经颅磁声电刺激参数对神经元放电模式的影响分析

发布时间：2021-05-08 15:35

　　经颅磁声电刺激（TMAES）是一种超声波和静磁场共同作用于大脑的新型无创脑调控方法,具有较大的刺激深度和良好的聚焦性。为了探索TMAES对脑神经兴奋状态的影响,该文基于H-H神经元模型,仿真了不同发射参数超声波下TMAES对神经元放电模式的影响,并采集了刺激后大鼠的局部场电位对其功率谱进行分析。仿真结果表明,不同参数超声波刺激的神经元会产生不同放电模式。动物实验结果表明超声及静磁场参数均会对经颅磁声电刺激的刺激效果产生一定影响,且其影响程度不同。对于具体神经调控,该文可为得到最优TMAES刺激参数提供理论指导。 

【文章来源】：电工技术学报. 2019,34(18)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
0 引言
1 方法
    1.1 TMAES原理
    1.2 H-H神经元模型
    1.3 TMAES中脉冲式超声参数
2 仿真分析
3 实验与结果分析
    3.1 实验过程
    3.2 数据分析
        3.2.1 连续超声与脉冲超声刺激影响对比
        3.2.2 不同基波频率超声声磁刺激影响对比
        3.2.3 不同静磁场强度声磁刺激下影响对比
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]多通道经颅磁刺激线圈阵列的驱动与控制[J]. 李江涛,曹辉,郑敏军,赵政.  电工技术学报. 2017(22)
[2]基于C0复杂度的磁刺激内关穴的脑功能网络构建与分析[J]. 郭磊,陈云阁,王瑶,于洪丽,徐桂芝.  电工技术学报. 2017(12)
[3]恐惧记忆的形成对大鼠内侧前额叶皮层局部场电位的影响[J]. 张丙淑,随力,黄思佳.  中国生物医学工程学报. 2017(01)
[4]基于真实乳腺模型的感应式磁声成像正问题[J]. 张帅,侯琬姣,张雪莹,杨红双,徐桂芝.  电工技术学报. 2016(24)
[5]基于动量因子的神经网络群电流负荷预测模型[J]. 田野.  电力系统保护与控制. 2016(17)
[6]基于纵横交叉算法优化神经网络的负荷预测模型[J]. 孟安波,胡函武,刘向东.  电力系统保护与控制. 2016(07)
[7]无创式脑调制的神经效应研究进展[J]. 伊国胜,王江,魏熙乐,邓斌.  科学通报. 2016(08)
[8]基于矩特征与概率神经网络的局部放电模式识别[J]. 周沙,景亮.  电力系统保护与控制. 2016(03)
[9]基于磁声耦合效应的聚焦电刺激方法的初探[J]. 李慧雨,周晓青,张顺起,马任,殷涛,刘志朋.  生物医学工程研究. 2015(04)
[10]Theoretical analysis of transcranial Hall-effect stimulation based on passive cable model[J]. 袁毅,李小俚.  Chinese Physics B. 2015(12)



本文编号：3175589