帕金森状态的数据驱动建模

摘要：

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.

关键词： 帕金森状态 数据驱动 非线性系统辨识 Volterra模型

作者: 苏斐 王江 李会艳 邓斌 魏熙乐 于海涛

作者单位: 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

会议类型: 国内会议

会议名称: 2015年中国生物医学工程联合学术年会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 1-5

在线出版日期: 2015-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）