神經(jīng)元群模型可以產(chǎn)生不同類型的腦電信號,通過構(gòu)建神經(jīng)元模型,可以模擬大腦神經(jīng)細(xì)胞之間的各種生理活動,有助于深入理解大腦神經(jīng)活動的生理學(xué)機(jī)制,對臨床上神經(jīng)系統(tǒng)性疾病的診斷、預(yù)防和治療具有重要意義。該文建立了丘腦神經(jīng)元群模型,分析模型中參數(shù)的變化對模型輸出的影響;進(jìn)一步構(gòu)建丘腦皮層耦合神經(jīng)元群模型并對模型進(jìn)行仿真分析;將遺傳算法和無跡卡爾曼濾波算法應(yīng)用到腦電信號的神經(jīng)元模型中,對模型的生理學(xué)參數(shù)進(jìn)行估計,深入理解細(xì)胞中參數(shù)的生理學(xué)意義,從而研究阿爾茨海默病和癲癇病的發(fā)作機(jī)理。首先,構(gòu)建單通道基本神經(jīng)元群模型,分析基本神經(jīng)元群模型中的參數(shù)變化對模型輸出的影響,便于更好的理解腦電信號的生理學(xué)機(jī)制;在此基礎(chǔ)上添加快速抑制回路,構(gòu)成單通道抑制回路模型,通過改變模型中的生理學(xué)參數(shù),發(fā)現(xiàn)仿真腦電信號可以在癲癇發(fā)作不同階段間進(jìn)行轉(zhuǎn)換。其次,建立了丘腦神經(jīng)元群模型,通過對丘腦模型的仿真分析,發(fā)現(xiàn)模型中的抑制性突觸增益和興奮性突觸增益的變化,會使模型仿真腦電信號alpha波段的頻率降低,說明阿爾茨海默病患者腦電圖中觀察到的慢alpha節(jié)律與丘腦內(nèi)部突觸連接參數(shù)有關(guān);然后提出了丘腦皮層耦合神經(jīng)元模型,該模型由丘腦模塊和皮層模塊耦合連接而成,模擬耦合系數(shù)對大腦突觸回路的影響,觀察發(fā)現(xiàn)皮層模塊對丘腦模塊的興奮性耦合系數(shù)會使丘腦中alpha波段的頻率降低,表明丘腦外部突觸連接參數(shù)的變化對alpha波段的頻率有一定影響。最后,利用遺傳算法對神經(jīng)元群模型的生理學(xué)參數(shù)進(jìn)行估計,并將遺傳算法應(yīng)用于癲癇患者的真實腦電數(shù)據(jù)中,發(fā)現(xiàn)癲癇發(fā)作期和發(fā)作間歇期的興奮性突觸增益或抑制性突觸增差別較大,從神經(jīng)模型的角度證明了癲癇的發(fā)作機(jī)理;將無跡卡爾曼濾波算法應(yīng)用于基本神經(jīng)元模型、抑制回路模型和丘腦模型中,從而估計出隨時間變化的模型狀態(tài)和參數(shù),幫助人們理解生理學(xué)參數(shù)變化的腦電機(jī)理。
【學(xué)位單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN911.7;R338
【部分圖文】：

燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文錐體神經(jīng)細(xì)胞(Pyramidal neurons)和中間神經(jīng)細(xì)胞(Interneurons)，前者形成的是興奮性突觸后電位，后者形成的是抑制性突觸電位。在大腦皮層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，錐體神經(jīng)細(xì)胞和中間神經(jīng)細(xì)胞通過突觸連接，從而調(diào)節(jié)興奮和抑制的平衡。

- 6 -圖 2-2 突觸脈沖響應(yīng)函數(shù)隨 A 的變化nsen 模型中細(xì)胞之間相互作用原理圖如圖 2-1 a)所示，由三種神經(jīng)細(xì)胞胞群、星狀興奮性中間神經(jīng)元群和抑制性中間神經(jīng)元群。箭頭表示細(xì)作用，點狀表示細(xì)胞間的抑制性作用。興奮性細(xì)胞群和抑制性細(xì)胞群

前者是將突觸前動作電位的平均脈沖密度者是將平均膜電壓轉(zhuǎn)換成動作電位的平均密度，即平均點性變換函數(shù)中，興奮性突觸后膜電位響應(yīng)(EPSP)和抑制)分別表示為：( ) ( )( ) ( )atebtih t H t Aateh t H t Bbte Heaviside 函數(shù)。A 和 B 是幅值參數(shù)，用于調(diào)節(jié)突觸后膜電益 A 和抑制性突觸增益 B 與突觸后電位的幅值成正比；制性突觸時間常數(shù)，這四個參數(shù)用來調(diào)節(jié)興奮性和抑制 A 變化的曲線如圖 2-2 所示，圖中 A 的取值分別為 2.5、3 a 的取值為12s 。從仿真結(jié)果可以看出，隨著時間的增大越大，因此驗證了可以通過改變興奮性突觸增益 A 的值。
【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2845178