Gráfico Conceptual & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Llama 3:

Resumen:

1.-Nuri Ince recientemente trasladó su laboratorio de la Universidad de Houston a la Clínica Mayo para investigar biomarcadores neuronales en trastornos neurológicos.

2.-Varias modalidades de señal están disponibles con diferentes resoluciones espaciales y temporales para extraer información e identificar biomarcadores neuronales.

3.-El laboratorio de Nuri opera en dominios que incluyen la enfermedad de Parkinson, epilepsia y tumores cerebrales, con un enfoque en la localización de la zona de inicio de convulsiones.

4.-En Parkinson, la actividad en la banda beta en potenciales de campo local se correlacionó con contactos óptimos de estimulación cerebral profunda.

5.-Las oscilaciones de alta frecuencia (HFOs) entre 200-400 Hz distinguieron subtipos de Parkinson y ayudaron a localizar el objetivo del núcleo subtalámico.

6.-En epilepsia, se utiliza EEG intracraneal para identificar la zona de inicio de convulsiones durante días de monitoreo, lo cual tiene riesgos.

7.-Los HFOs reconocidos como biomarcadores potenciales ocurren frecuentemente en áreas generadoras de convulsiones incluso antes de las convulsiones, pero son difíciles de identificar visualmente.

8.-Se necesitan detectores HFO automatizados pero enfrentan desafíos para distinguir HFOs reales de formas de onda de artefactos que parecen similares cuando se filtran.

9.-En 2016, se propuso un pipeline de detección de HFO no supervisado utilizando análisis de tiempo-frecuencia para agrupar y distinguir HFOs de artefactos.

10.-Los grupos de HFO se correlacionaron con zonas de inicio de convulsiones en la mayoría de los pacientes, sugiriendo que los HFO podrían predecir áreas generadoras de convulsiones sin las convulsiones mismas.

11.-Los HFOs de la corteza motora tenían formas de onda arbitrarias mientras que los HFOs de la zona de inicio de convulsiones exhibían morfología estereotipada, un biomarcador potencial para distinguir eventos patológicos.

12.-Las grabaciones realistas plantean desafíos con señales localmente corruptas generando pseudo-HFOs que pueden ser mal identificados como HFOs reales.

13.-Se utilizó procesamiento de señal escaso para reconstruir eventos candidatos de HFO con diccionarios de formas de onda predefinidos para distinguir HFOs reales de pseudo-HFOs.

14.-Los clasificadores de bosques aleatorios utilizando características de aproximación escasa mejoraron significativamente la precisión de identificación de HFOs reales y la zona de inicio de convulsiones.

15.-Se desarrolló una interfaz gráfica de usuario para anotar HFOs e incorporar la herramienta de IA para asistir en las interpretaciones de los neurólogos.

16.-Aproximar toda la señal de HFO tiene limitaciones, por lo que se desarrolló un enfoque de representación local escasa adaptativa.

17.-Se utilizaron diccionarios de formas de onda aprendidas para representar HFOs en segmentos de señal superpuestos, mejorando la robustez al ruido en entornos de EMU e intraoperatorios.

18.-Las tasas de HFO intraoperatorias no mostraron diferencias significativas con las tasas de EMU, sugiriendo la viabilidad de una localización más temprana de la zona de inicio de convulsiones.

19.-La eliminación de ruido eliminó muchos artefactos de ondas rápidas mal identificados como HFOs y mejoró la localización de la zona de inicio de convulsiones, especialmente en grabaciones intraoperatorias ruidosas.

20.-Clasificar contactos por tasas de HFO desruidos logró un 95% de precisión localizando la zona de inicio de convulsiones con los 1-2 contactos principales intraoperatoriamente.

21.-La neuroestimulación responsiva apunta a controlar las convulsiones estimulando la zona de inicio de convulsiones cuando se detectan biomarcadores HFO por un implante.

22.-Se estableció una interfaz de Simulink para recoger EEG intracraneal con un implante cerebral inalámbrico y un amplificador clínico para estimulación en bucle cerrado.

23.-El implante tenía menor calidad de señal que el amplificador clínico pero capturaba bien los picos, y las estrategias mejoraron la transmisión de datos inalámbrica.

24.-El implante se está utilizando para estudiar la neuromodulación dentro y fuera de las convulsiones con una plataforma MATLAB/Simulink en desarrollo.

25.-La investigación involucró colaboraciones a través de instituciones incluyendo Baylor, Texas Children's y la Clínica Mayo dentro de un nuevo grupo de Ingeniería Neural y Bioelectrónica.

26.-Existen algoritmos de código abierto para la detección de HFO, incluyendo del laboratorio de Nuri, que pueden ser adaptados para modelos animales también.

27.-Los enfoques de aprendizaje profundo que alimentan la red con señales segmentadas son de interés y serán explorados por un estudiante de posgrado entrante.

28.-La mayoría de los datos presentados fueron de EEG estereotáctico, con algo de ECoG recogido de pacientes con tumores cerebrales durante mapeo cerebral despierto.

29.-Están disponibles posiciones de postdoctorado y doctorado en los laboratorios de Nuri enfocándose en interfaces neuronales, procesamiento de señales y aprendizaje automático para el descubrimiento de biomarcadores.

30.-Un estudio colaborativo con el equipo de Nuri utilizó ECoG de alta densidad para mapear el surco central y detectar potenciales evocados.

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