癫痫的闭环控制:模型分析

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癫痫疾病是严重威胁着人们身体健康的神经疾病,其致病和治病机制尚未清楚,电刺激是替代药物和手术的有效方法。虽然闭环控制电刺激能够提高治疗的效果,但鲜见采用神经元及神经网络模型实现闭环控制。神经科学的模型分析是替代动物和人体实验的有效途径。本文将计算神经元模型与控制理论相结合,提出了一种基于神经元模型的闭环电刺激的思路,实现癫痫的闭环控制。本文分析了国内外癫痫模型研究和控制的现状和趋势,提出以海马CA3区为研究对象,采用关键参数和慢变量作为反馈参数的闭环控制方案。首先分析了Pinsky-Rinzel(PR)神经元动力学特性,得到了各种参数对海马CA3区放电影响的规律即海马区癫痫发病机制,发现了CA3区神经元各参数具有不同的时标且慢变量具有重要的生理意义。本文首次提出了慢变量跟踪的反馈闭环控制方案,分别以PR神经元的两个慢变量,即细胞内的钙离子浓度和长时程的依钙钾离子通道打开的概率为反馈参数。本文采用无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter, UKF)实现慢变量的估计,并采用PI控制算法实现快放电到慢放电的控制以及放电状态到静息的控制。仿真发现,慢变量的闭环控制信号具有较小的幅值波动,符合生理意义。针对神经元病态放电通常是由一个或者多个参数异常所导致的,通过外部电刺激可以实现这些参数的恢复,首次提出了基于关键参数的反馈闭环控制。采用UKF对关键参数进行实时估计,并将其作为反馈参数实现闭环控制及正常参数的跟踪。通过仿真发现本方案不但可以实现一个参数导致的异常放电恢复而且可以实现多个参数导致的异常放电恢复。最后本文根据神经元嵌入在神经介质中实际生理环境,建立了外电场作用下的神经元及其集群的场效应模型。分析该模型非线性动力学特性,得到外电场作用于神经元及其网络的关键参数,并通过UKF估计关键参数将其作为反馈信号实现了网络的闭环控制。仿真表明,控制方案不但可以实现网络的同步控制且可以实现去同步控制。本文通过模型分析,研究了神经元及其集群放电的癫痫闭环控制,分析了控制系统的动力学特性,仿真证明了所提方案的有效性,为电刺激在癫痫疾病的治疗提供理论指导。
摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 引言第11页
    1.2 癫痫与海马第11-13页
    1.3 癫痫的治疗第13-14页
    1.4 海马模型第14-16页
        1.4.1 Pinsky-Rinzel 模型第14-15页
        1.4.2 场效应模型第15-16页
    1.5 癫痫控制第16-19页
        1.5.1 闭环控制第16-17页
        1.5.2 非线性估计第17-19页
    1.6 研究思路第19页
    1.7 主要贡献第19-20页
    1.8 内容安排第20-21页
第2章 PR 神经元的动力学分析第21-32页
    2.1 PR 模型第21-23页
    2.2 PR 模型的放电分析第23-31页
        2.2.1 直流刺激下的PR 神经元放电规律第23-26页
        2.2.2 交流刺激下的PR 神经元放电规律第26-27页
        2.2.3 胞体和树突间的电导对神经元放电的影响第27-30页
        2.2.4 钾离子通道的反电势对神经元放电的影响第30-31页
    2.3 小结第31-32页
第3章 基于慢变量反馈的PR 神经元放电模式控制第32-56页
    3.1 非线性参数估计理论第32-38页
        3.1.1 自适应同步第32-34页
        3.1.2 卡尔曼滤波器第34-38页
    3.2 PR 神经元状态及参数重建第38-46页
        3.2.1 PR 神经元的自适应同步参数估计第38-41页
        3.2.2 PR 神经元的无迹卡尔曼滤波器参数估计第41-46页
    3.3 慢变量的动力学特性第46-47页
    3.4 慢变量跟踪控制第47-55页
        3.4.1 快放电到慢放电的控制第48-52页
        3.4.2 振荡状态到静息的控制第52-55页
    3.5 小结第55-56页
第4章 基于关键参数反馈的PR 神经元放电模式控制第56-70页
    4.1 关键参数反馈的闭环设计第56-57页
    4.2 基于UKF 观测器的PR 模型联合系统的建立第57-58页
    4.3 快放电到慢放电的控制第58-68页
        4.3.1 胞体树突间电导异常引起的快速放电控制第58-60页
        4.3.2 胞体树突间电导和树突刺激电流异常引起的快速放电控制第60-62页
        4.3.3 胞体树突间电导和胞体刺激电流异常引起的快速放电控制第62-64页
        4.3.4 三个变量异常引起的快速峰放电控制第64-66页
        4.3.5 三个变量异常引起的快速簇放电控制第66-68页
    4.4 小结第68-70页
第5章 神经元外场效应模型的建立及控制第70-98页
    5.1 单神经元外电场效应模型的建立第70-73页
    5.2 单神经元外电场效应模型动力学分析第73-76页
        5.2.1 单神经元外电场效应模型随外电场强度变化的动力学分析第73-74页
        5.2.2 单神经元外电场效应模型随细胞外钾离子浓度变化的动力学分析第74-76页
    5.3 异质性神经元集群的外电场效应模型建立第76-79页
    5.4 电场作用异质性神经元集群的放电分析第79-85页
        5.4.1 放电时间的相位及同步测量第79-81页
        5.4.2 异质性对网络同步的影响分析第81-82页
        5.4.3 钾离子通道反电势对网络同步的影响分析第82-84页
        5.4.4 外电场强度对网络同步的影响分析第84-85页
    5.5 外电场作用于神经元网络同步的关键参数探寻第85-88页
    5.6 基于UKF 电场作用下的PR 神经元网络参数估计第88-92页
        5.6.1 使用耦合细胞结构对V_(DS)~(out) 的估计第89-90页
        5.6.2 使用耦合细胞结构对g_c 、V_(DS)~(out) 的估计第90-91页
        5.6.3 使用单细胞结构估计V_(DS)~(out)第91-92页
    5.7 电场作用下的PR 神经元网络闭环控制第92-97页
        5.7.1 闭环控制策略组成第92-93页
        5.7.2 网络的去同步控制第93-96页
        5.7.3 网络的同步控制第96-97页
    5.8 小结第97-98页
第6章 总结与展望第98-100页
    6.1 结论第98-99页
    6.2 工作展望第99-100页
参考文献第100-112页
发表论文和参加科研情况说明第112-114页
致谢第114页
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