【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于神经调控，具体涉及一种基于多尺度融合类脑模型的个体化经颅电刺激系统及其方法。
技术介绍
1、经颅电刺激(transcranial electrical stimulation,tes)是一种利用直流/交流电刺激调节大脑皮层神经活动的非侵入性技术。这一技术被广泛应用于认知功能调控以及神经病理学康复等领域，具有巨大的潜力。目前，个体化经颅电刺激研究主要采用两种方式：一种方式是利用个体化的大脑解剖结构建立个体化的头模型，然后通过有限元分析研究经颅电刺激的电场效应。然而，这种方法忽略了大脑作为一个动态系统的特性，无法捕捉到刺激前后大脑活动的动态变化；另一种方式是基于解剖结构或功能结构构建类脑模型，研究大脑在刺激作用下的动态响应。然而，这类方法通常采用单一大尺度的神经集群模型，只考虑了电刺激作用下的及时效应，而忽略了大脑结构和功能的动态可塑性，这种可塑性变化在刺激结束后仍能发挥关键作用。因此，迫切需要提出一种基于多尺度融合类脑模型的个体化经颅电刺激方法，以更全面、准确地理解经颅电刺激对大脑活动的影响，为个体化经颅电刺激系统及方法的发展提供更有力的支持。
技术实现思路
1、针对现有技术难题，本专利技术提供一种基于多尺度融合类脑模型的个体化经颅电刺激系统及其方法，该专利技术通过采用局部神经环路模型代替大尺度类脑模型中相应的节点，构建个体化多尺度融合类脑模型提高对大脑网络动力学的模拟精度和效率。
2、为了解决现有技术问题，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种
4、大尺度类脑模型构建模块：用于利用脑电数据重构个体化的脑功能连接矩阵，然后基于平均场模型构建个体化大尺度类脑模型，将经颅电刺激等效为大尺度类脑模型的外部电流输入，构建外部刺激作用下大尺度类脑模型；
5、微观尺度神经环路动力学模型构建模块：融合单神经元动力学和突触可塑性，采用耦合漏积分放电模型和放电时序依赖可塑性模型建立突触之间的长时程可塑性，再通过刺激靶点和下游脑区微观尺度建立局部神经环路模型；
6、个体化多尺度融合类脑模型构建模块：采用局部神经环路模型代替大尺度类脑模型中相应的节点，构建个体化多尺度融合类脑模型；
7、刺激响应模拟模块：利用构建的个体化多尺度融合类脑模型，调节经颅电刺激参数，得到脑电活动及时响应和长期效应。
8、进一步地，所述大尺度类脑模型构建模块为：
9、
10、其中，n为脑电通道个数；en(t)和in(t)分别表示通道n中兴奋性模块和抑制性模块的平均放电率，τn是通道n中子群时间常数，分别是通道n中兴奋性到兴奋性、兴奋性到抑制性、抑制性到兴奋性、抑制性到抑制性模块耦合强度，f为当前激活活性；γ为激活增益，θ为激活阈值；和分别表示为通道n中兴奋性集群和抑制性集群的外部输入电流。
11、进一步地，所述局部神经环路模型为：
12、
13、
14、其中，k＝exc，inh分别表示兴奋性神经元和抑制性神经元，与分别表示任意抑制性神经元或兴奋性神经元，vik(t)表示k类型神经元i的膜电位；inoise为背景噪声，iext为外部输入电流；表示神经元j的第n次发放的放电时间，gj→i表示突触前神经元j和突触后神经元i之间的突触连接强度；sgaba、sampa和snmda分别表示gaba受体、ampa受体和nmda受体的突触动力学；所述突触动力学为：
15、
16、其中：α＝ampa、nmda、gaba表示不同受体；τi表示突触前神经元的放电时间；为特征衰减时间常数和为上升时间常数均取决于受体类型；θ(t)为单位阶跃函数。
17、本专利技术还可以采用如下技术方案：
18、一种多尺度融合类脑模型进行个体化经颅电刺激方法，包括如下步骤：
19、步骤一：基于静息态脑电数据重构个体化的脑功能连接矩阵；
20、步骤二：根据平均场模型与个体化的脑功能连接矩阵的相关性构建个体化大尺度类脑模型；
21、步骤三：将经颅电刺激等效作为个体化大尺度类脑模型的外部电流输入构建外部刺激作用下的大尺度类脑模型；
22、步骤四：融合单神经元动力学和突触可塑性构建微观尺度的局部神经环路模型；
23、步骤五：将大尺度类脑模型与局部环路模型耦合构建个体化多尺度融合类脑模型；
24、步骤六：利用所述个体化多尺度融合的类脑模型，调节经颅电刺激参数，得到脑电活动及时响应和长期效应。
25、所述步骤一中基于静息态脑电数据重构个体化的脑功能连接矩阵过程，包括：
26、计算任意两通道信号x(t)和y(t)之间交叉谱，
27、s＝x*(f)y(f)
28、其中：x(f)和y(f)分别是两通道信号x(t)和y(t)的傅里叶变换，*表示复共轭；
29、通过如下公式计算上述两信号之间的加权相位迟滞指数；
30、
31、其中：s是信号间的交叉谱，是s的虚部；
32、将计算得到的加权相位滞后指数组成矩阵建立脑电功能连接矩阵。
33、进一步地，所述步骤四中基于融合单神经元动力学和突触可塑性构建微观尺度的局部神经环路模型过程；包括：根据所述外部刺激作用下大尺度类脑模型通过选择目标刺激靶点，并对比各节点刺激前和刺激中的动态变化筛选出刺激间接影响的下游脑区；
34、采用耦合漏积分放电模型构建刺激靶点和下游脑区微观尺度下的局部神经环路神经元，所述局部神经环路神经元由兴奋性神经元和抑制性神经元构成；其中：
35、
36、其中，k＝exc，inh分别表示兴奋性神经元和抑制性神经元，与分别表示任意抑制性神经元或兴奋性神经元，vik(t)表示k类型神经元i的膜电位；inoise为背景噪声，iext为外部输入电流；表示神经元j的第n次发放的放电时间；
37、根据对应导联处平均场模型动力学特性调节局部神经环路模型参数；
38、通过如下公式调节局部神经环路模型中神经元之间的突触连接强度；
39、
40、其中,j表示突触前神经元；i表示突触后神经元；
41、通过如下公式建立局部神经环路模型中不同受体的突触动力学特性；
42、
43、其中：α＝ampa、nmda、gaba表示不同受体；τi表示突触前神经元的放电时间；为特征衰减时间常数和为上升时间常数,均取决于受体类型；θ(t)为单位阶跃函数；
44、通过如下公式对局部神经环路模型中兴奋性神经元突触之间的长时程进行可塑性调节；
45、
46、其中，δg表示兴奋性神经元突触权重的变化，兴奋性突触调节的程度受调节率和取值的限制，时间常数和分别决定兴奋性神经元突触增强和减弱的时间窗长度；
47、通过如下公式对局部神经本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多尺度融合类脑模型的个体化经颅电刺激系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度融合类脑模型的个体化经颅电刺激系统，其特征在于，所述大尺度类脑模型构建模块为：
3.根据权利要求1所述的一种基于多尺度融合类脑模型的个体化经颅电刺激系统，其特征在于，所述局部神经环路模型为：
4.采用如权利要求1所述的多尺度融合类脑模型进行个体化经颅电刺激方法，其特征在于，包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的个体化多尺度融合类脑模型进行个体化经颅电刺激方法，其特征在于，所述步骤一中基于静息态脑电数据重构个体化的脑功能连接矩阵过程，包括：
6.根据权利要求5所述的个体化多尺度融合类脑模型进行个体化经颅电刺激方法，其特征在于，所述步骤四中基于融合单神经元动力学和突触可塑性构建微观尺度的局部神经环路模型过程；包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度融合类脑模型的个体化经颅电刺激系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度融合类脑模型的个体化经颅电刺激系统，其特征在于，所述大尺度类脑模型构建模块为：
3.根据权利要求1所述的一种基于多尺度融合类脑模型的个体化经颅电刺激系统，其特征在于，所述局部神经环路模型为：
4.采用如权利要求1所述的多尺度融合类脑模型进行个体化经...
【专利技术属性】
技术研发人员：明东，刘爽，郭欣萌，刘潇雅，张波，张小臣，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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