PC001 / #1148 A MACHINE LEARNING BASED CLOSED-LOOP NEUROMODULATION FRAMEWORK

神经调节 经颅直流电刺激 闭环 刺激 医学 神经科学 脑深部刺激 脑刺激 控制工程 心理学 工程类 病理 疾病 帕金森病
作者
Nigel Gebodh,Marom Bikson
出处
期刊:Neuromodulation [Elsevier BV]
卷期号:25 (7): S1-S1
标识
DOI:10.1016/j.neurom.2022.08.002
摘要

Closed-loop neuromodulation enables the utilization of dynamic and ongoing neural or physiological activity to guide neuromodulatory interventions for behavioral, cognitive, or performance enhancement. Many non-invasive neuromodulation methods like transcranial electrical stimulation (tES; including tDCS, tACS, tRNS, tPCS) typically implement a one-size-fits-all approach to stimulation dosing and application. Closed-loop stimulation approaches have typically optimized for one stimulation modality, and for error-based signals.
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