Selection of neurostimulator parameter configurations using...

A - Human Necessities – 61 – N

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A61N 1/36 (2006.01) A61N 1/05 (2006.01) A61N 1/34 (2006.01)

Patent

CA 2538067

A selection of parameter configurations for a neurostimulator using decision trees may be employed by a programming device to allow a clinician or other user to select parameter configurations, and then program an implantable neurostimulator to deliver therapy using the selected parameter configurations. The programming device executes a parameter configuration search algorithm to guide the clinician in selection of parameter configurations. The search algorithm relies on a decision tree to identify optimum parameter configurations. A decision tree is useful in classifying observations in a data set based upon one or more attributes or fields within the data. The data set includes parameter configurations matched with observed ratings of efficacy on patients of a similar indication. The learned attribute, on which classification occurs, will be the optimum parameter configuration for a set of rated configurations used to produce the classification. The decision trees may be especially useful in identifying electrode configurations.

La présente invention concerne une sélection de configurations de paramètres de neurostimulateur utilisant des arbres de décision qui peut être utilisée par un dispositif de programmation afin de permettre à un médecin ou à un autre utilisateur de sélectionner des configurations de paramètres puis de programmer un neurostimulateur implantable destiné à apporter une thérapie utilisant ces configurations de paramètres sélectionnées. Ce dispositif de programmation exécute un algorithme de recherche de configurations de paramètres pour guider le médecin dans sa sélection de configurations de paramètres. L'algorithme de recherche se fonde sur un arbre de décision pour identifier des configurations de paramètres optimales. Un arbre de décision convient pour classifier des observations dans un ensemble de données fondées sur un ou plusieurs attributs ou champs à l'intérieur de ces données. Cet ensemble de données comprend des configurations de paramètres appariées avec des notes observées de l'efficacité sur des patients dont l'indication thérapeutique est similaire. L'attribut appris sur lequel la classification porte sera la configuration de paramètres optimum pour un ensemble de configurations notées utilisées pour produire cette classification. Les arbres de décision peuvent être particulièrement utiles pour identifier des configurations d'électrode.

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