal de la red de ganglios basales, se propusieron diferentes modelos para la representación del sistema. El análisis de los mismos permitió caracterizar los distintos estados de la dinámica de la red, los cuales fueron asociados a estados fisiológicos y patológicos observados en el mal del Parkinson.
Se encontró que el esquema open-loop DBS, implementado mediante el modelo, reproduce exitosamente una importante observación experimental en relación a la frecuencia de estimulación, la cual ha sido ampliamente reportada en pacientes con Parkinson sujetos a implantes DBS. Se propuso una representación simplificada de este esquema que permite mejorar la comprensión del efecto del parámetro frecuencia de estimulación DBS.
El esquema closed-loop DBS propuesto en este trabajo se basa en el entrenamiento de una red neuronal artificial capaz de adaptar los parámetros de la estimulación utilizando
información sobre el estado de la red de ganglios basales. Para realizar dicho
objetivo, fue necesario explorar y elegir distintos algoritmos capaces de extraer rasgos relevantes a partir de las señales producidas por el modelo, tales como el análisis de Fourier en espacio y en tiempo, la descomposición en Wavelets y el acoplamiento fase-amplitud.
Finalmente, se implementó el entrenamiento de la red neuronal artificial mediante un esquema de aprendizaje por refuerzo. Se observó que la red artificial es capaz de aplicar una estimulación adecuada al sistema para llevarlo al estado fisiológico. Además, se analizó la influencia de cada rasgo en el aprendizaje de la red y su nivel de relevancia.
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I25-R131-5202016-03-31T17:07:20Z Estudio de la dinámica de núcleos neuronales con aplicaciones al tratamiento de trastornos motores. Study of the dynamics of basal ganglia with applications to motor disorders treatment. Velarde, Osvaldo M. Medicina Neurociencias Neurology Neurología Algorithms Algoritmos Fourier analysis Análisis de Fourier Parkinsonism Enfermedad de Parkinson Neural netwoks Redes neuronales [ Neuronal dynamic Dinámica neuronal Motor system Sistema motor Basal ganglia Ganglios basales Midfield model Modelo de campo medio One dimensional model Modelo unidimensional Feature extraction Extracción de rasgos] Este trabajo está orientado a la exploración de nuevas estrategias de modulación de la actividad neuronal en el marco de la optimización de la eficiencia de dispositivos implantables destinados al tratamiento de enfermedades neurológicas (e.g., DBS:Deep Brain Stimulation). Con la intención de entender la dinámica neuronal de la red de ganglios basales, se propusieron diferentes modelos para la representación del sistema. El análisis de los mismos permitió caracterizar los distintos estados de la dinámica de la red, los cuales fueron asociados a estados fisiológicos y patológicos observados en el mal del Parkinson. Se encontró que el esquema open-loop DBS, implementado mediante el modelo, reproduce exitosamente una importante observación experimental en relación a la frecuencia de estimulación, la cual ha sido ampliamente reportada en pacientes con Parkinson sujetos a implantes DBS. Se propuso una representación simplificada de este esquema que permite mejorar la comprensión del efecto del parámetro frecuencia de estimulación DBS. El esquema closed-loop DBS propuesto en este trabajo se basa en el entrenamiento de una red neuronal artificial capaz de adaptar los parámetros de la estimulación utilizando información sobre el estado de la red de ganglios basales. Para realizar dicho objetivo, fue necesario explorar y elegir distintos algoritmos capaces de extraer rasgos relevantes a partir de las señales producidas por el modelo, tales como el análisis de Fourier en espacio y en tiempo, la descomposición en Wavelets y el acoplamiento fase-amplitud. Finalmente, se implementó el entrenamiento de la red neuronal artificial mediante un esquema de aprendizaje por refuerzo. Se observó que la red artificial es capaz de aplicar una estimulación adecuada al sistema para llevarlo al estado fisiológico. Además, se analizó la influencia de cada rasgo en el aprendizaje de la red y su nivel de relevancia. This work is aimed at exploring new strategies modulation of neuronal activity in the context of optimizing the efficiency of implantable devices for the treatment of neurological diseases (e.g., DBS: Deep Brain Stimulation). With the intention to understand the dynamic of neural network, different models for the representation of the system were proposed. The analysis allowed them to characterize the different states of the network dynamics, which were associated with physiological and pathological conditions observed in Parkinson's disease. It was found that the open-loop DBS scheme (implemented by model) successfully reproduces an important experimental observation in relation to the frequency of stimulation, which has been reported in patients with Parkinson subject to DBS implants. A simplified representation of this scheme that improves the understanding of the effect of DBS stimulation frequency parameter was proposed. The proposed closed - loop DBS scheme in this thesis is based on the training of an artificial neural network capable of adapting the stimulation parameters using information on the status of the network of basal ganglia. To accomplish this objective, it was necessary to explore and choose different algorithms capable of extracting relevant features from the signals produced by the model, such as Fourier analysis in space and time, decomposition in Wavelets and the phase-amplitude coupling. Finally, learning of artificial neural network using a reinforcement learning scheme was implemented. It was observed that the artificial network is able to apply appropriate stimulation system to carry the physiological state. In addition, the influence of each feature in the learning network and their level of relevance was analyzed. 2015-12-09 Tesis NonPeerReviewed application/pdf http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/520/1/1Velarde.pdf es Velarde, Osvaldo M. (2015) Estudio de la dinámica de núcleos neuronales con aplicaciones al tratamiento de trastornos motores. / Study of the dynamics of basal ganglia with applications to motor disorders treatment. Maestría en Ciencias Físicas, Universidad Nacional de Cuyo, Instituto Balseiro. http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/520/ |