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图2
神经调节设备的技术堆栈
该系统通过物质界面与神经系统相互作用，以感知生理信号和刺激。传感器可以包括电活动的直接测量或替代品，如惯性信号。这些信号可以用来估计病人的状态，然后控制策略决定应该对刺激模式进行哪些调整。闭环系统由数据库、建模和机器学习支持，以优化性能;数据收集需要额外的遥测和数据存储基础设施。电路设计、储能、信息等核心技术是很多堆叠设计的共性。
图3
优化治疗控制的设备方法
未来的设备算法将结合多种方法来优化治疗控制。与生理过程类似，这些设备将优化预测前馈模型和响应性强、基于传感器的反馈算法。中间的开环信号流代表经典的刺激方法，其中临床医生作为基于即时观察配置刺激器的控制者。最近，自适应反馈方法使用嵌入式传感器实时调整刺激，临床医生的专业知识应用于一种算法，对患者的状态进行分类，然后根据控制策略采取适当的行动，每周7天，每天24小时。研究人员目前正在探索，在多个时间尺度上，睡眠-觉醒和其他生物节律等前馈机制如何优化对设备的控制。
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