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一种快速的DBS多普勒中心估计方法
背景
深部脑部刺激（DBS）已成为治疗帕金森病和其他运动障碍的常规治疗方法。DBS的有效性依赖于正确定位，并且通常需要使用多普勒中心来准确定位。然而，目前的DBS多普勒中心估计方法需要手动调整非常困难和耗时，因此需要一种快速但准确的估计方法。
方法
我们提出了一种新的DBS多普勒中心估计方法，该方法使用机器学习和数据驱动的思想。具体来说，我们首先进行一系列多普勒测试，将所有数据存储在一个大型数据集中。然后，我们使用支持向量机（SVM）来训练一个模型，该模型可以根据预先定义的参数来预测最佳多普勒中心。我们还使用一种称为“k-means”的算法来确定最佳中心点的数量。最后，我们使用原始数据和预测结果进行可视化和验证。
结果
我们测试了我们的方法并与当前的手动调整方法进行了比较。我们的方法显示出更高的准确性和可重复性，并且速度更快。此外，我们的方法还可以自动确定最佳中心点数量，而传统方法需要手动选择。
讨论
我们的方法在DBS多普勒中心的估计中具有良好的实用性，并且可以帮助医生快速准确地定位最佳的多普勒中心。此外，我们的方法还具有成本效益和易于实现的优点，因为只需要进行一次多普勒测试并使用已经存在的机器学习算法。
结论
我们提出了一种快速而准确的DBS多普勒中心估计方法，该方法采用机器学习和数据驱动的思想，并且通过使用一个大型数据集来训练模型，自动确定最佳中心点数量。我们的方法在实践中表现出更高的准确性、重复性和速度，并有助于提高DBS治疗的效果。