基于模型的帕金森病闭环深部脑刺激效果指标研究

随着人口老龄化的加重,多发于中老年人的帕金森病(PD)将给社会带来沉重的压力。然而基于模型的闭环深部脑刺激(DBS)治疗PD的研究中刺激效果评估指标单一且不直观,因此该文提出统一帕金森病评分量表(UPDRS)类估计(SUE)。丘脑底核β频带(13~35 Hz)的异常振荡已被证明与PD运动障碍密切相关,该文首先验证了β频带在刺激与未刺激状态下的功率变化对计算模型与闭环深部脑刺激(DBS)算法的可行性。然后统计分析了β爆发在时域的分布情况,并根据时间长度将β爆发二分类为长爆发与短爆发。由于临床上采用统一帕金森病评分量表(UPDRS)对PD的治疗效果进行评价,所以将β爆发的时域特性与UPDRS评分进行对比,并结合β爆发的二分类结果提出了估计刺激疗效的指标SUE。实验结果表明SUE与β爆发的持续时间有较强的相关性,能很好地模拟UPDRS在刺激状态与未刺激状态下的变化,为今后基于模型的闭环DBS研究奠定了基础。

帕金森病丘脑底核场电位信号特征检测

目的动态检测与帕金森病治疗相关的丘脑底核场电位信号特征。方法基于小波包变换,对帕金森病患者丘脑底核局部场电位信号的同步化和模式特征进行分析,建立动态阈值判别模型,对丘脑底核功能状态进行判定。利用仿真实验优化检测方法参数,使用优化后的检测方法对服药前后患者丘脑底核场电位beta频段进行检测。结果帕金森病患者丘脑底核场电位信号beta频段中具有幅度高、随机程度低、规则程度高的特征模式。患者服药前后的比较结果表明药物对场电位信号的动态特性具有显著影响,且特征模式信号被检测出的总时间、次数、每次持续时间以及幅度等特征在患者服药后显著性降低。结论本文提出的方法可以动态检测出帕金森病患者特征模式信号,并量化患者脑功能状态。提供了一种可以作为实现自适应闭环深部脑刺激反馈判定依据的方法。

基于模糊控制的帕金森状态闭环调节

针对帕金森疾病(Parkinson’s Disease,PD)开环深部脑刺激(Deep Brain Stimulation,DBS)疗法存在能耗过多而引起副作用的问题,提出根据患者临床状态变化实时调节刺激参数的自适应闭环DBS方案。选取与临床状态密切相关的内侧苍白球β频段(13~35 Hz)振荡功率作为反馈信号,定义随运动状态动态变化的β功率值作为参考信号;选取鲁棒性强的模糊控制算法实时求解DBS参数并与传统比例-积分算法的控制效果进行比较;应用皮层-基底核-丘脑网络生理模型验证所设计自适应闭环DBS方案的可行性。将开环130 Hz DBS产生的β功率作为期望值时,模糊控制器在成功跟踪期望功率的同时将平均刺激频率降为108.77 Hz,能够降低刺激能耗。在不改变刺激参数的情况下,改变期望的β功率值,均能实现成功跟踪,证明了模糊控制器的鲁棒性。设计的基于模糊控制的帕金森状态β频段振荡抑制的闭环DBS方案能够根据β频段振荡功率变化进行实时跟踪,通过降低开环刺激能耗减少副作用,为临床闭环DBS优化PD疗法提供方案参考。