[发明专利]帕金森状态的闭环神经刺激仿真系统

说明书

本发明提供一种帕金森状态的闭环神经刺激仿真系统，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包括由FPGA搭建的基底核‑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。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。本发明效果是提出了生理数据驱动的基底核‑丘脑回路建模方法，可以有效地应对传统生理建模中存在的模型失配及不确定性性；基于此模型的非线性预测控制策略能够自动、最优地调节临床状态。以FPGA硬件技术为实现手段，充分发挥FPGA并行运算、运算速度快、计算精度高的特点，提高了控制系统的响应速度与控制效果。

技术领域

本发明涉及生物医学工程技术，特别是一种帕金森状态的闭环神经刺激控制系统。

背景技术

帕金森症(Parkinson’s Disease,PD)是一种神经系统退行性疾病，主要临床表现为静止性震颤、肌肉僵直、运动徐缓和姿势步态异常等运动障碍，对病人及家属的生活造成了严重影响。研究表明，PD是由黑质致密部中多巴胺能神经元缺失引起的，会导致基底核(Basal Ganglia,BG)回路中神经核团间产生异常的同步振荡，这种振荡使得BG对丘脑(Thalamocortical,TC)核团的抑制性输入作用增强，从而降低了TC中继感觉运动区皮层信号的能力。随着电磁刺激技术的发展，深度脑刺激(Deep Brain Stimulation,DBS)已经成为治疗晚期及具有抗药性的PD患者的重要方法。通过对底丘脑核(Subthalamic Nucleus,STN)、苍白球内侧(Globus Pallidus interna,GPi)或TC施加高频脉冲序列，能够实现对病态神经活动的调节，恢复丘脑的中继功能。随着对DBS研究的深入，其缺点逐步凸显，闭环刺激技术逐步成为PD疗法的前沿技术之一。

受道德伦理的约束，不能在人体内反复进行试验以验证闭环方式的有效性。此时，计算模型成为算法设计与预期生理现象之间的桥梁，因为通过模型能够反复进行设计并选取最优的方法。当前，描述PD状态的模型主要包括放电速率模型、局部场电位模型、集群相位动态模型和RT模型，这些模型在不同尺度上模拟了PD的病态变化。考虑到PD的病灶区(BG网络)的复杂非线性生理特性及不确定性，很难通过上述方法构建精确的生理学模型。但是，如果不考虑BG网络的内部结构，将其看作一个黑箱，采用系统辨识的方法构建其功能学模型，将大大简化研究过程。近年来，系统辨识在神经系统的建模中逐渐兴起，该方法是基于实验数据来构建定量描述系统输入刺激-输出响应间映射关系的模型，为进一步研究刺激的样式提供模型平台。

神经元放电的历史依存性表明其在当前时刻的放电状态与过去时刻的放电状态和当前及过去时刻的外部输入信号息息相关，而且这种关系一般是非线性的。因此，选择能够对非线性系统进行辨识建模的离散时间Volterra级数，能够准确的模拟输入-输出间的非线性关系。另外，考虑到当前输出与过去输出间的依赖关系，在传统Volterra级数中引入自回归项，将过去时刻的输出信号经过阈值处理后作为Volterra级数的第二个输入，构建非线性自回归Volterra级数即可模拟神经系统的电活动。其表达式如下：

其中k_0,0表示0阶Volterra核函数，即在没有外部输入时的输出值；k_1,0,k_2,0表示1阶和2阶外部输入自核函数；k_0,1,k_0,2表示1阶和2阶自回归输入自核函数；k_1,1表示互函数。