Implante neural controlado em malha fechada

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Araujo, Carlos Eduardo de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
UTFPR
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1687
Resumo: One of the challenges to biomedical engineers proposed by researchers in neuroscience is brain machine interaction. The nervous system communicates by interpreting electrochemical signals, and implantable circuits make decisions in order to interact with the biological environment. It is well known that Parkinson’s disease is related to a deficit of dopamine (DA). Different methods has been employed to control dopamine concentration like magnetic or electrical stimulators or drugs. In this work was automatically controlled the neurotransmitter concentration since this is not currently employed. To do that, four systems were designed and developed: deep brain stimulation (DBS), transmagnetic stimulation (TMS), Infusion Pump Control (IPC) for drug delivery, and fast scan cyclic voltammetry (FSCV) (sensing circuits which detect varying concentrations of neurotransmitters like dopamine caused by these stimulations). Some softwares also were developed for data display and analysis in synchronously with current events in the experiments. This allowed the use of infusion pumps and their flexibility is such that DBS or TMS can be used in single mode and other stimulation techniques and combinations like lights, sounds, etc. The developed system allows to control automatically the concentration of DA. The resolution of the system is around 0.4 µmol/L with time correction of concentration adjustable between 1 and 90 seconds. The system allows controlling DA concentrations between 1 and 10 µmol/L, with an error about +/- 0.8 µmol/L. Although designed to control DA concentration, the system can be used to control, the concentration of other substances. It is proposed to continue the closed loop development with FSCV and DBS (or TMS, or infusion) using parkinsonian animals models.
id UTFPR-12_063efa952d1a031a430fd0965294713a
oai_identifier_str oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/1687
network_acronym_str UTFPR-12
network_name_str Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
repository_id_str
spelling Implante neural controlado em malha fechadaClosed loop controlled neural implantPróteseDopaminaEstimulação neuralInterface cérebro-computadorControle automáticoSoftware - DesenvolvimentoSimulação (Computadores)Engenharia biomédicaEngenharia elétricaProsthesisDopamineNeural stimulationBrain-computer interfacesAutomatic controlComputer software - DevelopmentComputer simulationBiomedical engineeringElectric engineeringCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICAOne of the challenges to biomedical engineers proposed by researchers in neuroscience is brain machine interaction. The nervous system communicates by interpreting electrochemical signals, and implantable circuits make decisions in order to interact with the biological environment. It is well known that Parkinson’s disease is related to a deficit of dopamine (DA). Different methods has been employed to control dopamine concentration like magnetic or electrical stimulators or drugs. In this work was automatically controlled the neurotransmitter concentration since this is not currently employed. To do that, four systems were designed and developed: deep brain stimulation (DBS), transmagnetic stimulation (TMS), Infusion Pump Control (IPC) for drug delivery, and fast scan cyclic voltammetry (FSCV) (sensing circuits which detect varying concentrations of neurotransmitters like dopamine caused by these stimulations). Some softwares also were developed for data display and analysis in synchronously with current events in the experiments. This allowed the use of infusion pumps and their flexibility is such that DBS or TMS can be used in single mode and other stimulation techniques and combinations like lights, sounds, etc. The developed system allows to control automatically the concentration of DA. The resolution of the system is around 0.4 µmol/L with time correction of concentration adjustable between 1 and 90 seconds. The system allows controlling DA concentrations between 1 and 10 µmol/L, with an error about +/- 0.8 µmol/L. Although designed to control DA concentration, the system can be used to control, the concentration of other substances. It is proposed to continue the closed loop development with FSCV and DBS (or TMS, or infusion) using parkinsonian animals models.Um dos desafios propostos por pesquisadores em neurociência aos engenheiros biomédicos é a interação cérebro-máquina. O sistema nervoso comunica-se interpretando sinais eletroquímicos, e circuitos implantáveis podem tomar decisões de modo a interagir com o meio biológico. Sabe-se também que a doença de Parkinson está relacionada a um déficit do neurotransmissor dopamina. Para controlar a concentração de dopamina diferentes técnicas tem sido empregadas como estimuladores elétricos, magnéticos e drogas. Neste trabalho obteve-se o controle da concentração do neurotransmissor de maneira automática uma vez que atualmente isto não é realizado. Para tanto, projetou-se e desenvolveu-se quatro sistemas: a estimulação cerebral profunda ou deep brain stimulation (DBS), a estimulação transmagnética ou transmagnetic stimulation (TMS), um controle de bomba de infusão ou infusion pump control (IPC) para a entrega de drogas e um sistema de voltametria cíclica de varredura rápida ou fast scan ciclic voltammetry (FSCV) (circuito que detecta variações de concentração de neurotransmissores como a dopamina - DA). Também foi necessário o desenvolvimento de softwares para a visualização de dados e análises em sincronia com acontecimentos ou experimentos correntes, facilitando a utilização destes dispositivos quando emprega-se bombas de infusão e a sua flexibilidade é tal que a DBS ou a TMS podem ser utilizadas de maneira manual ou automática além de outras técnicas de estimulação como luzes, sons, etc. O sistema desenvolvido permite controlar de forma automática a concentração da DA. A resolução do sistema é de 0.4 µmol/L podendo-se ajustar o tempo para correção da concentração entre 1 e 90 segundos. O sistema permite controlar concentrações entre 1 e 10 µmol/L, com um erro de cerca de +/- 0,8 µmol/L. Embora desenhado para o controle da concentração de dopamina o sistema pode ser utilizado para controlar outros neurotransmissores. Propõe-se continuar o desenvolvimento em malha fechada empregando FSCV e DBS (ou TMS, ou infusão), utilizando modelos animais parkinsonianos.Universidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaBrasilPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática IndustrialUTFPRAbatti, Paulo Joséhttp://lattes.cnpq.br/2771856898735617Abatti, Paulo JoséCunha, Claudio daDombrowski, Patrícia AndréiaGewehr, Pedro MiguelAraujo, Carlos Eduardo de2016-10-13T18:31:39Z2016-10-13T18:31:39Z2015-12-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfARAUJO, Carlos Eduardo de. Implante neural controlado em malha fechada. 2015. 109 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2015.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1687porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPR2016-10-14T06:00:49Zoai:repositorio.utfpr.edu.br:1/1687Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestriut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.bropendoar:2016-10-14T06:00:49Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
dc.title.none.fl_str_mv Implante neural controlado em malha fechada
Closed loop controlled neural implant
title Implante neural controlado em malha fechada
spellingShingle Implante neural controlado em malha fechada
Araujo, Carlos Eduardo de
Prótese
Dopamina
Estimulação neural
Interface cérebro-computador
Controle automático
Software - Desenvolvimento
Simulação (Computadores)
Engenharia biomédica
Engenharia elétrica
Prosthesis
Dopamine
Neural stimulation
Brain-computer interfaces
Automatic control
Computer software - Development
Computer simulation
Biomedical engineering
Electric engineering
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
title_short Implante neural controlado em malha fechada
title_full Implante neural controlado em malha fechada
title_fullStr Implante neural controlado em malha fechada
title_full_unstemmed Implante neural controlado em malha fechada
title_sort Implante neural controlado em malha fechada
author Araujo, Carlos Eduardo de
author_facet Araujo, Carlos Eduardo de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Abatti, Paulo José
http://lattes.cnpq.br/2771856898735617
Abatti, Paulo José
Cunha, Claudio da
Dombrowski, Patrícia Andréia
Gewehr, Pedro Miguel
dc.contributor.author.fl_str_mv Araujo, Carlos Eduardo de
dc.subject.por.fl_str_mv Prótese
Dopamina
Estimulação neural
Interface cérebro-computador
Controle automático
Software - Desenvolvimento
Simulação (Computadores)
Engenharia biomédica
Engenharia elétrica
Prosthesis
Dopamine
Neural stimulation
Brain-computer interfaces
Automatic control
Computer software - Development
Computer simulation
Biomedical engineering
Electric engineering
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
topic Prótese
Dopamina
Estimulação neural
Interface cérebro-computador
Controle automático
Software - Desenvolvimento
Simulação (Computadores)
Engenharia biomédica
Engenharia elétrica
Prosthesis
Dopamine
Neural stimulation
Brain-computer interfaces
Automatic control
Computer software - Development
Computer simulation
Biomedical engineering
Electric engineering
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
description One of the challenges to biomedical engineers proposed by researchers in neuroscience is brain machine interaction. The nervous system communicates by interpreting electrochemical signals, and implantable circuits make decisions in order to interact with the biological environment. It is well known that Parkinson’s disease is related to a deficit of dopamine (DA). Different methods has been employed to control dopamine concentration like magnetic or electrical stimulators or drugs. In this work was automatically controlled the neurotransmitter concentration since this is not currently employed. To do that, four systems were designed and developed: deep brain stimulation (DBS), transmagnetic stimulation (TMS), Infusion Pump Control (IPC) for drug delivery, and fast scan cyclic voltammetry (FSCV) (sensing circuits which detect varying concentrations of neurotransmitters like dopamine caused by these stimulations). Some softwares also were developed for data display and analysis in synchronously with current events in the experiments. This allowed the use of infusion pumps and their flexibility is such that DBS or TMS can be used in single mode and other stimulation techniques and combinations like lights, sounds, etc. The developed system allows to control automatically the concentration of DA. The resolution of the system is around 0.4 µmol/L with time correction of concentration adjustable between 1 and 90 seconds. The system allows controlling DA concentrations between 1 and 10 µmol/L, with an error about +/- 0.8 µmol/L. Although designed to control DA concentration, the system can be used to control, the concentration of other substances. It is proposed to continue the closed loop development with FSCV and DBS (or TMS, or infusion) using parkinsonian animals models.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-12-15
2016-10-13T18:31:39Z
2016-10-13T18:31:39Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv ARAUJO, Carlos Eduardo de. Implante neural controlado em malha fechada. 2015. 109 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2015.
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1687
identifier_str_mv ARAUJO, Carlos Eduardo de. Implante neural controlado em malha fechada. 2015. 109 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2015.
url http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1687
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
UTFPR
publisher.none.fl_str_mv Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
UTFPR
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron:UTFPR
instname_str Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
instacron_str UTFPR
institution UTFPR
reponame_str Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
collection Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
repository.mail.fl_str_mv riut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.br
_version_ 1850498295695147008