【摘 要】
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深度脑刺激（Deep Brain Stimulation,DBS）是一种治疗中晚期帕金森疾病（Parkinson’s Disease,PD）的有效临床手段,但是由于其开环的属性导致目前临床DBS无法适应患者个性化差异,从而给出适合患者个体以及病程特异性的实时有效刺激。针对上述问题,本文提出基于广义生成对抗网络的最优DBS参数控制框架,以期通过对PD患者临床数据特征的学习,实现个性化最优闭环DBS的
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深度脑刺激（Deep Brain Stimulation,DBS）是一种治疗中晚期帕金森疾病（Parkinson’s Disease,PD）的有效临床手段,但是由于其开环的属性导致目前临床DBS无法适应患者个性化差异,从而给出适合患者个体以及病程特异性的实时有效刺激。针对上述问题,本文提出基于广义生成对抗网络的最优DBS参数控制框架,以期通过对PD患者临床数据特征的学习,实现个性化最优闭环DBS的预临床系统设计。为刻画PD状态下深脑神经核团病态节律的变化,本文构建了基底核-丘脑-皮层神经回路计算模型。基于神经回路解剖学和神经元动态特性,引入突触延迟,利用Izhikevich神经元模型采用随机连接的形式构建基底核-丘脑-皮层神经回路模型,并验证所构建模型在正常、PD和开环DBS条件下的有效性。针对PD病态节律建模过程中存在大量无法建模的神经系统动态特性的问题,本文首先使用误差反向传播神经网络构建闭环DBS调控方案。通过数值仿真计算模型的刺激调节下的节律特性,验证了所提出的神经网络调控方案的有效性,解决了基底核-丘脑-皮层神经回路未建模动态存在条件下的控制问题,实现PD病态节律的抑制。为进一步从临床角度出发优化个性化DBS控制系统,本文结合PD患者临床数据,提出双闭环广义生成对抗网络系统架构,通过广义生成对抗网络内环构建个性化PD患者数据驱动模型,通过广义生成对抗网络外环得到针对内环构建的PD患者个性化模型的最优DBS参数,以期实现对PD患者病态神经脑节律的个性化控制。本文提出的模型及针对PD病态节律的闭环DBS神经调控方案为PD的治疗提供了新思路。
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