基于无迹卡尔曼滤波器的Sub Thalamic Nucleus神经元关键参数及变量获取

发布时间：2017-09-17 04:18

  本文关键词：基于无迹卡尔曼滤波器的Sub Thalamic Nucleus神经元关键参数及变量获取

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【摘要】：为了获取脑部神经一些不可测量的关键参数和变量。本研究提出以可测量的神经元膜电位为基础,通过无迹卡尔曼滤波(Unscented kalman filter,UKF)实时估计,实现关键参数和关键变量的获取。本研究以Sub Thalamic Nucleus(STN)神经元为研究对象,应用以上的方法分别实现了单个参数(钠离子通道电导gNa)的估计、多个参数(钠离子通道电导gNa,钾离子通道电导gk)的同时估计,以及多个变量(r、n、h及Ca离子浓度)的同时估计,证明了该方法的可行性。本研究还给出了UKF方法和自适应同步方法的对比,进一步证明了UKF方法的有效性。本研究提出的方法可以正确的估计出所需的关键参数和变量,对神经活动的外部电磁控制成为可能,对临床神经疾病的诊断和治疗具有重要的意义。
【作者单位】： 白城师范学院机械工程学院;天津大学电气工程学院;
【关键词】： 深度脑刺激 无迹卡尔曼滤波器 关键参数 帕金森 自适应同步 状态变量 离子通道
【基金】：吉林省科技厅自然科学基金资助项目(20130101170JC) 吉林省教育厅“十二五”科学技术研究基金资助项目(2014404)
【分类号】：R742.5;TN713
【正文快照】： 1引言帕金森病(parkinson's disease,PD)是一种神经退行性疾病,多发生在老年人当中,目前是严重威胁老年健康的第一杀手。现在科学研究已经确认,癫痫的发病区域在海马[1-2],而丘脑和基底核的病变是导致帕金森的主要原因[3]。目前治疗帕金森病的方法主要有保守的药物疗法、通过

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本文编号：867213