【技术实现步骤摘要】
一种阿尔茨海默病延时反馈自适应干预调控方法和系统
[0001]本专利技术属于神经计算
，特别涉及一种阿尔茨海默病延时反馈自适应干预调控方法和系统。
技术介绍
[0002]阿尔茨海默病(AD)作为一种常见的退行性神经疾病，严重威胁的人类的健康。因此，阿尔茨海默症的发病机制以及相关恢复策略引发了广泛的关注，为了更好地理解阿尔茨海默病的神经元相关性从而对早期的认知障碍进行干预，许多注意力已经逐渐转移到与神经或精神疾病相关的计算模型上。阿尔茨海默病患者大脑异常震荡现象表现为认知功能的下降和大脑震荡过程中脑电图中α节律的减慢。在临床实践中通过对不同神经递质系统的药物治疗可以延缓AD的发展，但药物治疗效果差，费用巨大。脑深部刺激(DBS)作为一种神经调节技术，是大部分神经疾病的重要辅助康复手段。
[0003]然而由于DBS固有的开环特性，不能根据神经系统本身的动态变化进行自适应调节，而且DBS刺激波形总是固定不变的，要花费大量的能量。
技术实现思路
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种阿尔茨海默病延时反馈自适应干预调控方法和系统，有助于辅助解决阿尔茨海默症早期干预的问题，对其进展及干预进行直观展示与更优化的可视化分析，从而可以更广泛地用于指导健康管理。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]一种阿尔茨海默病延时反馈自适应干预调控方法，包括以下步骤：
[0007]建立用于模拟阿尔茨海默症状态下脑电信号的丘脑皮层系统模型；>[0008]在所述丘脑皮层系统模型的闭环控制策略中添加根据神经系统本身动态变化的自适应刺激；
[0009]通过改变自适应刺激参数，仿真出自适应刺激参数改变时丘脑皮层系统模型产生的脑电信号。
[0010]进一步的，所述方法还包括采用频谱展示出仿真出的脑电信号在预设频段的震荡行为。
[0011]进一步的，所述建立用于模拟阿尔茨海默症状态下脑电信号的丘脑皮层系统模型的过程包括：采用差分方程或者微分方程来描述丘脑皮层系统模型；所述丘脑皮层系统模型包括丘脑模块的状态变量和皮层模块的状态变量。
[0012]进一步的，所述包括丘脑模块的状态变量包括视网膜神经元群的状态标量x1，丘脑中继核神经元群的状态变量x2和丘脑网状核神经元群的状态变量x3；
[0013]采用x4表达x1的一阶微分；x5表达x2的一阶微分；x6表达x3的一阶微分；即：
[0014][0015]分别计算x4、x5和x6的一阶微分；即：的一阶微分；即：
[0016]其中，A
t
为丘脑模块中兴奋性突触参数；a
t
为丘脑模块中兴奋性时间常数1/a
t
的倒数；b
t
为丘脑模块中抑制性时间常数1/b
t
的倒数；p2(t)代表皮层模块外界输入的高斯白噪声；S1将丘脑突触后神经元群平均膜电位转化为动作电位脉冲密度；C
t1
表示TCR到TRN突触连接系数；C
t2
表示TRN到TCR突触连接系数；C
t3
表示Ret到TCR突触连接系数；K
ct
表示皮层模块到丘脑模块的耦合系数；u(t)是根据神经系统丘脑模块自身输出信号x
t
(t)自适应施加到丘脑皮层耦合模型中丘脑中继核的刺激信号；B
t
代表丘脑模块中抑制性突触参数；x7为皮层模块中锥体神经元群。
[0017]进一步的，所述皮层模块的状态变量包括皮层模块中锥体神经元群x7，外界输入x8，缓慢抑制性神经元群x9，快速抑制性神经元群x
10
，兴奋性中间神经元群的状态变量x
11
；
[0018]采用x
12
表达x7的一阶微分；采用x
13
表达x8的一阶微分；采用x
14
表达x9的一阶微分；采用x
15
表达x
10
的一阶微分；采用x
16
表达x
11
的一阶微分；即：的一阶微分；即：
[0019]分别计算x
12
、x
13
、x
14
、x
15
、x
16
的一阶微分；即：
[0020][0021][0022][0023]A
c
表示皮层模块中兴奋性突触参数；a
c
为皮层模块中兴奋性时间常数的导数；S2为皮层模块中突触后神经元群平均膜电位转化为动作电位脉冲密度；K
tc
表示丘脑模块到皮层模块的耦合系数；p1(t)代表丘脑模块外界输入的高斯白噪声；C1表示第一兴奋性突触连接系数；C2表示第一兴奋性突触连接系数；C3表示第一缓慢抑制性突触连接系数；C4表示第二缓慢抑制性突触连接系数；C5表示第一快速抑制性突触连接系数；C6表示第二快速抑制性突触连接系数；C7表示缓慢与快速抑制性突触连接系数；S2表示皮层模块中突触后神经元群平均膜电位转化为动作电位脉冲密度；G
c
表示皮层模块中快速抑制性突触参数；g
c
为皮层模块中快速抑制性时间常数1/g
c
的导数；B
c
表示皮层模块中缓慢抑制性突触参数；b
c
为皮层模块中缓慢抑制性时间常数1/b
c
的导数。
[0024]进一步的，所述在所述丘脑皮层系统模型的闭环控制策略中添加根据神经系统本身动态变化的自适应刺激的过程包括：
[0025]建立延时反馈自适应刺激闭环控制策略函数：u(t)＝K(x
t
(t
‑
τ)
‑
x
t
(t))；其中，K是反馈增益，τ是时间延迟，u(t)是根据神经系统丘脑模块自身输出信号x
t
(t)自适应施加到丘脑皮层耦合模型中丘脑中继核的刺激信号。
[0026]进一步的，所述通过改变自适应刺激参数，仿真出自适应刺激参数改变时丘脑皮层系统模型产生的脑电信号的过程包括：通过改变反馈增益K和时间延迟τ来对丘脑皮层系统产生自适应刺激调控干预，使得系统输出脑电信号出现alpha节律。
[0027]进一步的，所述采用频谱展示出仿真出的脑电信号在预设频段的震荡行为的过程
包括：对丘脑皮层系统模型中丘脑模块、皮层模块输出的模拟膜电位进行了功率谱分析。
[0028]本专利技术还提出了一种阿尔茨海默病延时反馈自适应干预调控系统，所述系统包括：建立模型模块、添加模块和仿真模块；
[0029]所述建立模型模块用于建立用于模拟阿尔茨海默症状态下脑电信号的丘脑皮层系统模型；
[0030]所述添加模块用于在所述丘脑皮层系统模型的闭环控制策略中添加根据神经系统本身动态变化的自适应刺激；
[0031]所述仿真模块用于通过改变自本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种阿尔茨海默病延时反馈自适应干预调控方法，其特征在于，包括以下步骤：建立用于模拟阿尔茨海默症状态下脑电信号的丘脑皮层系统模型；在所述丘脑皮层系统模型的闭环控制策略中添加根据神经系统本身动态变化的自适应刺激；通过改变自适应刺激参数，仿真出自适应刺激参数改变时丘脑皮层系统模型产生的脑电信号。2.根据权利要求1所述的一种阿尔茨海默病延时反馈自适应干预调控方法，其特征在于，所述方法还包括采用频谱展示出仿真出的脑电信号在预设频段的震荡行为。3.根据权利要求1所述的一种阿尔茨海默病延时反馈自适应干预调控方法，其特征在于，所述建立用于模拟阿尔茨海默症状态下脑电信号的丘脑皮层系统模型的过程包括：采用差分方程或者微分方程来描述丘脑皮层系统模型；所述丘脑皮层系统模型包括丘脑模块的状态变量和皮层模块的状态变量。4.根据权利要求3所述的一种阿尔茨海默病延时反馈自适应干预调控方法，其特征在于，所述包括丘脑模块的状态变量包括视网膜神经元群的状态标量x1，丘脑中继核神经元群的状态变量x2和丘脑网状核神经元群的状态变量x3；采用x4表达x1的一阶微分；x5表达x2的一阶微分；x6表达x3的一阶微分；即：分别计算x4、x5和x6的一阶微分；即：的一阶微分；即：其中，A
t
为丘脑模块中兴奋性突触参数；a
t
为丘脑模块中兴奋性时间常数1/a
t
的倒数；b
t
为丘脑模块中抑制性时间常数1/b
t
的倒数；p2(t)代表皮层模块外界输入的高斯白噪声；S1将丘脑突触后神经元群平均膜电位转化为动作电位脉冲密度；C
t1
表示TCR到TRN突触连接系数；C
t2
表示TRN到TCR突触连接系数；C
t3
表示Ret到TCR突触连接系数；K
ct
表示皮层模块到丘脑模块的耦合系数；u(t)是根据神经系统丘脑模块自身输出信号x
t
(t)自适应施加到丘脑皮层耦合模型中丘脑中继核的刺激信号；B
t
代表丘脑模块中抑制性突触参数；x7为皮层模块中锥体神经元群。5.根据权利要求4所述的一种阿尔茨海默病延时反馈自适应干预调控方法，其特征在于，所述皮层模块的状态变量包括皮层模块中锥体神经元群x7，外界输入x8，缓慢抑制性神经元群x9，快速抑制性神经元群x
10
，兴奋性中间神经元群的状态变量x
11
；采用x
12
表达x7的一阶微分；采用x
13
表达x8的一阶微分；采用x
14
表达x9的一阶微分；采用x
15
表达x
10
的一阶微分；采用x
16
表达x
11
的一阶微分；即：的一阶微分；即：分别计算x
12
、x
13
、x
14
、...
【专利技术属性】
技术研发人员：李建武，王卫苹，郭源生，郑启，王娟，张哲杰，刘凯，
申请(专利权)人：北京理工大学前沿技术研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。