Universität zu Köln

Al-Qadhi, Safwan (2021). A Demand-Controlled Application of Deep Brain Stimulation with a Portable Neurostimulator. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

Deep brain stimulation (DBS) is an electrical therapy for several advanced neurological disorders such as Parkinson’s disease (PD). The improvement of current DBS technique has gained more importance in order to increase the therapeutic benefits and reduce the side effects. The electrical stimulation of the deep brain is administered at standard high-frequency (HF) or by using dedicated patterns intending the modulation of pathological neuronal activity. Apart from the development of new stimulation protocols such as the desynchronizing coordinated reset (CR) DBS protocol, a continuous and appropriate adjustment of the stimulation parameters might increase the efficacy of DBS. Therapeutic benefits could be maximized by a system that automatically detects the demand for further stimulation and continuously modifies the stimulation parameters. For instance, such a system can help the clinician to find the optimal parameters easily, without lengthy test procedures. In this thesis, the technical realization of ademand-controlled application of CR DBS for Parkinson’s disease (PD) with a portable neurostimulator is investigated. The applicability of such an autonomic system is studied retrospectively using local field potential (LFP) and resting tremor recordings from PD patients, as well as LFP recordings from parkinsonian non-human primates were used. A demand-controlled application of DBS requires a real-time analysis of the on-going pathological activity. LFP recordings during DBS are normally contaminated by strong artifacts that are caused by technical drawbacks. The artifacts inhibit the examination of the presence of pathological activity.Therefore, software-based technical solutions for artifact reduction were developed and implemented to obtain clean feedback signals from the recordings. Additional tests were performed on LFP recordings in saline solution to evaluate the performance of the implemented algorithms. Results obtained from these tests indicated the efficacy of the algorithms in removing most of the artifacts. Furthermore, the biological recordings were analyzed to find biomarkers of the pathological activity that can be used as a criterion to quantify the demand for tuning the stimulation parameters. The proposed approach aims to analyze and monitor the variation in the strength of such pathological activities. A demonstration of the tuning of several HF and CR DBS parameters was performed in real-time with a digital signal processor (DSP) board using tremor-like recordings collected from a healthy subject. This thesis explores and demonstrates the design and implementation of a demand-controlled application of DBS that is adapted according to the pathological fluctuations of patients and can be more efficacious than standard continuous DBS technique.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated title:	Title Language Eine bedarfsgesteuerte Anwendung der tiefen Hirnstimulation mit einem tragbaren Neurostimulator German
Translated abstract:	Abstract Language Die tiefe Hirnstimulation ist eine elektrische Therapie für verschiedene fortgeschrittene neurologische Erkrankungen wie die Parkinson-Krankheit (PD). Die Verbesserung der tiefen Hirnstimulation hat mehr an Bedeutung gewonnen, um den klinischen Nutzen zu erhöhen und die potenziellen Nebenwirkungen zu verringern. Die elektrische Stimulation des tiefen Gehirns kann mittels Standard-Hochfrequenz (HF) oder mit dedizierten, speziellen Mustern, die auf die Modulation der pathologischen neuronalen Aktivität abzielen, durchgeführt werden. Neben der Entwicklung von neuen Stimulationsprotokollen, wie des Protokolls der de-synchronisierenden „Coordinated Reset“ (CR), könnte eine kontinuierliche und gezielte Anpassung der Stimulationsparameter die Wirksamkeit der tiefen Hirnstimulation erhöhen. Der therapeutische Nutzen könnte somit durch ein System, das den Bedarf für eine weitere Stimulation automatisch erkennt und ständig die Stimulationsparameter modifiziert, maximiert werden. Darüber hinaus kann ein solches System den Ärzten helfen, die optimalen Stimulationsparameter ohne langwierige Einstellungsprozeduren leicht zu finden. In der vorliegenden Arbeit wird die technische Realisierung einer bedarfsgesteuerten Anwendung der CR Stimulation für Parkinson Patienten mit einem tragbaren Neurostimulator vorgestellt. Die Anwendbarkeit eines solchen autonomen Systems wird retrospektiv erforscht. Zu diesem Zweck wurden bereits vorhandene Aufnahmen der lokalen Feldpotentiale (LFP) und des Ruhetremors von Parkinson-Patienten, sowie LFP Messungen von nicht-menschlichen Primaten, die unter Parkinson-Symptomen leiden, verwendet. Die bedarfsgesteuerte Anwendung der tiefen Hirnstimulation erfordert eine Echtzeit-Analyse der pathologischen Aktivität. LFP Aufnahmen während der tiefen Hirnstimulation sind in der Regel von starken Artefakten kontaminiert. Diese Artefakte verhindern die einfache Analyse der erfassten Daten zur Feststellung des Vorhandenseins einer pathologischen Aktivität. Deshalb wurden software-basierte technische Lösungen für die Unterdrückung von Artefakten entwickelt und implementiert. Weitere Tests wurden mit LFP Aufnahmen vorgenommen, die im Rahmen von Messungen in Salzlösung gewonnen wurden. Diese Messungen helfen, die Leistung der implementierten Algorithmen zu beurteilen. Die Ergebnisse aus diesen Tests zeigten, dass die entwickelten Algorithmen die meisten Artefakte hochwirksam entfernen können. Weiterhin wurden die biologischen Aufnahmen analysiert, um Biomarker für die pathologische Aktivität zu finden. Diese Biomarker können als Kriterium verwendet werden, um den Bedarf zur Anpassung der Stimulationsparameter zu quantifizieren. Somit können entsprechend des vorgeschlagenen Ansatzes die Veränderungen in der Stärke der pathologischen Aktivität analysiert und überwacht werden. Die Anpassung von unterschiedlichen HF und CR Stimulationsparametern wurde in Echtzeit mit einem digitalen Signalprozessor (DSP), anhand von Parkinson-zitterten-ähnlicher Messdaten eines gesunden Probanden, präsentiert. Somit kann diese Arbeit die Konzeption und Umsetzung einer bedarfsgesteuerten Anwendung der tiefen Hirnstimulation demonstrieren und zeigt, wie die pathologischen Schwankungen der Patienten für die Anpassung der Stimulationsparameter verwendet werden können. Es ist zu hoffen, dass solche Verfahren die Wirksamkeit der tiefen Hirnstimulation – englisch: Deep Brain Stimulation (DBS) - verbessern können. digitalen Signalprozessor (DSP), anhand von Parkinson-zitterten-ähnlicher Messdaten eines gesunden Probanden, präsentiert. Somit kann diese Arbeit die Konzeption und Umsetzung einer bedarfsgesteuerten Anwendung der tiefen Hirnstimulation demonstrieren und zeigt, wie die pathologischen Schwankungen der Patienten für die Anpassung der Stimulationsparameter verwendet werden können. Es ist zu hoffen, dass solche Verfahren die Wirksamkeit der tiefen Hirnstimulation – englisch: Deep Brain Stimulation (DBS) - verbessern können. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Al-Qadhi, Safwan safwan.alqadhi@gmail.com UNSPECIFIED UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-457846
Date:	2021
Language:	English
Faculty:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions:	Außeruniversitäre Forschungseinrichtungen > Forschungszentrum Jülich
Subjects:	Data processing Computer science Mathematics Technology (Applied sciences) Medical sciences Medicine
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language Deep Brain Stimulation (DBS) English Parkinson’s Disease English Artefact Reduction English Local Field Potential (LFP) English Resting Tremor English Neurostimulator English Coordinated Reset (CR) DBS English Demand-Controlled DBS English Nelder-Mead Algorithm English MATLAB - SIMULINK UNSPECIFIED Adaptive DBS English
Date of oral exam:	22 March 2021
Referee:	Name Academic Title Walkowiak, Wolfgang Prof. Dr. Maarouf, Mohammad PD Dr.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/45784