基于神经群模型的致痫兴奋性控制研究

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大脑神经元过度的兴奋可以导致癫痫的发作,维持兴奋-抑制平衡是癫痫控制的关键。提出了痫性指数来描述癫痫发作程度,并用作PID控制器的被控参数来对癫痫发作进行控制。把神经群模型作为平台来仿真兴奋性增加导致的癫痫发作程度变化,进而对两种癫痫控制策略进行了仿真。实验结果表明兴奋强度增加而保持抑制强度不变会导致痫性指数的大幅度增加,导致癫痫。而用PID控制器分别降低兴奋强度或增加抑制强度都可以维持兴奋-抑制平衡,并缓解癫痫的发作。痫性指数可以描述脑电信号的线性和非线性特性,PID控制器简单而且不依赖于潜在的生理结构,为本方法应用于临床打下了基础。 Excessive excitation of the brain neurons can lead to the onset of epilepsy, to maintain excitement - inhibition of balance is the key to control of epilepsy. Proposed epileptic index to describe the extent of seizures and as a controlled parameter of the PID controller to control seizures. The neural model was used as a platform to simulate the changes of seizures caused by the increase of excitability, and then the two epilepsy control strategies were simulated. Experimental results show that the increase in the intensity of excitement while maintaining the same inhibition intensity will lead to a substantial increase in seizure index, resulting in epilepsy. The use of PID controller, respectively, to reduce the intensity of the excitement or increase the intensity of inhibition can maintain the excitement - inhibit the balance and alleviate the onset of epilepsy. The epileptic index can describe the linear and nonlinear characteristics of EEG signals. The PID controller is simple and independent of the underlying physiological structure, laying a foundation for the clinical application of this method.
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