[发明专利]帕金森状态的闭环神经刺激仿真系统

权利要求书

1.一种帕金森状态的闭环神经刺激控制系统，其特征是：该系统包括有相互连接的基底核-丘脑回路、DAC、ADC、非线性自回归Volterra模型和非线性模型预测控制器，DAC、ADC分别接在基底核-丘脑回路的输入端和输出端，用来采集基底核-丘脑回路的输入输出数据；

所述的基底核-丘脑回路(1)是由FPGA芯片(2)构建的虚拟神经回路与DACⅠ(3)相连，得到连续模拟大脑中产生的电生理信号，并将信号转化为模拟信号；ADCⅠ(4)的输入端与DACⅠ(3)的输出端相连，将模拟信号转换为所需频率的数字信号；ADCⅠ(4)的输出端与非线性自回归Volterra级数实现的Volterra模型(6)相连，对连续的生理输出数据进行采样，得到Volterra辨识所用的输出数据序列y(t)；所述的Volterra模型(6)与ADCⅡ(5)的输出端相连，ADCⅡ(5)输入端与输入信号相连，对连续的输入刺激数据进行采样，得到Volterra辨识所用的输入数据序列x(t)；所述的Volterra模型(6)与ADCⅠ(4)、ADCⅡ(5)的输出端分别连接，获取基底核-丘脑回路(1)的输入数据序列x(t)和输出数据序列y(t)，并通过数据分析、模型结构选取、模型参数辨识及模型验证，实现对基底核-丘脑回路(1)的建模；基于基底核-丘脑回路(1)的建模模型应用非线性模型预测控制器(7)，并使期望与输出数据序列y(t)之间的误差函数作为目标函数(8)，采用滚动时域法实现对非线性模型预测控制器(7)控制策略的实时更新；所述非线性模型预测控制器(7)产生的刺激信号经由DACⅡ(9)施加给基底核-丘脑回路(1)，使基底核-丘脑回路(1)根据期望进行放电；实现对基底核-丘脑回路(1)的闭环控制；

所述的Volterra模型(6)由相互连接的拉盖尔级数展开模块(17)、反馈输入的阈值处理模块(18)、最小二乘参数估计模块(19)三部分组成，三个模块的数据互相传输最终实现对非线性自回归Volterra级数实现的Volterra模型(6)模型参数的估计；

所述的阈值处理模块(18)以基底核-丘脑回路的输出数据序列y(t)作为输入值，设置阈值θ，将非线性自回归Volterra级数实现的Volterra模型(6)的反馈输入作用于拉盖尔级数展开模块(17)，当输出数据序列y(t)≥θ时，将反馈输入y_t(t)＝y(t)H(y(t)-θ)作为自回归输入引入；当输出数据序列y(t)<θ时，令反馈输入y_t(t)＝0，即不引入反馈输入；

所述的拉盖尔级数展开模块(17)以模型的输入数据序列x(t)和阈值处理模块(18)返回的自回归的反馈输入y_t(t)为输入，对两个输入一个输出的非线性自回归Volterra级数实现的Volterra模型(6)的核函数进行拉盖尔级数展开，由最小二乘参数估计模块(19)根据得到的Volterra级数进行递推最小二乘计算；

所述的最小二乘参数估计模块(19)，通过非线性自回归Volterra级数实现的Volterra模型(6)估计得到的估计输出y_e(t)与实际的输出数据序列y(t)之间的误差函数对估计系数进行滚动修正，实现对非线性自回归Volterra级数实现的Volterra模型(6)模型参数的估计。

2.根据权利要求1所述的帕金森状态的闭环神经刺激控制系统，其特征是：所述的基底核-丘脑回路(1)是通过模拟神经系统在帕金森状态下的电生理活动的结构，包括有相互连接的基底核(14)、感觉运动区(15)、丘脑核团(16)三个部分，所述的基底核(14)包括相互连接的底丘脑核(10)、苍白球外侧(11)、苍白球内侧(12)和纹状体(13)，基底核(14)、感觉运动区(15)、丘脑核团(16)之间通过兴奋性或抑制性化学突触相连接。

3.根据权利要求1所述的帕金森状态的闭环神经刺激控制系统，其特征是：所述的非线性模型预测控制器(7)，采用预测控制方法，以参考信号与Volterra模型辨识输出信号间的误差信号设计目标函数(8)，采用滚动时域优化，对控制策略进行实时调整，不断更新得到适当的控制信号，并将控制信号经由DACⅡ(9)施加给基底核-丘脑回路(1)。