一种用于前庭神经元信息转换模型的构建方法技术

本发明专利技术提供了一种用于前庭神经元信息转换模型的构建方法，使用单神经元记录技术采集前庭神经元在非线性反应区间内刺激下的神经电生理信息；使用非线性最小二乘法运算，根据数据空间分布迭代求解多种多参数刺激‑瞬时神经放电频率模型；使用Akaike信息标准或Bayesian信息标准判定并选择最佳信息转换模型。本发明专利技术采用多参数对神经刺激信息进行分析，实现了MVP刺激感知信息的精准输入；能够构建精准的多参数刺激‑瞬时神经放电频率信息转换模型；从而构建精准的MVP仿生神经调控策略，提高MVP性能。

A construction method of information conversion model for vestibular neurons

【技术实现步骤摘要】
一种用于前庭神经元信息转换模型的构建方法
本专利技术涉及一种前庭神经元信息转换模型的构建方法，主要用于优化改进仿生器官——人工前庭的信息处理模式。该方法可以在神经非线性反应区间内构建多参数描述的刺激信息(运动刺激、电流刺激)与瞬时神经放电特性之间的信息转换模型，进而用于设计精准的人工前庭神经调控策略，达到提高前庭功能修复精准度的目的。
技术介绍
双侧前庭功能病(bilateralvestibulopathy,BVP)为前庭神经系统常见疾病之一，指由各种病因所导致的前庭神经系统活性减弱或者功能丧失。既往研究显示，BVP的发病率约为4～7％，可导致多种机体功能障碍，严重影响患者的生活、工作、社交以及精神健康，直接或间接地增加了个人及社会的经济负担(13019美元/人/年)。然而目前在国内外，对BVP尚无有效的治疗方法。随着科技的发展，基于神经调控技术的人工前庭(vestibularprothesis)的出现为有效治疗BVP带来了希望。人工前庭是一种可将头部运动信息转化为前庭神经信号的精密电子设备，类似于人工耳蜗，主体包括运动传感器、信息处理模块、电源及电刺激器、生物电极组等。世界上第一个多通道人工前庭假体(multi-channelvestibularprosthesis,MVP)由美国约翰霍普金斯大学医学院的DellaSantina团队率先设计开发，经过不断优化改进，目前已经研发出大小为12×20×2mm、功耗为30mV的第三代人工前庭假体(MVP3)，并成功通过FDA批准，进入人体植入临床试验阶段。尽管MVP已经进入人体植入的临床试验阶段，但在实际应用中仍存在诸多缺陷：①前庭功能重建精准度不足；②非线性感知区间内MVP神经调控策略的不精准构建；③不精准的前庭神经群落调控；④MVP尚缺少线性运动感知和耳石神经元调控功能；⑤MVP仍具有微型化及低功耗升级空间。而这些缺陷的形成主要原因是MVP采用了不精准的核心数据处理模式，即不精准的神经调控策略。目前，加载于人工前庭上的神经调控策略(输入-输出信息转换)，在数据处理时，所使用的运动刺激-神经反应信息转换模型是通过瞬时角速度-瞬时神经放电频率二维数学模型描述，为典型的sigmoidfunction，且沿用至今(GongW,etal,IEEETransBiomedEng,2002；DellaSantinaCC,etal,IEEETransBiomedEng,2007；ChiangB,etal,IEEETransNeuralSystRehabilEng,2012)。然而瞬时角速度作为单一变量并不能精确描述头部在空间中的动态复杂运动，故目前MVP的输入信息(运动感知)由于运动描述参数维度过低而达不到生理状态下信息输入的精度，导致在MVP在神经调控的第一环节就出现数据偏差(感知数据输入偏差)；此外，运动刺激-神经反应信息转换模型是参照Goldberg、Baird等(GoldbergJM,etal,JNeurophysiol,1971；BairdRA,etal,JNeurophysiol,1988)展示的部分规则放电半规管神经元电生理特征，通过一维形态拟合构建而成，并非基于大样本前庭神经元群体电生理信息解码，加之电流刺激-神经反应信息转换模型选用线性变换，故目前MVP的输出信息(神经调控电流)也存在精度不足问题，导致MVP在神经调控的第二个环节同样出现数据偏差(输出偏差)；由于单神经元记录技术(singleunitrecording)的苛刻性，在既往研究中很难获得角速度>160°/s刺激下的电生理信息，因此在高速非线性感知区间内MVP的神经调控策略是通过sigmoidfunction数学模型推导而来，并非源于真实的神经电生理信息解码(DellaSantinaCC,etal,IEEETransBiomedEng,2007；ChiangB,etal,IEEETransNeuralSystRehabilEng,2012)，故与真实的前庭神经信息编码、传递方式之间存在差异，导致MVP在非线性感知区间内信息处理的精准性难以保证。综上，目前在广阔的非线性反应区间内，尚缺乏一个精准的前庭神经元信息转换模型用于感知信息输入、刺激电流输出的数据处理，导致MVP神经调控策略不够完善，MVP在前庭功能修复时存在诸多的缺陷。故急需在非线性反应区间内构建一个精准的前庭神经元信息转换模型，优化改进MVP。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种基于电生理信息多参数分析解码的前庭神经元信息转换模型的构建方法，可用于在非线性反应区间内优化改进MVP神经调控策略，优化MVP功能重建效果。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：1)使用单神经元记录技术采集前庭神经元在非线性反应区间内刺激下的神经电生理信息；2)使用非线性最小二乘法运算，根据数据空间分布迭代求解多种多参数刺激-瞬时神经放电频率模型；3)使用Akaike信息标准或Bayesian信息标准判定并选择最佳信息转换模型。所述的步骤1)包括以下内容：颅骨外入路暴露实验动物前庭神经及Scarpa’s神经节；将手术后的实验动物固定于良性阵发性位置性眩晕诊疗系统的旋转平台上，搜寻前庭神经元，根据神经元种类提供正弦旋转刺激或线性运动刺激，实时记录实验过程中实验动物头部的运动参数和神经电生理活动，运动参数包括瞬时角速度、瞬时角加速度、瞬时旋转运动方向、瞬时线速度、瞬时线性加速度和瞬时线性运动方向。所述的步骤1)中搜寻的前庭神经元为半规管神经元时，识别该半规管神经元所分布的半规管；将该神经元所分布的半规管的几何平面调整至旋转平面；记录自发性放电活动20s；提供0.2Hz振幅序贯性增加的正弦旋转运动性刺激，振幅量级分别为60deg/s、80deg/s、100deg/s、120deg/s、150deg/s、180deg/s、250deg/s和300deg/s，每个振幅量级重复5个循环周期，记录该神经元在整个旋转刺激过程中的神经电生理活动，同时记录整个旋转运动刺激过程中的运动参数。所述的步骤1)中搜寻的前庭神经元为耳石神经元时，将头部空间位置调整至中立位；记录自发性放电活动20s；提供±0.5G的周期性变换线性加速度，线性加速度在每个方向持续时间约20s，记录该神经元在整个线性加速度刺激过程中的神经电生理活动，同时记录整个线性运动刺激过程中的运动参数。所述的步骤2)包括以下内容：根据待分析前庭神经元电生理信息数据，提取待分析前庭神经元电每一次自发放电的时间轴数据；计算瞬时放电时间间隔Δtn＝tn–tn-1和瞬时自发放电频率fn＝1/Δtn，其中tn代表在被记录的神经电生理信息集中该神经元第n个瞬时放电所对应的时间点，n>1；提取该神经元在静息状态下的瞬时放电时间间隔μISI＝Δtn；计算瞬时自发放电时间间隔平均值xn＝(Δt1+Δt2+…+Δtn-1+Δtn)/n；进一步求出静息状态下瞬时放电时间间隔标准差计算神经元在静息状态下所计算的平均自发放电频率MSDR＝(f1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于前庭神经元信息转换模型的构建方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)使用单神经元记录技术采集前庭神经元在非线性反应区间内刺激下的神经电生理信息；/n2)使用非线性最小二乘法运算，根据数据空间分布迭代求解多种多参数刺激-瞬时神经放电频率模型；/n3)使用Akaike信息标准或Bayesian信息标准判定并选择最佳信息转换模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于前庭神经元信息转换模型的构建方法，其特征在于包括以下步骤：
1)使用单神经元记录技术采集前庭神经元在非线性反应区间内刺激下的神经电生理信息；
2)使用非线性最小二乘法运算，根据数据空间分布迭代求解多种多参数刺激-瞬时神经放电频率模型；
3)使用Akaike信息标准或Bayesian信息标准判定并选择最佳信息转换模型。


2.根据权利要求1所述的用于前庭神经元信息转换模型的构建方法，其特征在于：所述的步骤1)包括以下内容：颅骨外入路暴露实验动物前庭神经及Scarpa’s神经节；将手术后的实验动物固定于良性阵发性位置性眩晕诊疗系统的旋转平台上，搜寻前庭神经元，根据神经元种类提供正弦旋转刺激或线性运动刺激，实时记录实验过程中实验动物头部的运动参数和神经电生理活动，运动参数包括瞬时角速度、瞬时角加速度、瞬时旋转运动方向、瞬时线速度、瞬时线性加速度和瞬时线性运动方向。


3.根据权利要求2所述的用于前庭神经元信息转换模型的构建方法，其特征在于：所述的步骤1)中搜寻的前庭神经元为半规管神经元时，识别该半规管神经元所分布的半规管；将该神经元所分布的半规管的几何平面调整至旋转平面；记录自发性放电活动20s；提供0.2Hz振幅序贯性增加的正弦旋转运动性刺激，振幅量级分别为60deg/s、80deg/s、100deg/s、120deg/s、150deg/s、180deg/s、250deg/s和300deg/s，每个振幅量级重复5个循环周期，记录该神经元在整个旋转刺激过程中的神经电生理活动，同时记录整个旋转运动刺激过程中的运动参数。


4.根据权利要求2所述的用于前庭神经元信息转换模型的构建方法，其特征在于：所述的步骤1)中搜寻的前庭神经元为耳石神经元时，将头部空间位置调整至中立位；记录自发性放电活动20s；提供±0.5G的周期性变换线性加速度，线性加速度在每个方向持续时间约20s，记录该神经元在整个线性加速度刺激过程中的神经电生理活动，同时记录整个线性运动刺激过程中的运动参数。

【专利技术属性】
技术研发人员：任鹏宇，
申请(专利权)人：任鹏宇，
类型：发明
国别省市：陕西;61