一种基于PPO模型的混合牵制控制策略改进的DBS系统技术方案

本发明专利技术基于PPO和Leader Rank算法，提出了一种基于强化学习的混合牵制策略用于改进DBS系统，该策略旨在通过对特定节点精确地施加脉冲刺激，从而抑制系统整体的同步性并且同时减少对脑神经系统侵入性，以提高治疗帕金森病及其他神经系统疾病的效果和精度。通过Leader Rank算法优化牵制节点的选择，通过PPO算法实现对DBS治疗过程的实时反馈和动态调整，从而提供更为个性化和精确的治疗方案。本发明专利技术包含如下步骤：步骤S1，建立一个包含患者特定脑区神经活动数据的强化学习环境；步骤S2，设定PPO模型的状态和动作；步骤S3，设计奖励函数并训练PPO模型实现同步抑制；步骤S4，使用Leader Rank算法计算实现牵制节点选择与优化；步骤S5，混合牵制控制策略实施；步骤S6，计算抑制系数、同步误差、总输出能量是否符合预期，是则进行步骤S7，否则返回步骤S1；步骤S7，将训练好的PPO模型以及混合牵制控制策略集成到带反馈的DBS系统中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于应用机器学习技术，尤其是强化学习，在医疗设备中优化控制策略的应用。具体涉及到强化学习的ppo(proximal policy optimization)和节点重要性排序的leader rank算法；本专利技术提出的混合牵制策略(hybrid pinning strategy,hps)结合了强化学习和牵制控制理论，旨在提升dbs系统的反应灵敏度和治疗精度，以实现更有效的神经疾病治疗方法。

技术介绍

1、帕金森病作为仅次于阿尔茨海默症的第二大常见神经退行性疾病，影响了约七百万人口。该疾病的普遍性显著，每千人中大约有1至2人受其困扰。科学家们研究发现，在脑神经网络中的过度同步是导致癫痫、帕金森症等神经疾病直接原因。在神经科学领域，深脑刺激(deep brain stimulation,dbs)技术的应用展示了同步抑制理论在医学上的重要价值。dbs通过向大脑的特定区域施加电刺激，调节神经元的活动频率，从而抑制过度同步现象，如帕金森病患者的震颤。当前，dbs系统并未集成反馈算法于其电路设计中，医生通常仅根据对症状的观察调整电极电流。尽管新一代的dbs系本文档来自技高网...

【技术保护点】

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【技术特征摘要】

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【专利技术属性】
技术研发人员：冷思阳，李凯文，关春，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：