基于神经元群模型的超声刺激去同步仿真方法和系统设备技术方案

本发明专利技术涉及基于神经元群模型的超声刺激去同仿真方法和系统设备。包括：获取超声波数据，所述超声波数据包括声压和/或频率；将超声波数据输入基于膜内空化效应构建的膜内空化模型，得到膜电容位移电流；再将得到的膜电容位移电流输入神经元群模型，得到突触后膜电位；基于突触后膜电位计算各神经元群的信号样本熵；再由信号样本熵得到基于神经元群模型的仿真效果。本发明专利技术方法旨在基于神经元群模型的超声刺激仿真实现，发掘其对病态发作的抑制能力和潜在应用价值。力和潜在应用价值。力和潜在应用价值。

【技术实现步骤摘要】
基于神经元群模型的超声刺激去同步仿真方法和系统设备


[0001]本专利技术涉及神经科学领域，更具体地，涉及一种基于神经元群模型的超声刺激去同步仿真方法、设备、系统、计算机可读存储介质及其应用。

技术介绍

[0002]神经元是神经系统结构和功能的基本单位，神经系统的信号传递依赖于由神经元组成的神经元集群。生物信息在神经系统中是由一个神经元传递到一下个神经元的，神经元之间的耦合方式包括常见的化学耦合和电耦合，动作电位通过电耦合经一个神经元传递到下一个神经元的速度比化学耦合快，因此通常认为电耦合特性使得神经元间产生同步运动。耦合神经元群或神经集群的同步放电会造成癫痫、帕金森等神经性精神类疾病，近年来的研究表明利用外界物理技术刺激神经的方式(如外加电流刺激、磁声刺激)改变神经元的放电节律。
[0003]近年来，高频高强度超声波在医学领域上广泛应用，如超声成像、超声碎石仪和超声刀等。低强度经颅超声刺激作为一种新型的神经调控技术，具有无创、高穿透深度和高空间分辨率的特点，备受科研工作人员的关注，研究重点聚焦于不同的超声参数(频率、峰值压力幅值、占空比、持续时间、脉冲重复频率)和对精神类疾病的治疗和调控作用。在大量的动物模型和人体实验表明，超声调控脑组织会引起作用原位的神经功能活动；低强度经颅超声神经调控能够抑制癫痫、帕金森等精神类疾病的发作。在生物体的神经系统网络中，大量的神经元、神经元群组成结构复杂的网络，而神经元之间的耦合关系并不是一一耦合的关系，是比较复杂的神经元群。

技术实现思路

[0004]本专利技术方法基于超声波膜内空化效应的理论基础，将超声膜内空化模型和神经元群模型联立，这是超声波膜内空化效应的理论解释和作用机制在神经元、神经元群放电去同步的一次理论创新，为治疗精神类疾病寻找不同超声刺激的最佳参数提供了理论研究方法，发掘超声刺激在脑病临床治疗中的应用价值。
[0005]本申请公开一种基于神经元群模型的超声刺激去同步仿真方法，包括：
[0006]获取超声波数据，所述超声波数据包括声压和/或频率；
[0007]将所述超声波数据输入基于膜内空化效应构建的膜内空化模型，得到膜电容位移电流；
[0008]将所述膜电容位移电流输入神经元群模型，得到突触后膜电位；
[0009]基于所述突触后膜电位计算各神经元群的信号样本熵；
[0010]基于所述信号样本熵得到所述神经元群模型的仿真效果。
[0011]进一步，所述将所述超声波数据输入基于膜内空化效应构建的膜内空化模型，得到膜电容位移电流，具体为：将所述超声波数据输入BLS，所述BLS基于超声波声压驱动气泡发生动态形变气泡半径Z(t)，当Z(t)达到稳定周期解后，以傅里叶级数的形式带入电容C
m
(Z)，从而改变膜的平均电容Cm，产生膜电容位移电流I
Cm
；优选的，所述BLS的方程式如下：
[0012][0013][0014][0015][0016][0017]其中，P
ec
是膜两侧电荷施加在膜上的有效压强，P
in
是泡内气体压强，P0、P
v
、P
A
·
sin(ωt)分别是气泡外介质中的静水压强、气泡内饱和气体压强和外界驱动力超声波声压，Vm是膜电位，t是时间，f是超声波的频率，δ是表面张力系数，μ是粘度系数，
ɑ
是气泡边界的半径，Z0是气泡初始边界的半径，Δ是两层膜之间的初始间隙，c是声音在液体介质中的速度，ε
r
是膜内腔的相对介电常数，ε0是膜内腔的介电常数，C
m0
是初始条件下的细胞膜容量，ρ
l
是传导介质的组织密度。
[0018]进一步，所述神经元群模型包括Jansen
‑
Rit模型、SR
‑
UKF模型、Jailsen模型、Wrendling模型；优选的，所述神经元群模型是Jansen
‑
Rit模型。
[0019]具体的，所述Jansen
‑
Rit模型包括锥体神经元群、兴奋性中间神经元群和抑制性中间神经元群，锥体神经元群接收中间神经元群的兴奋性和抑制性信号以及来自其他相邻或者更远的神经元群的信号。所述Jansen
‑
Rit模型采用欧拉法仿真超声刺激对病态发作的抑制；优选的，所述Jansen
‑
Rit模型的构建过程，如下：
[0020][0021]其中，y1、y3、y5分别表示锥体神经元群的突触后膜电位、兴奋性中间神经元群的突触后膜电位以及抑制性中间神经元群的突触后膜电位，C1‑
C4表示神经元群间相互作用的耦合强度，A表示平均兴奋性突触增益，B表示平均抑制性突触增益，a表示平均兴奋性树突时间常数的倒数，b表示平均抑制性树突时间常数的倒数。
[0022]再进一步，所述突触后膜电位包括锥体神经元群的突触后膜电位、兴奋性中间神经元群的突触后膜电位、抑制性中间神经元群的突触后膜电位、兴奋性中间神经元群与抑
制性中间神经元群的突触后膜电位差。
[0023]基于所述突触后膜电位计算各神经元群的信号样本熵，然后通过信号样本熵量化得到所述神经元群模型的仿真效果；所述信号样本熵的计算公式为：
[0024][0025]其中，m表示信号的嵌入维度，r表示相似度阈值。
[0026]一种基于神经元群模型的超声闭环刺激去同步仿真系统，其特征在于，所述系统包括：
[0027]获取模块，获取超声波数据，所述超声波数据包括声压和/或频率；
[0028]第一生成模块，将所述超声波数据输入基于膜内空化效应构建的膜内空化模型，得到膜电容位移电流；
[0029]第二生成模块，将所述膜电容位移电流输入神经元群模型，得到突触后膜电位；
[0030]计算模块，基于所述突触后膜电位计算各神经元群的信号样本熵；
[0031]输出模块，基于所述信号样本熵得到所述神经元群模型的仿真效果。
[0032]一种基于神经元群模型的超声刺激去同步仿真设备，所述设备包括：
[0033]存储器和处理器；
[0034]所述存储器用于存储程序指令；
[0035]所述处理器用于调用程序指令，当程序指令被执行时，用于执行上述的基于神经元群模型的超声刺激去同步仿真方法。
[0036]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于神经元群模型的超声刺激去同步仿真方法。
[0037]上述设备在辅助研究超声对可兴奋神经元的去同步问题具有重要的意义；所述研究包括从微观细胞层面到宏观癫痫、帕金森等精神类疾病层面，用神经元群模型来探究分析低强度经颅超声刺激的去同步调控作用；
[0038]上述设备在分析神经元的同步状态或不同步状态的应用；
[0039]上述设备在抑制癫痫、帕金森等精神类疾病发作中的应用；可选的，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经元群模型的超声刺激去同步仿真方法，其特征在于，包括：获取超声波数据，所述超声波数据包括声压和/或频率；将所述超声波数据输入基于膜内空化效应构建的膜内空化模型，得到膜电容位移电流；将所述膜电容位移电流输入神经元群模型，得到突触后膜电位；基于所述突触后膜电位计算各神经元群的信号样本熵；基于所述信号样本熵得到所述神经元群模型的仿真效果。2.根据权利要求1所述基于神经元群模型的超声刺激去同步仿真方法，其特征在于，所述将所述超声波数据输入基于膜内空化效应构建的膜内空化模型，得到膜电容位移电流具体为：将所述超声波数据输入BLS，所述BLS基于超声波声压驱动气泡发生动态形变气泡半径Z(t)，当Z(t)达到稳定周期解后，以傅里叶级数的形式带入电容C
m
(Z)，从而改变膜的平均电容C
m
，产生膜电容位移电流I
Cm
；优选的，所述BLS的方程式如下：；优选的，所述BLS的方程式如下：；优选的，所述BLS的方程式如下：；优选的，所述BLS的方程式如下：；优选的，所述BLS的方程式如下：其中，P
ec
是膜两侧电荷施加在膜上的有效压强，P
in
是泡内气体压强，P0、P
v
、P
A
·
sin(ωt)分别是气泡外介质中的静水压强、气泡内饱和气体压强和外界驱动力超声波声压，Vm是膜电位，t是时间，f是超声波的频率，δ是表面张力系数，μ是粘度系数，
ɑ
是气泡边界的半径，Z0是气泡初始边界的半径，Δ是两层膜之间的初始间隙，c是声音在液体介质中的速度，ε
r
是膜内腔的相对介电常数，ε0是膜内腔的介电常数，C
m0
是初始条件下的细胞膜容量，ρ
l
是传导介质的组织密度。3.根据权利要求1所述基于神经元群模型的超声刺激去同步仿真方法，其特征在于，所述神经元群模型包括Jansen
‑
Rit模型、SR
‑
UKF模型、Jailsen模型、Wrendling模型；优选的，所述神经元群模型是Jansen
‑
Rit模型。4.根据权利要求3所述基于神经元群模型的超声刺激去同步仿真方法，其特征在于，所述Jan...

【专利技术属性】
技术研发人员：张祥建，袁毅，张聪，
申请(专利权)人：河北医科大学第二医院，
类型：发明
国别省市：