Mejoras tecnológicas en estimuladores cerebrales profundos y su proceso de implantación en pacientes con Parkinson

Abstract

Un estimulador cerebral profundo (DBS) se utiliza para el tratamiento de los trastornos motores del Parkinson. Con técnicas estereotácticas se implantan dos electrodos de estimulación en los núcleos subtalámicos del cerebro. Los objetivos centrales del PID fueron: a) Obtener un modelo de clasificación supervisado, haciendo uso de herramientas del aprendizaje automático, que pueda utilizarse en un sistema de soporte para la correcta implantación de los electrodos de un DBS y b) proponer las bases de la estrategia de control de un DBS a lazo cerrado en miras a mejorar la tecnología actual.

Se obtuvo un modelo de clasificación supervisada mediante stacking con selección de características cuyos indicadores de desempeño (Exactitud 95%, Especificidad 96% y Sensibilidad 94%) y tiempos de validación logran cumplir el primer objetivo propuesto. Se modelizó un sistema de control para un DBS a lazo cerrado utilizando lógica difusa mediante un modelo Mamdani con método del centroide para defuzzificación y biomarcadores internos y externos como señales de realimentación. El modelo a lazo cerrado logró considerar el estado clínico del paciente para definir la estimulación además de obtener un ahorro de energía promedio del 56% al compararlo con el DBS a lazo abierto.