【摘 要】
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本文应用非线性系统辨识的方法实现对帕金森状态的功能建模。将基底核回路作为建模对象，通过将非线性自回归的思想引入到传统的二阶Volterra 模型，量化输入电刺激信号与基
【机 构】
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天津大学电气与自动化工程学院,300072
【出 处】
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2015年中国生物医学工程联合学术年会
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本文应用非线性系统辨识的方法实现对帕金森状态的功能建模。将基底核回路作为建模对象，通过将非线性自回归的思想引入到传统的二阶Volterra 模型，量化输入电刺激信号与基底核输出到丘脑核团的突触电流间的关系。带有自回归的Volterra 模型能够复现生理数据中的输入-输出映射关系，并且能够成功预测其它类型输入信号的响应，精度高达96％。该方法成功地将实验数据与帕金森状态相结合，是对帕金森状态的数据驱动建模，能够最优地预测病态行为的变化，将促进对帕金森疾病的认知及治疗进程。
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