深度脑刺激的精确闭环去同步控制

深度脑刺激(DBS)是治疗帕金森症和癫痫等神经疾病的有效方法之一.针对其开环控制的缺点,以MorrisLecar神经元为节点模拟病态同步神经元网络,提出了基于H∞变论域模糊的DBS闭环控制方法,实现了神经元网络的精确去同步控制.采用变论域模糊逼近神经元非线性动态和H∞抑制逼近误差,利用李雅普诺夫稳定性理论证明控制算法的稳定性并进行了仿真分析.仿真结果验证了所提方案的有效性及鲁棒性,该方法可作为由病态同步引起的神经疾病的一种潜在电刺激治疗方案.     

电场对中间神经元亚线性树突整合的调制作用

中间神经元的树突形态大多呈现出空间对称性分布,使得电场在其胞体附近引起的膜电位极化作用微弱,因此大多数研究认为电场对中间神经元难以产生调制作用.然而,电场在中间神经元末端的树突棘位置能够诱发较强的膜电压极化效应,远端的树突极化是否以及如何影响中间神经元的树突整合特性尚不十分清楚.为此本文针对分散和集中空间分布的AMPA类型突触输入,研究了电场对中间神经元全局和局部亚线性树突整合特性的调制作用.为了描述电场作用下树突对AMPA突触输入积分的潜在规律,首先建立了描述中间神经元输入-输出关系的简化电路模型,此模型具有多个被动树突分支且以不均匀细胞外膜电势表征电场诱发的极化效应;其次,基于奇异摄动理论分析了电场调节下的亚线性树突整合的动力学特性,推导出了可描述局部和全局树突整合的阈下输入-输出关系的渐近解析表达式.理论分析结果表明,电场通过改变AMPA突触输入的驱动力调节中间神经元局部以及全局亚线性树突整合特性,调制效应依赖于电场对远端树突的极化程度.相比于局部树突整合,电场对全局树突整合调制更敏感.最后,利用电场作用下具有真实树突形态的海马CA1区中间神经元模型仿真验证了理论分析结果.     

无创式脑调制的神经效应研究进展

无创式脑调制(noninvasive brain modulation,NBM)技术是基于电磁感应原理,采用电场或磁场以非侵入的方式刺激中枢神经系统(central nervous system,CNS),进而改善脑功能.现在,它不仅是诊断和治疗神经精神疾病(neuropsychiatric disorders)的一个有效手段,同时也是研究脑生理和脑功能的常用工具,此外在探索认知、情感、记忆和语言等方面也有着巨大的应用价值.虽然,NBM技术在认知神经科学、神经生理学及神经精神病学等各个领域被广泛成功的应用,但是它对脑功能和CNS的调节机制目前还不清楚,这严重地限制了该类技术的进一步应用以及研发.NBM技术作用的共同规律是通过在脑组织周围产生感应电场来调节相应脑区的神经活动.因此,明确不同电场作用下神经元放电活动的演化规律以及相应的发生机制是揭示NBM技术神经调节机制的关键.本文首先介绍了NBM在神经科学中的应用现状,然后对近年来有关电场神经调节效应的研究成果进行了综述,包括电生理实验和计算模型仿真,最后对未来的研究方向进行了展望.     

针刺过程中大脑功能性网络特性的演化

根据脑电图数据建立大脑功能性网络, 并使用功能性网络图、 聚类系数、 熵等复杂网络分析方法对5组实验数据形成的功能性网络进行分析, 给出了针刺治病的内在机理. 分析结果表明: 在针刺前、 中、 后网络结构和网络中各节点间的相关性有明显变化;  针刺可以影响高级神经中枢的放电活动, 增强大脑各功能区的信息传递.     

Ghostburster模型鞍结分岔点附近放电模式的转迁控制

在不同的电流刺激下,ghostburster模型表现出周期放电、混沌簇放电、周期簇放电等多种放电模式.其中,周期放电和混沌簇放电之间的转迁是通过极限环的鞍结分岔实现的.应用washout滤波器实现了ghostburster模型鞍结分岔点周围放电模式的转迁;并通过快慢系统分解方法分析了放电模式转迁的内在机制.研究发现快子系统固定点的鞍结分岔和快子系统从周期一极限环转换到周期二极限环的临界点在树突产生不完全放电过程中起到关键作用.Washout滤波器的加入改变了树突膜电位极大值的分岔点的位置,从而改变了ghostburster模型的放电模式.     

静态直流电场作用下神经元放电动力学分析

无创式直流电刺激中枢神经系统是现在用来减轻多种神经疾病症状的有效方法.为了探究静态直流电场对神经活动的作用机制,利用二维最小模型研究了其在静态直流电场作用下的动力学行为.通过分岔和相平面分析,发现3类神经元兴奋性对相同刺激的不同响应是由不同的峰放电起始动力过程造成的.从起始动力学的角度得到了静态直流电场对神经活动的影响,研究结果可以为无创式直流脑调制技术的应用和发展提供一定的理论指导.     

神经网络广义Backstepping预测控制

提出一种广义Backstepping控制算法和基于广义Backstepping的径向基传输函数(RBF)神经网络控制策略,分析了闭环系统的Lyapunov稳定性和系统跟踪误差的一致有界性.并通过仿真实验验证了所提控制方法的正确性和有效性。     

磁刺激作用下感生电场对网络同步的影响

磁刺激作为一种无侵入式的物理技术,在治疗某些精神疾病方面取得了一定的发展．但是由于对磁刺激和大脑之间的相互作用机制的认识不清,极大限制了此技术的发展．磁场对脑部的影响体现在其产生的感应电场可以调节神经网络的活动．在基于模型的基础上研究了磁场刺激作用下的感生电场对神经元及其网络的影响．在对直流感应电场的分析中,研究了电场强度、突触电导以及网络规模对网络同步的影响,并发现由抑制性中间神经元所组成的网络只能产生在gamma频段（30～80Hz）内的同步振荡;在对交流感应电场的分析中,发现只有当神经元处于单周期放电模式时才能产生同步的网络振荡．研究结果解释了感应电场对神经元及其网络的作用规律,有助于推动以磁刺激为核心技术治疗某些精神疾病的有效手段的进一步发展．     

主从FitzHugh-Nagumo神经元的鲁棒输出同步控制

籽内模理论应用于混沌吸尹／子的同步控制，针对电耦合FitzHugh-Nagumo神经元中存在未知的参数和不确定的异质扰动，引入内模并设计合适的状态反馈控制器保证了主从系统的鲁棒输出同步的半局Lyapunov渐进稳定性，有效克服了系统不确定异质干扰的影响；仿真结果验证了所提控制方法的有效性。     

基于AAR模型和累积频带能量的特征提取方法

提出了一种自适应自回归（AAR）模型参数和累积频带能量相结合的特征提取方法,该特征应用于基于运动想象脑．机接口（BCI）之中,实现左右手运动想象分类,改善BCI系统的性能．首先,对头皮EEG数据进行小波分解和重构,去除EEG中的噪声,得到不同频带的EEG数据．然后,提取EEG数据的AAR模型参数特征和不同频带的频带能量特征,提出了累积频带能量特征和AAR与累积频带能量相结合的特征提取方法,分别以AAR模型参数、频带能量、累积频带能量和AAR＋累积频带能量为特征,利用线性判别分析（LDA）分类器对左右手运动想象任务进行特征分类．最后,对不同特征的分类结果进行比较,得出以AAR＋累积频带能量作为特征在BCI系统中的优越性能．