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基于模型的帕金森病分析与控制

陈颖源  
【摘要】:帕金森病(Parkinson’s disease, PD)是一种严重危害中老年人健康的神经退行性疾病。帕金森病的病因及其治疗机制至今尚未完全清楚,是神经科学界的难题之一。本文将计算模型和控制理论相结合,提出基于深度脑刺激(Deep Brain Stimulation, DBS)的波形优化和闭环控制思想,从模型角度研究PD的机理及DBS治疗PD的机制问题。 首先,在分析了PD发病机制和DBS治疗机制的国内外研究趋势基础上,本文首次建立了外电场作用下帕金森病脑网络的神经元模型,模拟DBS刺激对帕金森病发病脑区的调控机制。根据此模型提出了丘脑中继可靠性的概念,分别从单神经元和多神经元角度研究了不同形式电场作用下PD神经元网络的放电模式,发现DBS刺激从总体上降低了苍白球内侧神经元对丘脑神经元的抑制性输入,从而使丘脑神经元的中继活动得以顺利进行。在使用不同参数形成的DBS波形刺激丘脑底核(Subthalamic nucleus,STN)时,基底核内不同的核团会表现出不同的节律。这个结论证明了外电场对帕金森病网络神经元模型调控机制的有效性。 其次,由于不同参数DBS刺激STN会对基底核神经元的放电模式产生不同的作用,这种作用最终会通过GPi神经元对丘脑中继可靠性产生影响。本文提出了选择性输入的概念,通过利用各种不同的波形模拟苍白球内侧(globus pallidus interna,GPi)神经元对丘脑神经元的抑制性输入,简化了复杂的网络动力学过程。研究了GPi神经元的抑制性刺激和来自皮层感觉运动区的兴奋性刺激对丘脑中继神经元的影响。分析表明,丘脑中继神经元的放电状态将取决于两类刺激的竞争关系,在一定的兴奋性输入下,丘脑对抑制性刺激的频率和幅值等具有选择性,高频低幅值和部分高频高幅值的抑制性输入不会影响到丘脑的中继能力。 然后,本文提出了DBS波形成形的优化思想,解决DBS的参数选择无法实现能量最优的问题。首先运用粒子群算法对周期性DBS方波的参数进行了优化,减小了DBS的能量消耗以及参数选择时间。首次利用波形脉宽调制(Pulse Width Modulation,PWM)的面积等效原理的思想实现一种新的DBS波形成型规则。仿真结果表明,这种基于PWM的DBS波形成形规则具有和方波同样的刺激效果,并且能够减小能量消耗。在对PWM波进行优化分析的基础上,发现并证实了DBS刺激的最小能量效应。 由于对DBS机制认识不足以及个体(模型)的差异,当前DBS的参数无法自动调节。本文基于辨识得到的模型,提出了PD模型的闭环控制方案。设计了丘脑中继神经元单室模型和多室模型的Terminal滑模DBS控制方案。对丘脑中继神经元的理论模型和辨识模型进行了控制仿真。结果显示滑模控制器可以恢复丘脑中继神经元的中继能力,消除PD发病时的震颤频率,从而证明了该控制律的有效性。 本文的研究结果可以直接用到闭环DBS控制器的设计中,也可以为深化外电场对脑部神经网络调控机制的研究提供参考。


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