癲癇樣放電狀態(tài)建模與控制的研究.pdf

1、國家自然科學(xué)基金資助項目(批準(zhǔn)號：61374182)天津大學(xué)碩士學(xué)位論文癲癇樣放電狀態(tài)建模與控制的研究TheModelingandControlofEpilepticDischargeState(申請碩士學(xué)位)學(xué)科專業(yè)：生物醫(yī)學(xué)工程研究生：任凱麗指導(dǎo)教師：曹玉珍副教授天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院二零一五年十二月摘要電刺激是治療癲癇的一種有效方法，臨床效果較好，但是其作用機制尚不明確。目前，臨床上的電刺激療法大多為開環(huán)刺激，靈活性和適

2、應(yīng)性不夠。本文提出一種基于模型的閉環(huán)電刺激方案，從機制、建模及控制三個方面研究閉環(huán)電刺激：首先，構(gòu)建癲癇發(fā)作區(qū)域的生理模型進(jìn)行機制分析，并對癲癇樣放電狀態(tài)進(jìn)行抑制。采用神經(jīng)集群建模方法，通過分析其動力學(xué)特性，研究興奮性突觸增益和集群耦合強度對神經(jīng)元集群放電和波形傳播的影響，以探索癲癇的發(fā)病機制，得到表示發(fā)作狀態(tài)的輸出信號特征；應(yīng)用反饋線性化控制和無跡卡爾曼濾波相結(jié)合的方法，實現(xiàn)癲癇發(fā)作狀態(tài)的抑制。其次，建立正常態(tài)和癲癇態(tài)的Volterr

3、a模型，并實現(xiàn)模型參數(shù)估計。通過定義辨識性能指標(biāo)，采用參數(shù)遍歷法選取使指標(biāo)值最優(yōu)的參數(shù)，從而獲得最合適的模型階數(shù)，辨識輸入及模型結(jié)構(gòu)參數(shù)；給定模型結(jié)構(gòu)及參數(shù)后，由神經(jīng)集群模型產(chǎn)生輸入輸出數(shù)據(jù)，對正常態(tài)和癲癇態(tài)進(jìn)行建模；同時對多耦合神經(jīng)集群模型的動力學(xué)特性進(jìn)行建模，為后續(xù)控制器的設(shè)計奠定基礎(chǔ)。最后，根據(jù)所建的Volterra模型，采用預(yù)測控制方法實現(xiàn)癲癇狀態(tài)的抑制。辨識得到的Volterra模型作為模型預(yù)測控制算法中的過程模型，用于預(yù)測過

4、程輸出；之后，模型預(yù)測控制算法設(shè)計控制信號并施加于神經(jīng)集群模型上，實現(xiàn)癲癇態(tài)放電的實時閉環(huán)控制，抑制癲癇樣放電的進(jìn)一步傳播：與反饋線性化控制進(jìn)行比較，證明預(yù)測控制方法的有效性。本文提出的基于模型的閉環(huán)電刺激方案不過分依賴于準(zhǔn)確的生理模型，僅僅需要輸入輸出數(shù)據(jù)，便可實現(xiàn)癲癇狀態(tài)快速有效的控制。仿真結(jié)果證實了該策略的有效性及潛在優(yōu)勢。本文的研究結(jié)果為進(jìn)一步研究癲癇的電刺激療法奠定了基礎(chǔ)，為癲癇控制系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)提供了理論依據(jù)，在神經(jīng)系統(tǒng)疾病