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DyNeuMo Mk-1
DyNeuMo Mk-1：集成时间疗法的运动自适应神经刺激器的设计和试点验证 Mayela Zamora 1,2,1,* mayela.zamora@eng.ox.ac.uk、Robert Toth 2,1、Francesca Morgante 3,4、Jon Ottaway 5、Tom Gillbe 5、Sean Martin 6、Guy Lamb 5、Tara Noone 5、Moaad Benjaber 1,2、Zachary Nairac 1、Devang Sehgal 1、Timothy G. Constandinou 7,8、Jeffrey Herron 9、Tipu Z. Aziz 6、Ivor Gillbe 5、Alexander L. Green 6、Erlick AC Pereira 3,4、Timothy Denison 1,2,* timothy.denison@eng.ox.ac.uk 1 生物医学工程研究所，牛津大学工程科学系，牛津，英国 2 牛津大学纳菲尔德临床神经科学系 MRC 脑网络动力学部，牛津，英国 3 伦敦大学圣乔治分子与临床科学研究所神经科学研究中心，伦敦，英国 4 圣乔治医院阿特金森莫利地区神经科学中心神经外科系，伦敦，英国 5 Bioinduction Ltd.，布里斯托尔，英国 6 牛津大学约翰拉德克利夫医院神经外科系，牛津，英国 7 伦敦帝国理工学院电气与电子工程系，伦敦，英国 8 英国痴呆症研究所护理研究与技术中心，伦敦，英国 9 华盛顿大学神经外科系，西雅图，华盛顿州，美国* 通讯作者。摘要 人们对使用自适应神经调节来提供更个性化的治疗体验以改善患者治疗效果的兴趣日益浓厚。然而，目前的植入技术在自适应算法能力方面受到限制。为了探索慢性植入物的自适应算法，我们设计并验证了“Picostim DyNeuMo Mk-1”（简称 DyNeuMo Mk-1），这是一种完全可植入的自适应研究刺激器，可根据昼夜节律（例如睡眠、清醒）和患者的运动状态（例如姿势、活动、休克、自由落体）滴定刺激。该设计利用现成的消费技术，提供低功耗、高可靠性和相对适中的惯性传感。DyNeuMo Mk-1 系统的设计、制造和验证采用 ISO 13485 设计控制，包括 ISO 14971 风险管理技术，以确保患者安全，同时支持新算法。该系统已根据药品和保健产品管理局 (MHRA) 的紧急设备授权针对运动障碍的预期用例进行了验证。算法可配置性和扩展的刺激参数空间允许在中央和外围应用中探索许多应用程序。预期应用包括针对运动障碍的自适应刺激、将刺激与昼夜节律模式同步以及对姿势变化等瞬态惯性事件做出反应，神经植入物、脑刺激、活动识别、自适应控制、闭环系统、风险管理 1. 简介 随着自适应神经调节领域的快速发展，一个关键问题是使用什么信号来调整刺激传递；可以说，目前的重点是使用生物电信号来通知控制算法（Borton 等人，2020 年；Gunduz 等人，2019 年；Little 等人，2013 年；Priori 等人，2013 年）。作为领先的商业系统，Neuropace RNS 在美国被批准用于治疗难治性癫痫（Sun 和 Morrell，2014 年）。虽然很有希望，但响应性刺激对癫痫的最终益处仍然是未知的。
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而且获取过程也很耗时。此外，这种方法需要购买 3D 数字化仪，这也相对昂贵（成本约 3000 英镑）。相比之下，摄影测量方法是一种低成本的空间配准解决方案，因为它们可以通过一部智能手机轻松实现。8 摄影测量从不同角度对佩戴 fNIRS 设备的受试者拍摄多张照片。使用专业软件（例如 Metashape 10 ）将获取的 2D 照片转换为 3D 模型（点云或网格）。该软件分析照片中的视觉特征，首先估计与每张图像相关联的相机的位置。通过比较图像并识别共同的点和特征，摄影测量软件可以重建物体的 3D 表示（在我们的例子中是受试者的头部）。通过检查生成的 3D 点云或网格，可以确定光极相对于受试者颅骨标志的位置。然而，这个过程在计算上是昂贵的并且耗时的，因此它通常在实验之后进行，并且通常需要使用标准计算资源花费数小时。如果生成的 3D 模型不足以捕获所有光极的所有位置信息，则无法回忆起这些信息，因为对受试者的实验早已结束。除了上面概述的挑战之外，如果受试者是婴儿，由于他们几乎不断运动，EM 跟踪和传统摄影测量方法通常都不切实际。鉴于头部实际上是一个刚性物体，理论上婴儿受试者的运动不应妨碍有效的摄影测量。然而，在婴儿移动的情况下，传统的摄影测量方法面临着重大挑战。次优的照明条件，例如不均匀的照明或投射在婴儿脸上的阴影，会影响所获取图像的质量和清晰度。此外，当受试者处于运动状态时，有必要在生成的 2D 图像中遮蔽背景以隔离婴儿的头部。这些因素共同使得单相机摄影测量法在捕捉运动婴儿的准确可靠的 3D 头部模型方面面临极大挑战。最近，一种使用智能手机的结构照明深度相机获取拍摄对象 3D 头部模型的方法被实现用于空间配准。11结构照明深度相机的工作原理是将特定的光图案投射到视野中，并分析这些图案如何因被拍摄物体的形状而变形。深度相机可以使用这些信息来计算物体表面上每个点与相机的距离，从而生成物体的精确 3D 表示。与用于 fNIRS 配准的摄影测量法相比，结构化照明提供的直接获取的 3D 深度信息省去了将 2D 图像转换为 3D 模型所需的时间，从而允许用户在实验期间调整扫描过程，以确保模型覆盖扫描中的所有光极位置并具有足够的质量。此外，通过直接获取量化的深度信息，结构化照明方法可能比传统摄影测量法更准确、更可靠。虽然这种直接 3D 扫描方法不需要拍摄对象严格保持静止，但过度移动会影响扫描图像的质量。一次采集即可获取运动婴儿头部的完整 3D 模型通常是不可能的。因此，当将智能手机 3D 扫描方法应用于婴儿时，用户仍然需要从不同角度拍摄多张快照以生成部分 3D 表面，然后将它们拼接在一起形成完整的全头 3D 模型。虽然所需快照的数量远低于精确摄影测量所需的二维图像的数量，但这仍然会导致更长的采集时间、降低精度并无法获得即时结果。