【摘 要】
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针对帕金森疾病（Parkinson’s Disease,PD）,目前临床有效的方法是深度脑刺激（Deep Brain Stimulation,DBS）,该方法通过向病灶脑区施加高频脉冲序列调制患者的病态神经节律。PD状态下基底核网络表现出异常同步放电行为,DBS能有效抑制这种异常同步放电活动,从而缓解PD症状,但其作用机制尚不明确。噪声信号会使神经元网络的同步性发生变化,从而影响网络的功能,因此从
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目（61701336）:帕金森β振荡的产生与DBS抑制的“推-拉”机制研究； 天津市自然科学基金（19JCYBJC18800）:基于FPGA的多尺度类脑计算研究；
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针对帕金森疾病（Parkinson’s Disease,PD）,目前临床有效的方法是深度脑刺激（Deep Brain Stimulation,DBS）,该方法通过向病灶脑区施加高频脉冲序列调制患者的病态神经节律。PD状态下基底核网络表现出异常同步放电行为,DBS能有效抑制这种异常同步放电活动,从而缓解PD症状,但其作用机制尚不明确。噪声信号会使神经元网络的同步性发生变化,从而影响网络的功能,因此从神经元网络去同步的角度出发,提出一种新型的噪声式DBS并优化其刺激模式和控制策略,以期有效抑制PD状态下神经元网络的同步放电行为。为研究噪声刺激的作用机制并优化其作用效果,构建了基底核-丘脑（Basal Ganalia-Thalamus,BG-TH）网络计算模型。基于BG-TH网络模型,探究传统DBS和噪声式DBS对神经元网络异常同步放电的抑制效应,对比分析两种模式下的BG网络状态和刺激能耗等指标。研究表明开环连续噪声刺激有效实现了神经元网络去同步,降低了刺激能耗,并且不会诱发新的高频振荡。为了优化刺激模式,利用传统型、m:n型和延时型协同复位刺激（Coordinated Reset Stimulations,CRS）模式调制噪声信号,产生相应的间歇噪声刺激序列,研究不同刺激模式对噪声刺激效果的影响,结果表明三种间歇噪声刺激序列均能够在有效抑制神经元网络同步放电活动的同时降低刺激能耗,且3:1型CRS间歇噪声刺激的效果最优。最后,设计闭环控制策略调节噪声刺激参数,适应变化的基底核网络动力学特征,以实现个性化刺激。采用典型的去同步闭环控制算法——延时反馈算法构建闭环调控系统,以BG-TH网络的自身特征为依据调制噪声强度,获得的变强度-连续噪声刺激能够优化开环连续噪声刺激效果,具有更强的鲁棒性;将最优3:1型CRS模式和延时反馈控制策略相结合,研究表明,所得的变强度-间歇噪声刺激能够有效改善PD状态并降低能耗。本文提出的噪声式深度脑刺激及其优化方案可以为帕金森状态下神经元网络异常同步放电行为的抑制提供新的思路。
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