基于神经元电生理模型的经颅直流电刺激参数优化方法及系统

本发明属于电极参数优化，尤其涉及一种基于神经元电生理模型的经颅直流电刺激参数优化方法。

背景技术：

1、经颅直流电刺激(tdcs)的原理是利用电场的作用来调节神经生理活动。这种治疗方法被广泛应用于一些脑部疾病的治疗，如抑郁症、帕金森病等。在这个过程中，电极被放置在头皮上，然后向大脑皮层中的靶区传递恒定电流，以改变神经元的兴奋性和突触传递，从而产生治疗效果。由于大脑的结构复杂性以及不同个体的大脑解剖结构差异，为了精准控制电场集中于特定的靶区而对减少非靶区的影响，高密度经颅直流电刺激(hdtdcs)采用密集阵列的电极可以对颅内电场进行精准控制并且提高刺激的聚焦度，因此电极的参数(电极的位置，电流大小)优化对提高tdcs有效性尤为重要。目前针对于密集阵列的电极参数的优化目标主要是去控制靶区内的电场强度或者是沿某个方向的电场强度，首先根据核磁共振图像进行大脑组织划分并且建立真实头的网格模型，通过固定电极的阵列的位置，运用拉普拉斯方程的线性可叠加性，选取一个电极作为参考电极，依次用有限元计算其他电极与该电极在单位电流下在靶区产生的电场分布，这样得到了一个引导矩阵，通过这个矩阵可以快速计算电极阵列中任意电流组合在靶区的电场分布，运用这个矩阵配合电极的安全性约束建立优化问题，可以采用最小二乘法或者是遗传算法进行求解。

2、然而tdcs的原理是电场对神经元的极化作用，即去极化增强神经元兴奋性，超极化降低神经元兴奋性，不同类型的神经元群对于相同电场的响应存在显著性差异，单纯用电场进行建模无法预测神经元的响应，采用相同的电场强度目标会对于不同的神经元群产生不同的效果。随着神经元的质量模型的不断研究，逼真的大脑皮层的神经元电生理模型被提出，因此，tdcs的电极参数优化的过程中应该考虑神经元的特异性电场响应。

3、经颅直流电刺激(tdcs)的原理是利用电场的作用来调节神经生理活动。这种治疗方法被广泛应用于一些脑部疾病的治疗，如抑郁症、帕金森病等。在这个过程中，电极被放置在头皮上，然后向大脑皮层中的靶区传递恒定电流，以改变神经元的兴奋性和突触传递，从而产生治疗效果。由于大脑的结构复杂性以及不同个体的大脑解剖结构差异，为了精准控制电场集中于特定的靶区而对减少非靶区的影响，高密度经颅直流电刺激(hdtdcs)采用密集阵列的电极可以对颅内电场进行精准控制并且提高刺激的聚焦度，因此电极的参数(电极的位置，电流大小)优化对提高tdcs有效性尤为重要。目前针对于密集阵列的电极参数的优化目标主要是去控制靶区内的电场强度或者是沿某个方向的电场强度，首先根据核磁共振图像进行大脑组织划分并且建立真实头的网格模型，通过固定电极的阵列的位置，运用拉普拉斯方程的线性可叠加性，选取一个电极作为参考电极，依次用有限元计算其他电极与该电极在单位电流下在靶区产生的电场分布，这样得到了一个引导矩阵，通过这个矩阵可以快速计算电极阵列中任意电流组合在靶区的电场分布，运用这个矩阵配合电极的安全性约束建立优化问题，可以采用最小二乘法或者是遗传算法进行求解。

4、然而tdcs的原理是电场对神经元的极化作用，即去极化增强神经元兴奋性，超极化降低神经元兴奋性，不同类型的神经元群对于相同电场的响应存在显著性差异，单纯用电场进行建模无法预测神经元的响应，采用相同的电场强度目标会对于不同的神经元群产生不同的效果。随着神经元的质量模型的不断研究，逼真的大脑皮层的神经元电生理模型被提出，因此，tdcs的电极参数优化的过程中应该考虑神经元的特异性电场响应。

5、电刺激的剂量确定只考虑了颅内电场的分布情况，剂量优化的目标着重于让电流能够到达需要刺激的靶区，而忽略了电场在神经元水平上的调制作用。并且不同类型的神经元群对相同电场的响应具有显著性差异，因此单纯依赖于电场模型无法真实反映神经元的生理活动，降低了优化结果的有效性。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于神经元电生理模型的经颅直流电刺激参数优化方法。

2、本发明是这样实现的，一种基于神经元电生理模型的经颅直流电刺激参数优化方法包括：

3、步骤1，在neuron软件中导入基于hodgkin-huxley(h-h)模型的真实神经元模型；

4、步骤2，以神经元胞体为原点建立球坐标系，并对神经元施加特定电场，记录并计算膜极化电位；

5、步骤3，利用分段式三次插值方法获得平滑连续的膜极化电位响应函数；

6、步骤4，通过膜极化电位响应函数预测任意电场下的神经元膜极化电位。

7、进一步，使用上述多尺度模型的方法，通过优化电极参数以控制神经元膜极化的系统，包括：

8、利用电场叠加定理简化电场分布的计算过程；

9、通过设定目标函数为最大化目标区域平均极化电位，并考虑电流守恒及安全性约束进行参数优化；

10、采用多目标粒子群算法对电极参数进行优化，包括粒子状态更新、位置修正和惯性权重调整；

11、基于帕累托前沿的方法选择最优电极参数配置。

12、进一步，电极参数优化装置，用于实施权利要求2所述方法，该装置包括：

13、处理器，配置为执行上述优化方法；

14、存储器，用于存储神经元模型、多尺度模型以及优化算法所需的数据；

15、用户界面，用于展示优化过程及结果，允许用户调整优化参数和目标函数；

16、通信接口，用于将优化后的电极参数输出到外部电刺激设备中。

17、进一步，利用核磁共振图像构建的真实头网格模型来模拟神经元膜极化并进行电极参数优化的方法，该方法包括：

18、获取灰质表面网格并假设神经元垂直分布于网格中心；

19、建立每个网格的局部坐标系，以计算电场相对于神经元的极角和方位角。

20、进一步，利用核磁共振图像构建的真实头网格模型来模拟神经元膜极化并进行电极参数优化的方法，该方法包括：利用所述电场分布和局部坐标系计算网格区域内神经元的极化电位。

21、进一步，利用核磁共振图像构建的真实头网格模型来模拟神经元膜极化并进行电极参数优化的方法，该方法包括：结合神经元膜极化模型和头网格模型进行电极参数的优化。

22、本发明的另一目的在于提供一种基于神经元电生理模型的经颅直流电刺激参数优化系统包括：

23、导入模块，用于在neuron软件中导入基于hodgkin-huxley(h-h)模型的真实神经元模型；

24、计算模块，用于以神经元胞体为原点建立球坐标系，并对神经元施加特定电场，记录并计算膜极化电位；

25、插值模块，用于利用分段式三次插值方法获得平滑连续的膜极化电位响应函数；

26、预测模块，用于通过膜极化电位响应函数预测任意电场下的神经元膜极化电位。

27、本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于神经元电生理模型的经颅直流电刺激参数优化方法的步骤。

28、本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于神经元电生理模型的经颅直流电刺激参数优化方法的步骤。

29、本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述基于神经元电生理模型的经颅直流电刺激参数优化系统。

30、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

31、第一、本发明的目的在于提供一种能够将不同类型的神经元对电场的响应模型引入tdcs的电极参数优化的方法，旨在解决现在的优化方法只考虑了电场，而未考虑电场对神经元的调制作用的问题，提高了优化方案的有效性。

32、本发明采用真实神经元的膜极化电位取代了传统的电场分量作为电极参数优化的目标，电场分量只是在物理层面而不包含生理层面上的特征，而神经元膜极化电位在一定的程度上能够表征刺激的效果，因此通过以此为目标函数能够实现更加精准的刺激。

33、将基于电场的优化方法得到的解所在的区域的1-1.5倍范围内所有电极作为优化的参数空间，这是考虑到了电场的传导特性，对于聚焦性的刺激来说，电极的分布只应该出现在刺激靶区的周围，这样可以减少优化问题的维度，提高优化的速度。

34、在利用粒子群算法求解电极参数问题当中，由于优化问题的边界约束条件较为复杂，常见的使用罚函数的方法容易让种群中的粒子陷入没有可行解的情况，这里对于粒子的随机更新采用了粒子位置修正方法，能够保证种群中所有的粒子一定是在约束范围内的，提高了优化方法的健壮性。

35、第二，解决的现有技术问题：

36、1.模型真实性不足：传统的电生理模型往往简化神经元结构，忽略了其复杂的形态和生物物理特性，导致模型预测结果与实际情况存在较大差异。

37、2.电场响应的非线性问题：神经元对电场的响应是非线性的，传统的线性模型无法准确描述这种复杂关系，因此难以准确预测不同电场下的神经元膜极化电位。

38、3.参数优化效率低下：在经颅直流电刺激治疗中，参数的选择对治疗效果至关重要。传统的参数优化方法通常基于试错法，效率低下且难以找到全局最优解。

39、获得的技术进步：

40、1.提高模型真实性：本发明采用基于hodgkin-huxley(h-h)模型的真实神经元模型，该模型能够更准确地描述神经元的电生理特性，包括离子通道的动态行为和膜电位的变化。这大大提高了模型的预测精度和可靠性。

41、2.解决非线性响应问题：本发明通过分段式三次插值方法获得平滑连续的膜极化电位响应函数，从而能够更准确地描述神经元对电场的非线性响应。这使得我们能够更精确地预测不同电场下的神经元膜极化电位，为经颅直流电刺激治疗提供更准确的指导。

42、3.提高参数优化效率：通过膜极化电位响应函数，本发明可以快速预测任意电场下的神经元膜极化电位，从而避免了传统试错法的低效性。这大大加快了参数优化的速度，并且有找到全局最优解，提高经颅直流电刺激治疗的效果。

43、4.推动个性化治疗的发展：通过更准确的模型预测和参数优化，本发明为经颅直流电刺激的个性化治疗提供了。医生可以根据患者的具体情况调整刺激参数，以达到最佳的治疗效果。

44、本发明通过引入基于hodgkin-huxley模型的真实神经元模型，解决了传统电生理模型真实性不足和非线性响应问题，同时提高了参数优化的效率，为经颅直流电刺激治疗的发展和应用提供了重要的技术支撑。