PARRM : 기간 기반 유물 재구성 및 제거 방법
신경 기술의 발전으로 중추 신경계의 인접한 위치에서 전기 신경 조절과 신경 신호 기록이 동시에 가능해졌습니다. 그러나 자극 인공물은 감지된 기본 신경 활동을 가린다. 정확한 자극 기간을 활용하여 인공물의 고충실도 템플릿을 구성하고 빼서 신경 녹음에서 자극 인공물을 제거하는 PARRM (기간 기반 인공물 재구성 및 제거 방법)이라는 새로운 방법을 개발했다. 벤치탑 식염수 실험, 컴퓨터 시뮬레이션, 5가지 고유 한 생체 내동물 및 인간 연구 전반에 걸친 패러다임과 모호한 움직임 바이오마커가 검증에 사용되었다. 성능은 오염을 도입하지 않고 복잡한 신호를 복구하는 데 있어 최첨단 필터의 성능을 능가하는 것으로 밝혀졌다. PARRM은 여러 가지 장점이 있다. 신호 복구가 우수하고 여러 신경 자극 패러다임에 쉽게 적용할 수 있으며 향후 온디바이스 구현을 위한 복잡성이 낮다.
Potential Impact
PARRM을 통한 아티팩트 제거는 이전에 자극 아티팩트에 의해 가려졌을 수 있는 신경 바이오마커의 편견 없는 탐색을 가능하게 한다. 더 광범위하게, PARRM은 관심 있는 기본 신호를 복구하기 위해 주기적 아티팩트를 제거해야 하는 모든 도메인에 적용할 수 있다. PARRM이 동시 신경 자극 요법 및 감지 중에 온보드 인공물 거부를 수행하기 위해 적용되기 전에 더 많은 개발이 필요하지만 PARRM은 궁극적으로 신경 바이오마커의 정확한 검출 및 폐쇄 루프 신경조절 요법의 개발에 기여할 수 있다. PARRM을 통한 실시간 인공물 제거는 폐쇄 루프 요법의 효능을 향상시키기 위해 신경 바이오마커의 편견 없는 탐색 및 탐지를 가능하게 할 수 있다.
PARRM: Period-based Artifact Reconstruction and Removal Method | Carney Institute for Brain Science | Brown University
Advances in neurotechnology have enabled concurrent electrical neuromodulation and recording of neural signals at adjacent locations in the central nervous system. However, stimulation artifacts obscure the sensed underlying neural activity. Researchers h
www.brown.edu
