本方案展示了一种家庭多模态数据采集平台的原型,该平台支持针对神经系统运动障碍患者优化自适应深部脑刺激(aDBS)的研究。我们还展示了将该平台部署于一名帕金森病患者家中超过一年所获得的关键研究结果。
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本方案展示了一种家庭多模态数据采集平台的原型,该平台支持针对神经系统运动障碍患者优化自适应深部脑刺激(aDBS)的研究。我们还展示了将该平台部署于一名帕金森病患者家中超过一年所获得的关键研究结果。
自适应深部脑刺激(aDBS)在改善帕金森病(PD)等神经系统疾病治疗方面展现出良好前景。aDBS 利用与症状相关的生物标志物,实时调整刺激参数,从而更精确地针对特定症状。为了实现这些动态调节,必须为每位患者 individually 确定 aDBS 算法的参数。这通常需要临床研究人员进行耗时的手动调参,使得为单个患者找到最优配置变得困难,也难以推广至大量患者。此外,当患者在家中接受治疗时,临床配置的 aDBS 算法能否长期有效仍是一个未解问题。要实现该疗法的大规模应用,亟需一种能够在远程监测治疗效果的同时自动配置 aDBS 算法参数的方法。本文中,我们提出了一种家庭数据采集平台的设计方案,以帮助领域内研究人员解决上述两个问题。该平台由开源的软硬件生态系统组成,支持在家庭环境中采集神经信号、惯性数据以及多摄像头视频数据。为保障患者可识别信息的隐私安全,平台通过虚拟专用网络(VPN)对数据进行加密传输。所采用的方法包括对多源数据流进行时间对齐,以及从视频记录中提取姿态估计结果。为验证该系统的实用性,我们将该平台部署至一名帕金森病患者的家中,并在其为期 1.5 年的自我指导临床任务及自由行为期间持续采集数据。数据采集涵盖了低于治疗剂量、标准治疗剂量以及高于治疗剂量的刺激强度,以评估不同治疗条件下运动症状的严重程度。这些时间对齐的数据表明,该平台能够实现家庭环境下的同步多模态数据采集,用于治疗效果评估。该系统架构可用于支持自动化 aDBS 的研究,促进新数据集的构建,并有助于研究神经系统疾病患者在院外接受深部脑刺激(DBS)治疗的长期效应。
脑深部电刺激(DBS)通过向大脑特定区域直接输送电流,用于治疗帕金森病(PD)等神经系统疾病。全球估计有850万例帕金森病患者,当药物无法充分控制症状时,DBS已被证实是一种关键的治疗手段1,2。然而,DBS的疗效可能受到副作用的限制,这些副作用有时源于传统恒定振幅、频率和脉宽的刺激模式3。这种开环刺激方式无法响应症状状态的波动,导致刺激参数未能与患者不断变化的需求相匹配。此外,DBS还受限于刺激参数调节过程耗时较长,目前这一过程仍由临床医生针对每位患者手动完成。
自适应深部脑刺激(aDBS)是一种闭环方法,通过在检测到与症状相关的生物标志物时实时调整刺激参数,已被证明是深部脑刺激技术的有效下一代迭代形式3,4,5。研究表明,丘脑底核(STN)中的β振荡(10–30 Hz)在运动迟缓(bradykinesia)期间持续出现,而运动迟缓是帕金森病(PD)的典型特征6,7。类似地,大脑皮层中的高γ振荡(50–120 ....
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患者通过加州大学旧金山分校一项经机构审查委员会(IRB)和研究器械豁免(IDE)批准的更大规模研究入组,方案编号为 G1800975。参与本研究的患者 additionally 提供了针对本研究的知情同意。
1. 家用系统组件
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原型平台的设计与部署
我们设计了一个原型平台,并将其部署到一位患者的家中(图1)。在家中完成硬件的首次安装后,该平台可通过远程访问进行维护,并实现数据的完全远程采集。胰岛素输注设备、智能手表和摄像头均配备面向患者的应用程序,允许患者自主启动或停止数据记录。视频采集硬件可在配置好经批准的时间表后,自动启动视频录制。患者只需按下视频录制应用程序图形用户界面(GUI)上的一个按钮,即可轻松取消正在进行的录制(图2)。所有采集的数据均经过加密,并传输至云端存储平台,供研究人员处理和分析。
数据采集
在最初的部署和数据采集周期中,我们要求患者执行自我指导的临床任务。这些任务选自统一帕金森病评定量表(unified Parkinson's disease rating scale, UPDRS)26,具体包括静止性震颤、拇指与食指对指敲击、手掌开.......
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我们分享了一种用于支持神经调节研究未来研究的居家多模态数据采集平台原型设计。该设计为开源且模块化,任何硬件组件均可替换,任何软件组件均可更新或修改,而不会导致整个平台失效。尽管神经数据的采集与去标识化方法针对所选的植入式神经刺激器(INS)而定,但其余方法及行为数据采集的整体方案并不依赖于所使用的具体植入设备。我们将该平台部署至一位帕金森病(PD)患者家中,并在实验性和自然状态下均采集了数据。在部署、数据采集及事后数据处理过程中,发现若干因素对于实现成功的研究迭代尤为关键。
我们团队中一位重要的成员是研究协调员,其前往患者家中安装硬件设备、设置虚拟专用网络(VPN)、完成三维姿态的摄像头校准,并指导患者如何使用各个设备面向患者的图形用户界面(GUI)。重要的是,研究协调员还担任了患者与研究团队之间的主要联络人。患者更倾向于使用电子邮件聊天功能进行快速的双向沟通。拥有一个稳定且易于联系的联络点在两个方面尤为有帮助:
为患者建立一个熟悉的沟通渠道,以便其请求调整预定的录制时间,并报告系统使用过程中遇到的任何困难。这有助于研究协调员.......
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作者声明无利益冲突。
本材料基于美国国家科学基金会研究生研究奖学金计划(DGE-2140004)、Weill Neurohub 和美国国立卫生研究院(UH3NS100544)支持的工作。本材料中表达的任何观点、发现、结论或建议均为作者(们)的观点,不一定反映美国国家科学基金会、Weill Neurohub 或美国国立卫生研究院的观点。我们感谢 Tianjiao Zhang 在平台设计及视频数据整合方面提供的专业咨询。我们特别感谢患者参与本研究,并对网络安全和平台设计提供了反馈与建议。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 分析 RCS 数据处理 | OpenMind | https://github.com/openmind-consortium/Analysis-rcs-data, 开源 | |
| Apple 手表 | Apple, Inc | 每位患者使用 2 块手表,每只手腕各佩戴一块 | |
| BRIO ULTRA HD PRO BUSINESS WEBCAM | Logitech | 960-001105 | 在我们的平台设计中使用了 3 个 |
| DaVinci Resolve 视频编辑软件 | DaVinci Resolve | 用于支持相机校准 | |
| Dell XPS 电脑 | Dell | 2TB 硬盘驱动器,500GB 固态硬盘 | |
| Dropbox | Dropbox | ||
| ffmpeg | N/A | 开源,需安装以运行视频录制应用程序 | |
| 用于网络摄像头的鹅颈支架 | N/A | ||
| GPU | Nvidia | 建议至少配备 8GB GPU 内存以运行 OpenPose,12GB 为理想配置 | |
| Java 11 | Oracle | 需安装以运行视频录制应用程序 | |
| Microsoft Surface 平板电脑 | Microsoft | ||
| NoMachine | NoMachine | 在使用 Linux 操作系统时尤为理想,开源 | |
| OpenPose | N/A | 开源 | |
| Rclone 文件传输程序 | Rclone | 对数据进行加密,并将数据复制或移动至异地存储,开源 | |
| StrivePD 应用程序 | RuneLabs | 我们将该应用程序安装在 Apple 手表上,用于启动录制并将数据上传至在线门户。 | |
| Summit RC+S 神经调控系统 | Medtronic | 仅限研究用途 | |
| 支持触控屏的显示器 | N/A | ||
| Video for Linux 2 API | Linux 内核 | 若使用 Linux 操作系统进行视频录制,则需安装 | |
| Wasabi | Wasabi | 长期云数据存储 | |
| WireGuard VPN 协议 | WireGuard | 开源 |
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