Accelerating the computation of the volume of tissue activated during deep brain stimulation using Gaussian processes

Abstract

El volumen de tejido activo (VTA) es un enfoque bien establecido para modelar los efectos directos de la estimulación cerebral profunda en el tejido neuronal. Estudios previos han señalado sus posibles aplicaciones clínicas. Sin embargo, el elevado costo computacional requerido para estimar el VTA con las técnicas estándar utilizadas en el modelado neuronal biológico limita su usabilidad a nivel práctico. El objetivo de este estudio fue desarrollar una metodología novedosa para reducir el tiempo de cálculo en la estimación del VTA. Con ese fin, se construyó un emulador basado en procesos gaussianos. Este combina modelos axonales de múltiples compartimientos acoplados al campo de estimulación eléctrica con un sistema de clasificación basado en procesos gaussianos, siguiendo la premisa de que calcular el VTA a partir de un campo axonal es en esencia un problema de clasificación binaria. Se logró una reducción considerable en el tiempo promedio requerido para estimar el VTA, tanto bajo condiciones de conductividad isotrópica idealizada como bajo condiciones realistas de conductividad anisotrópica, limitando la perdida de precisión y superando otros inconvenientes presentes en métodos alternativos.

Keywords

• estimulación cerebral profunda
• volumen de tejido activo
• modelo axonal de múltiples compartimientos
• emulación
• clasificación de procesos gaussianos