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Motion control of neuromuscular skeletal systems using a multiple contact nerve cuff electrode

Park, Hyun-Joo 06 July 2011 (has links)
No description available.
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Optimized Design of Neural Interfaces for Femoral Nerve Clinical Neuroprostheses: Anatomically-Based Modeling and Intraoperative Evaluation

Schiefer, Matthew Anthony 25 March 2009 (has links)
No description available.
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Propagation of mechanical strain in peripheral nerve trunks and their interaction with epineural structures

Cox, T.G. Hunter 08 1900 (has links)
Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / Advances in peripheral nerve electrode technology have outpaced the advances in chronic implantation reliability of the electrodes. An observable trend is the increased deposition of fibrotic encapsulation tissue around the electrode to shift its position away from the implantation site and subsequently reducing performance. A finite element model (FEM) is developed in conjunction with tensile testing and digital image correlation of strain to understand the relationship between cuff electrode attachment and the strain environment of the nerve. A laminar and bulk nerve model are both developed with material properties found in literature and geometry found from performing histology. The introduction of a cuff electrode to an axially stretched nerve indicates a significant behavior deviation from the expected response of the axial strain environment. When implemented in ex-vivo tensile testing, results indicate that the reduction of strain is statistically significant but becomes much more apparent when paired with a digital image correlation system to compare predicted and measured effects. A robust FEM is developed and tested to emphasize the effect that the boundary conditions and attachment methodology significantly effects the strain environment. By coupling digital image correlation with FEM, predictive models can be made to the strain environment to better design around the long term chronic health of the implant.
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Multisensory Integration of Lower-Limb Somatosensory Neuroprostheses: from Psychophysics to Functionality

Christie, Breanne P. 28 January 2020 (has links)
No description available.
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Extracting Command Signals From Peripheral Nerve Recordings

Wodlinger, Brian January 2010 (has links)
No description available.
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Modélisation de l’interface entre une électrode multipolaire et un nerf périphérique : optimisation des courants pour la stimulation neurale sélective / Modeling the interface between a multipolar electrode and a peripheral nerve : optimization of currents for selective neural stimulation

Dali, Mélissa 21 November 2017 (has links)
La stimulation électrique neurale, appliquée au système nerveux périphérique pour la restauration des fonctions motrices ou la neuromodulation, est une technologie en plein essor, en particulier la stimulation implantée avec des électrodes Cuff positionnées autour d’un nerf périphérique. Le principal frein au développement des systèmes de stimulation est la difficulté à obtenir la stimulation ou l’inhibition des fonctions cibles de manière précise et indépendante, c’est-à-dire, obtenir une sélectivité des fonctions. Les paramètres impliqués dans la sélectivité au sens large ne sont pas toujours intuitifs, et le nombre de degrés de libertés (choix de l’électrode, nombre de contacts, forme du pulse etc.) est important. Tester toutes ces hypothèses en expérimentation n’est pas faisable et inenvisageable dans le réglage des neuroprothèses en contexte clinique. La modélisation a priori nous permet d’établir des critères de choix, de déterminer les stratégies les plus efficaces et de les optimiser. Par ailleurs, un grand nombre d’études ont pu prévoir des stratégies de sélectivité inédites grâce à la modélisation, et validées a posteriori par l’expérimentation. Le schéma de calcul scientifique est composé de deux parties. On modélise, d’une part, la propagation du champ de potentiels électriques générés par les électrodes à l’intérieur d’un volume conducteur représentant le nerf (étude biophysique), et d’autre part l’interaction entre ce champ de potentiels et les neurones (réponse électrophysiologique). Notre première contribution propose une méthode originale de modélisation et d’optimisation de la sélectivité spatiale avec une électrode Cuff, sans connaissance a priori de la topographie de nerf. Partant de ce constat, nous déterminons de nouveaux critères, l’efficacité et la robustesse, complémentaires à la sélectivité, nous permettant de faire un choix entre des configurations multipolaires concurrentes. Ainsi, en fonction de la pondération de ces critères, nous avons développé un algorithme d’optimisation pour déterminer la configuration optimale en fonction de la zone choisie, du diamètre des fibres visées ainsi que de la durée de stimulation, pour un pulse type rectangulaire de référence. Des expérimentations sur modèle animal nous ont permis d’évaluer l’efficacité de la méthode et sa généricité. Ce travail est partie intégrante d’un projet plus vaste de stimulation du nerf vague (projet INTENSE), où l’une des applications concerne le traitement des troubles cardiaques. L’objectif est d’activer sélectivement une population spécifique de fibres nerveuses pour obtenir des effets plus ciblés conduisant à une thérapie améliorée, tout en diminuant les effets secondaires. La deuxième contribution consiste à combiner la sélectivité spatiale et la sélectivité au diamètre de fibre avec un modèle générique de nerf et une électrode Cuff à 12 contacts. L’utilisation d’une forme d’onde particulière (prépulse) combinée avec des configurations multipolaires permet d’activer des fibres d’un diamètre défini dans un espace ciblé. Les perspectives cliniques sont nombreuses, notamment sur la réduction de la fatigue liée à l’utilisation prolongée de la stimulation ou la diminution des effets secondaires. Dans le cadre du projet INTENSE, la seconde application liée à la stimulation du nerf vague vise le problème de l’obésité morbide. L’activation des axones cibles liés aux fonctions gastriques nécessite une quantité de charges conséquente. Plusieurs études suggèrent que les formes de pulse non rectangulaires peuvent activer les axones du système nerveux périphérique avec une quantité de charges réduite comparée à la forme de pulse rectangulaire de référence. Notre dernière contribution concerne l’étude expérimentale et de modélisation de ces formes d’ondes complexes. L’approche par modélisation, si elle est bien maîtrisée, apporte une analyse pertinente voire même indispensable au réglage clinique des neuroprothèses. / Neural electrical stimulation, applied to the peripheral nervous system for motor functions restoration or neuromodulation, is a thriving technology, especially implanted stimulation using Cuff electrodes positioned around a peripheral nerve. The main obstacle to the development of stimulation systems is the difficulty in obtaining the independent stimulation or inhibition of specific target functions (i.e. functional selectivity). The parameters involved in selectivity are not always intuitive and the number of degrees of freedom (choice of electrode, number of contacts, pulse shape etc.) is substantial. Thus, testing all these hypotheses in a clinical context is not conceivable. This choice of parameters can be guided using prior numerical simulations predicting the effect of electrical stimulation on the neural tissue. Numerous studies developed new strategies to achieve selectivity based on modeling results that have been validated a posteriori by experimental works. The computation scheme is composed of two parts : the modeling of the potential field generated by the electrodes inside a conductive medium representing the nerve on the one hand; and the determination of the interaction between this field of potentials and neurons on the other. Our first contribution is an original method of modeling and optimization of the spatial selectivity with a Cuff electrode, without prior knowledge of the nerve topography. Based on this observation, we determined new criteria, efficiency and robustness, complementary to selectivity, allowing us to choose between multipolar configurations. Thus, according to the weighting applied to these criteria, we developed an optimization algorithm to determine the optimal configuration as a function of the target zone, fiber diameter and the stimulation duration for a typical rectangular pulse. Experiments on animal model allowed us to evaluate the effectiveness and genericness of the method. This work was performed as part of a larger project on vagus nerve stimulation (INTENSE project) in which one of the applications focused on the treatment of cardiac disorders. The main objective was to selectively activate a specific population of nerve fibers to improve therapy and decrease side effects. In a second contribution, numerical simulations were used to investigate the combination of multipolar configurations and the prepulses technique, in order to obtain fiber recruitment in a spatially reverse order. The main objective was to achieve both spatial and fiber diameter selectivity. Expected clinical perspectives of this work are the reduction of fatigue related to a prolonged use of stimulation and the reduction of side effects. Within the framework of the INTENSE project, the second application investigated vagus nerve stimulation as a therapy for morbid obesity. Activation of target axons related to gastric functions requires a significant amount of charge injection. Several studies suggest that non-rectangular waveforms can activate axons of the peripheral nervous system with a reduced amount of charge compared to the reference rectangular pulse shape. Our last contribution focuses on the experimental study and the modeling of these complex waveforms. The modeling approach, if performed properly and while bearing in mind its limits, provides a relevant and even indispensable analysis tool for the clinical adjustment of neuroprostheses.

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