Elektriksel Akım Dalgasının and Frekansının Derin Beyin Stimülasyonu Üzerindeki Etkisinin Araştırılması - Salkım, Enver (Fırat Üniversitesi, 2025)
Biyo-hesaplamalı modellerin tıbbi cihazların tasarımı ve geliştirilmesi üzerinde önemli bir etkisi vardır. Bu yaklaşım, deneysel test kullanılarak tasarlanması mümkün olmayan çeşitli tıbbi cihaz parametre ayarlarının araştırılmasına olanak tanır. Bu nöromodülatör sistemler için en uygun parametrelerin kullanılması hasta güvenliği açısından çok önemlidir. Hesaplamalı modelleme, derin beyin stimülasyonunda (DBS) hedefleme ve stimülasyon parametrelerini iyileştirme mücadelesinde temel bir araçtır. Spesifik olarak, simülasyon dalga biçimi şekli, darbe genişliği ve amplitüdünün yanı sıra pasif faktörler de dahil olmak üzere birçok parametredeki farklılıklar nedeniyle DBS'yi birleştiren Parkinson hastalığı için optimal bir nöromodülatörün tasarlanması zor olabilir. Bu çalışma, bu tür gelişmiş biyo-hesaplamalı modelleme sistemlerini kullanarak farklı darbe genişliklerine dayalı farklı dalga formlarının kullanılmasının etkisini araştırmaktadır. Bir insan kafasının hacim iletkeni, temel doku katmanları da dahil olmak üzere ortalama insan kafası kalınlığına dayanılarak oluşturulmuştur. Daha sonra, farklı frekans aralıklarını kullanarak sonuçları analiz etmek için DBS elektrot dizisi tasarlandı ve hesaplamalı modelle birleştirildi. Ayrıca hesaplamalı model tasarımcıları için hesaplamalı model geliştirmenin temelleri vurgulandı. Daha sonra sonuçlar, zamana dayalı simülasyon kullanılarak elektrik ve akım yoğunluğu dağılımlarına göre hesaplandı. Simülasyon frekansının ve simülasyon dalga biçimi şeklinin sonuç üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu gösterilmiştir. Sonuçlar, ilgilenilen bölgedeki elektrik potansiyeli, akım yoğunluğu ve elektrik alan dağılımları üzerinde önemli bir etkiye sahip olması nedeniyle kapasitif etkinin daha yüksek frekans seviyelerinde göz ardı edilemeyeceğini göstermiştir.

Bio-computational models have a significant impact on the design and development of medical devices. This approach allows investigation of various medical device parameter settings which would be infeasible to design by using the experimental test. Using the optimal parameters for these neuromodulator systems is crucial for the patient safety. Computational modelling is a fundamental tool in the challenge to improve targeting and stimulation parameters in deep brain stimulation (DBS). Specifically, it may be difficult to design an optimal neuromodulator for Parkinson's disease fusing DBS due to variations in many parameters including simulation waveform shape, pulse width, and amplitude as well as passive factors. This study investigates the impact of using different waveforms based on different pulse widths using such advanced bio-computational modelling systems. The volume conductor of a human head was generated based on average human head thickness including fundamental tissue layers. Then, the DBS electrode array was designed and merged with the computational model to analyse the results using different frequency ranges. Also, the fundamentals of the computational model developments were highlighted for the computational model designers. Then, the results were calculated based on electrical and current density distributions using time-based simulation. It was shown that the simulation frequency and simulation waveform shape have a significant impact on the outcome. The results suggested that the capacitive effect cannot be ignored at the higher frequency levels due to having a significant impact on the electrical potential, current density, and electric field distributions in the region of interest.
Investigating Impact of Current Pulse Waveform and Simulation Frequency on Deep Brain Stimulation
Keywords: Biomedical Instrumentation; Biyomedikal Enstrümantasyon; Computational Physiology; Hesaplamalı Fizyoloji; Medical Devices; Tıbbi Cihazlar