目的:本研究旨在调查尾部未定带 (cZi) 的深部脑刺激 (DBS) 如何影响特发性震颤患者的言语清晰度。方法:对 35 名参与者进行了评估:停止刺激、接受旨在缓解震颤的慢性刺激以及在增加振幅水平的单侧刺激期间。在每种刺激条件下,参与者阅读瑞典智力测试中的 10 个独特的无意义句子。两名不知道刺激条件的听众以随机程序将所有录制的句子正字法转录。计算每个患者和刺激条件的平均言语清晰度分数,并对停止刺激和接受刺激的分数进行比较。结果:慢性 cZi-DBS 对言语清晰度没有显著影响,双侧和单侧治疗的结果没有差异。在增加振幅的单侧刺激期间,
背景:基本震颤(ET)代表了一种异质疾病,即使在早期阶段也可以通过共享一些细微的临床方面,可能与帕金森氏病(PD)重叠。长期存在的ET也证明了开发PD的风险更高,尤其是在震颤(TD-PD)表型中。因此,ET和早期PD之间的不同诊断可能非常具有挑战性。光学相干断层扫描(OCT)已被认为是评估视网膜作为神经变性代理的可靠工具。我们旨在探讨视网膜评估在ET和早期PD之间差异诊断中的可能作用。方法:使用OCT评估了ET,早期PD和健康对照(HCS)之间的黄斑层和围绕乳头状视网膜神经纤维层(RNFL)厚度。结果:分析了来自ET的23个ET的42只眼睛,来自21个PD的41只眼睛,分析了17个HC的33只眼睛。与ET相比,PD 黄斑RNFL,神经节细胞层,内丛状层和内部核层更薄。 在考虑TD-PD亚组时,ET和PD之间的差异更为明显,尤其是RNFL。 在ET患者中,内部黄斑层的厚度在发作时与年龄和疾病持续时间都显示出负线性关系。 与HC相比,在ET中发现了近叶颞象限变薄。黄斑RNFL,神经节细胞层,内丛状层和内部核层更薄。在考虑TD-PD亚组时,ET和PD之间的差异更为明显,尤其是RNFL。在ET患者中,内部黄斑层的厚度在发作时与年龄和疾病持续时间都显示出负线性关系。 与HC相比,在ET中发现了近叶颞象限变薄。在ET患者中,内部黄斑层的厚度在发作时与年龄和疾病持续时间都显示出负线性关系。近叶颞象限变薄。
摘要。目的 — 深部脑刺激 (DBS) 是一种安全且成熟的治疗特发性震颤 (ET) 和其他几种运动障碍的方法。改进 DBS 疗法的一种方法是自适应 DBS (aDBS),其中刺激参数根据来自外部或植入传感器的生物反馈实时调节。之前测试的系统由于要求患者持续佩戴必要的传感器或处理设备以及隐私和安全问题而无法实现转化。方法 — 我们设计并实施了一个可转化的训练数据收集系统,用于完全植入的 aDBS。本研究招募了两名患者,他们在 M1 的手部长期植入脑皮层电图条带,并在同侧丘脑腹侧中间核植入 DBS 探针以治疗 ET。使用可转化的分布式训练程序进行训练,与以前的研究相比,对数据收集的控制程度大大提高。使用该系统训练了一个线性分类器,偏向于根据临床考虑激活刺激。主要结果 — 临床相关的平均假阴性率,定义为刺激下降到 1 以下的时间分数
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摘要:背景:高频丘脑刺激是对必需震颤的有效疗法,主要影响自愿运动和/或持续的姿势。然而,由于震颤的间歇性质,连续刺激可能会给大脑带来不必要的电流。目的:我们建议通过使用植入刺激的同一电极记录的局部场电位来检测发动机的运动状态来关闭丘脑刺激的循环,以便仅在必要时提供刺激。方法:八名基本震颤患者参加了这项研究。患者特定的支持向量机分类器是第一次使用记录的数据进行训练,而患者进行了发动机震动的运动。然后,实时应用训练有素的模型来检测这些运动并触发刺激的传递。结果:使用所提出的方法,当存在震动运动时,刺激的时间为80.37±7.06%。相比,
深脑刺激(DBS)是帕金森氏病(PD)和Essential-Tremor(ET)的已建立疗法。在自适应DBS(ADB)系统中,刺激参数随着神经信号的函数的在线调整可能会改善治疗效率并减少副作用。最新的ADBS系统使用源自神经信号的症状替代物(NMS如此称呼的神经标记(NMS)),并在患者组水平上确定,并假设症状和NMS的平稳性控制策略。我们旨在通过(1)一种数据驱动的方法来改进这些ADBS系统,用于识别患者和会议的NMS以及(2)使用短期非平稳动态的控制策略应对。两个构建块的实现如下:(1)数据驱动的NM基于机器学习模型,该模型估计了电视学信号的震颤强度。(2)控制策略解释了震颤统计的局部变异性。我们对三名长期植入ET患者进行的研究等于五个在线课程。从加速度计数据中量化的震颤表明,症状抑制至少等效于在4种在线测试中的3个在3个在线测试中的连续DBS策略,同时大大降低了净刺激(至少24%)。在剩余的在线测试中,症状抑制与连续策略或无治疗条件的抑制作用没有显着差异。我们引入了ET的新型ADB系统。是基于(1)机器学习模型的第一个ADBS系统,用于识别会话特定的NMS,以及(2)具有短期非平稳动力学的控制策略应对。我们展示了ADB对ET的适用性,这为其在较大的患者人群中进一步研究打开了大门。
Asanuma, C.、Thach, WT 和 Jones, EG (1983)。猴子丘脑腹侧区小脑末梢分布及其与其他传入末梢的关系。《脑研究评论》,5 (3),237 – 265。https://doi.org/10.1016/0165-0173(83)90015-2 Behrens, TEJ、Johansen-Berg, H.、Woolrich, MW、Smith, SM、Wheeler-Kingshott, C.、Boulby, PA、Barker, GJ、Sillery, EL、Sheehan, K.、Ciccarelli, O.、Thompson, AJ、Brady, JM 和 Matthews, PM (2003)。使用扩散成像对人类丘脑和皮质之间的连接进行非侵入性映射。 Nature Neuroscience,6 (7),750 – 757。https://doi.org/10.1038/nn1075 Benabid, AL, Pollak, P., Hoffmann, D., Gervason, C., Hommel, M., Perret, JE, de Rougemont, J., & Gao, DM (1991)。通过长期刺激丘脑腹侧中间核长期抑制震颤。The Lancet,337 (8738),403 – 406。https://doi.org/10. 1016/0140-6736(91)91175-T Chen, H., Hua, SE, Smith, MA, & Lenz, FA (2006)。人类小脑丘脑破坏对伸手适应性控制的影响。大脑皮层,16 (10),1462 – 1473。Chopra, A.、Klassen, BT 和 Stead, M. (2013)。深部脑刺激在治疗特发性震颤方面的当前临床应用。神经精神疾病和治疗,9,1859 – 1865。https://doi.org/10.2147/NDT.S32342 Crowell, AL、Ryapolova-Webb, ES、Ostrem, JL、Galifianakis, NB、Shimamoto, S.、Lim, DA 和 Starr, PA (2012)。运动障碍中感觉运动皮层振荡:皮层电图研究。 Brain , 135 (2), 615 – 630. https://doi.org/10.1093/brain/awr332 Cury, RG, Fraix, V., Castrioto, A., Perez Fernandez, M., Krack, P., Chabardes, S., Seigneuret, E., Benabid, A.-L., & Moro, E. (2017). 丘脑深部脑刺激治疗帕金森病震颤,基本
目的:通过分析脑活动来区分帕金森病静止性震颤和不同的自主手部运动。方法:我们重新分析了 6 名帕金森病患者的丘脑底核的脑磁图和局部场电位记录。数据是在停用多巴胺药物(Med Off)和服用左旋多巴(Med On)后获得的。使用梯度提升树学习,我们将时间段分类为震颤、握拳、前臂伸展或无震颤静止。结果:单独的丘脑底核活动不足以区分四种不同的运动状态(平衡准确度平均值:38%,标准差:7%)。相比之下,皮质和丘脑底核特征的组合可以实现更准确的分类(平衡准确度平均值:75%,标准差:17%)。与仅基于丘脑底活动的分类相比,添加单个皮质区域平均可将平衡准确度提高 17%。在大多数患者中,信息量最大的皮质区域是感觉运动皮质区域。Med On 和 Med Off 下的解码性能相似。结论:只要除了丘脑底活动外还监测皮质信号,电生理记录就可以区分几种运动状态。意义:通过结合皮质记录、皮质下记录和机器学习,自适应深部脑刺激系统可能能够特异性地检测震颤并对几种运动状态做出充分反应。2023 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
目的 用于预测 MRgFUS 丘脑切开术成功可能性的关键指标之一是整体颅骨密度比 (SDR)。然而,这一指标并不能完全预测所需的超声处理参数或技术成功率。作者旨在评估其他可能有助于技术成功的颅骨特征。方法作者回顾性研究了 2017 年至 2021 年期间在其中心接受 MRgFUS 治疗的连续特发性震颤患者。他们评估了不同治疗参数(特别是最大功率和输送能量)与一系列患者颅骨指标和人口统计数据之间的相关性。机器学习算法被用于研究是否可以仅从颅骨密度指标预测超声处理参数,以及将局部换能器 SDR 与整体颅骨 SDR 相结合是否会提高模型准确性。结果 共纳入 62 名患者。平均年龄为 77.1(SD 9.2)岁,78% 的治疗(49/63)发生在男性身上。平均 SDR 为 0.51(SD 0.10)。在评估的指标中,SDR 与治疗中使用的最大功率(ρ = −0.626,p < 0.001;局部 SDR 值 ≤ 0.8 组的比例也有 ρ = +0.626,p < 0.001)和最大能量传输(ρ = −0.680,p < 0.001)的相关性最高。机器学习算法对预测局部和整体 SDR 所需的最大功率和能量具有中等能力(最大功率的准确度约为 80%,最大能量的准确度约为 55%),对预测局部和整体 SDR 达到的平均最高温度具有很高的能力(准确度约为 95%)。结论 作者将一系列颅骨指标与 SDR 进行了比较,结果表明,SDR 单独使用时是治疗参数的最佳指标之一。此外,还提出了许多其他机器学习算法,可在获得更多数据时进行探索以提高其准确性。还应确定和探索与最终超声处理参数相关的其他指标。
必需震颤是一种神经(神经系统)疾病,会导致身体部位的非自愿摇动或发抖。基本震颤也可能被称为良性基本震颤,是最常见的震颤类型,在任何年龄都可以发生,但在40岁以上的人中最常见。没有已知的原因震颤的原因,但是50%的病例与遗传危险因素有关。研究表明,小脑,丘脑和皮层(大脑结构的组成部分)参与了必需震颤的机制。症状可能包括摇摇欲坠/颤抖的声音,点头点头和握手,影响写作,保持对象或使用工具的能力。症状可能是由某些药物,情绪,疲劳,咖啡因或温度变化引起的。