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DOI: 10.3791/65305-v
Gabrielle Strandquist1, Tomasz Frączek2, Tanner Dixon3, Shravanan Ravi3, Raphael Bechtold4, Daryl Lawrence5, Alicia Zeng6, Jack Gallant7, Simon Little3, Jeffrey Herron8
1Computer Science and Engineering,University of Washington, 2Neuroscience,University of Washington, 3Neurology,University of California, San Francisco, 4Bioengineering,University of Washington, 5Bioengineering,University of California, Berkeley, 6Biophysics,University of California, Berkeley, 7Psychology,University of California, Berkeley, 8Neurological Surgery,University of Washington
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
This study presents a prototype at-home multi-modal data collection platform designed to optimize adaptive deep brain stimulation (aDBS) for individuals with neurological movement disorders, specifically Parkinson's disease. Key findings highlight the platform's deployment over a year, successfully monitoring therapy parameters and capturing crucial data while ensuring patient privacy.
El protocolo muestra un prototipo de la plataforma de recopilación de datos multimodal en el hogar que apoya la investigación que optimiza la estimulación cerebral profunda adaptativa (aDBS) para personas con trastornos neurológicos del movimiento. También presentamos los hallazgos clave de la implementación de la plataforma durante más de un año en el hogar de una persona con la enfermedad de Parkinson.
Mi investigación apoya la automatización de la estimulación cerebral profunda adaptativa o ADBS para la enfermedad de Parkinson en la comodidad del hogar de alguien. Una pregunta es si esta terapia se puede monitorear de manera segura durante un largo período fuera de la clínica mientras se garantiza la privacidad del paciente. Además, estamos estudiando la posibilidad de ajustar automáticamente los parámetros de ADBS sin necesidad de que el paciente regrese a la clínica.
La investigación de ADBS necesita plataformas de recopilación de datos para medir con precisión la calidad del movimiento a medida que los pacientes realizan su vida diaria y para ofrecer actualizaciones remotas a los algoritmos terapéuticos. Este protocolo recopila múltiples modalidades a medida que los pacientes se mueven libremente por sus hogares, incluidos datos de video para capturar movimientos cinemáticos aislados como los dedos. Nuestros resultados nos permiten explorar los cambios en la enfermedad de Parkinson durante largos períodos de tiempo, y nos permiten preguntarnos qué medidas son necesarias para analizar y tratar los variados síntomas de la enfermedad de Parkinson fuera de la observación clínica.
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