Léo Choinière, Rose Guay-Hottin, Rosalind W. Picard, Guillaume Lajoie, Marco Bonizzato et Numa Dancause
Article de revue (2024)
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Abstract
Effective neural stimulation requires adequate parametrization. Gaussian-process (GP)-based Bayesian optimization (BO) offers a framework to discover optimal stimulation parameters in real time. Here, we first provide a general protocol to deploy this framework in neurostimulation interventions and follow by exemplifying its use in detail. Specifically, we describe the steps to implant rats with multi-channel electrode arrays in the hindlimb motor cortex. We then detail how to utilize the GP-BO algorithm to maximize evoked target movements, measured as electromyographic responses.
For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Bonizzato and colleagues (2023) : https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2023.101008 (https://publications.polymtl.ca/53611/)
Département: |
Département de génie électrique Institut de génie biomédical |
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Centre de recherche: | Autre |
Organismes subventionnaires: | Institut de Valorisation des Données, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada |
URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/57582/ |
Titre de la revue: | STAR Protocols (vol. 5, no 1) |
Maison d'édition: | Elsevier BV |
DOI: | 10.1016/j.xpro.2024.102885 |
URL officielle: | https://doi.org/10.1016/j.xpro.2024.102885 |
Date du dépôt: | 25 mars 2024 14:55 |
Dernière modification: | 05 avr. 2024 17:17 |
Citer en APA 7: | Choinière, L., Guay-Hottin, R., Picard, R. W., Lajoie, G., Bonizzato, M., & Dancause, N. (2024). Gaussian-process-based Bayesian optimization for neurostimulation interventions in rats. STAR Protocols, 5(1), 102885 (28 pages). https://doi.org/10.1016/j.xpro.2024.102885 |
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