Возвращение клиники домой: мультимодальная экосистема сбора данных на дому для поддержки адаптивной глубокой стимуляции мозга

Резюме

Протокол демонстрирует прототип домашней мультимодальной платформы сбора данных, которая поддерживает исследования, оптимизирующие адаптивную глубокую стимуляцию мозга (aDBS) для людей с неврологическими двигательными расстройствами. Мы также представляем основные результаты развертывания платформы в течение более года в доме человека с болезнью Паркинсона.

Аннотация

Адаптивная глубокая стимуляция мозга (aDBS) обещает улучшить лечение неврологических расстройств, таких как болезнь Паркинсона (БП). aDBS использует биомаркеры, связанные с симптомами, для корректировки параметров стимуляции в режиме реального времени для более точного таргетирования симптомов. Чтобы включить эти динамические корректировки, параметры алгоритма aDBS должны быть определены для каждого отдельного пациента. Это требует трудоемкой ручной настройки со стороны клинических исследователей, что затрудняет поиск оптимальной конфигурации для одного пациента или масштабирование для многих пациентов. Кроме того, долгосрочная эффективность алгоритмов aDBS, настроенных в клинике, когда пациент находится дома, остается открытым вопросом. Для реализации этой терапии в больших масштабах необходима методология автоматической настройки параметров алгоритма aDBS при удаленном мониторинге результатов терапии. В этой статье мы поделимся проектом платформы для сбора данных в домашних условиях, чтобы помочь в решении обеих проблем. Платформа состоит из интегрированной аппаратной и программной экосистемы с открытым исходным кодом, которая позволяет собирать нейронные, инерциальные и многокамерные видеоданные в домашних условиях. Чтобы обеспечить конфиденциальность данных, идентифицирующих пациента, платформа шифрует и передает данные через виртуальную частную сеть. Эти методы включают в себя выравнивание потоков данных по времени и извлечение оценок поз из видеозаписей. Чтобы продемонстрировать использование этой системы, мы развернули эту платформу в доме человека с болезнью Паркинсона и собирали данные во время самостоятельных клинических задач и периодов свободного поведения в течение 1,5 лет. Данные регистрировали при субтерапевтических, терапевтических и супратерапевтических амплитудах стимуляции для оценки тяжести двигательных симптомов при различных терапевтических условиях. Эти данные, согласованные по времени, показывают, что платформа способна синхронизировать мультимодальный сбор данных в домашних условиях для терапевтической оценки. Эта системная архитектура может быть использована для поддержки автоматизированных исследований aDBS, сбора новых наборов данных и изучения долгосрочных эффектов DBS-терапии за пределами клиники для людей, страдающих неврологическими расстройствами.

Введение

Глубокая стимуляция мозга (DBS) лечит неврологические расстройства, такие как болезнь Паркинсона (БП), путем подачи электрического тока непосредственно в определенные области мозга. По оценкам, во всем мире насчитывается 8,5 миллиона случаев болезни Паркинсона, и DBS зарекомендовала себя как важнейшая терапия, когда лекарств недостаточно для купирования симптомов ^1,2. Однако эффективность DBS может быть ограничена побочными эффектами, которые иногда возникают при стимуляции, которая обычно проводится с фиксированной амплитудой, частотой и длительностью импульса³. Эта реализация с разомк....

протокол

Пациенты участвуют в более крупном исследовании, одобренном IRB и IDE, в Калифорнийском университете в Сан-Франциско, протокол # G180097⁵. Пациентка, включенная в это исследование, дополнительно предоставила информированное согласие именно на это исследование.

1. Компоненты домашней системы

1. Центральный сервер и VPN
   1. Приобретите персональный компьютер (ПК) под управлением операционной системы (ОС) на базе Linux, предназначенную для обслуживания VPN. Разместите машину в безопасном помещении. Зашифруйте диск машины, чтобы обеспечить безопасность данных.
   2. Настройте VPN-сервер та....

Результаты

Проектирование и развертывание прототипа платформы
Мы разработали прототип платформы и развернули ее на дому у одного пациента (рис. 1). После первой установки оборудования в доме платформа может поддерживаться, а данные собираются полностью через удаленный .......

Обсуждение

Мы делимся дизайном домашнего прототипа мультимодальной платформы сбора данных для поддержки будущих исследований в области нейромодуляции. Конструкция имеет открытый исходный код и модульную структуру, так что любое оборудование может быть заменено, а любой программный компонент м.......

Материалы

Name	Company	Catalog Number	Comments
Analysis RCS Data Processing	OpenMind		https://github.com/openmind-consortium/Analysis-rcs-data, open-source
Apple Watches	Apple, Inc		Use 2 watches for each patient, one on each wrist
BRIO ULTRA HD PRO BUSINESS WEBCAM	Logitech	960-001105	Used 3 in our platform design
DaVinci Resolve video editing software	DaVinci Resolve		used to support camera calibration
Dell XPS PC	Dell		2T hard disk drive, 500GB SSD
Dropbox	Dropbox
ffmpeg	N/A		open-source, install to run the Video Recording App
Gooseneck mounts for webcams	N/A
GPU	Nvidia		A minimum of 8GB GPU memory is recommended to run OpenPose, 12GB is ideal
Java 11	Oracle		Install to run the Video Recording App
Microsoft Surface tablet	Microsoft
NoMachine	NoMachine		Ideal when using a Linux OS, open-source
OpenPose	N/A		open-source
Rclone file transfer program	Rclone		Encrypts data and copies or moves data to offsite storage, open-source
StrivePD app	RuneLabs		We installed the app on the Apple Watches to start recordings and upload data to an online portal.
Summit RC+S neuromodulation system	Medtronic		For investigational use only
touchscreen-compatible monitor	N/A
Video for Linux 2 API	The Linux Kernel		Install if using a Linux OS for video recording
Wasabi	Wasabi		Longterm cloud data storage
WireGuard VPN Protocol	WireGuard		open-source