In silico optimization of deep brain stimulation to enhance cognitive control: Improving performance and practicality with a continuous rolling arena
यह शोध पत्र एक शोर-प्रतिरोधी, निरंतर रोलिंग एरिना फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो मध्यवर्ती अवस्था मॉडलों के बिना कच्चे प्रतिक्रिया समय (रिएक्शन टाइम) का मूल्यांकन करके संज्ञानात्मक नियंत्रण के लिए डीप ब्रेन स्टिमुलेशन मापदंडों को तेजी से और स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए एक डायरेक्ट मल्टी-आर्म्ड बैंडिट एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिससे नैदानिक अनुप्रयोग के लिए खोज समयसीमा कम होती है और संपर्क चयन की सटीकता में सुधार होता है।