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Closed-loop wearable ultrasound deep brain stimulation system based on EEG in mice

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作者
Yongsheng Zhong,Yibo Wang,Zhuoyi He,Zhengrong Lin,Na Pang,Lili Niu,Yanwu Guo,Min Pan,Long Meng
出处
期刊:Journal of Neural Engineering [IOP Publishing]
卷期号:18 (4): 0460e8-0460e8 被引量:15
标识
DOI:10.1088/1741-2552/ac1d5c
摘要

Objective. Epilepsy is one of the most common severe brain disorders. Ultrasound deep brain stimulation (UDBS) has shown a potential capability to suppress seizures. However, because seizures occur sporadically, it is necessary to develop a closed-loop system to suppress them. Therefore, we developed a closed-loop wearable UDBS system that delivers ultrasound to the hippocampus to suppress epileptic seizures. Approach. Mice were intraperitoneally injected with 10 mg kg−1 kainic acid and divided into sham and UDBS groups. Epileptic seizures were detected by applying both long short-term memory (LSTM) and bidirectional LSTM (BILSTM) networks according to EEG signal characteristics. When epileptic seizures were detected, the closed-loop UDBS system automatically activated a trigger switch to stimulate the hippocampus for 10 min and continuously record EEG signals until 20 min after ultrasonic stimulation. EEG signals were analyzed using the MATLAB software. After EEG recording, we observed the survival rate of the experimental mice for 72 h. Main results. The BiLSTM network was found to have preferable classification performance over the LSTM network. The closed-loop UDBS system with BiLSTM could automatically detect epileptic seizures using EEG signals and effectively reduce epileptic EEG power spectral density and seizure duration by 10.73%, eventually improving the survival rate of early epileptic mice from 67.57% in the sham group to 88.89% in the UDBS group. Significance. The closed-loop UDBS system developed in this study could be an effective clinical tool for the control of epilepsy.
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