【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
【机 构】
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天津大学电气与自动化工程学院,300072 天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院,300222
【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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