癲癇動力學(xué)與控制

目錄　
前言　
第1章　基礎(chǔ)知識　1　
1.1　癲癇網(wǎng)絡(luò)研究的意義　1　
1.2　癲癇全面性發(fā)作和局灶性發(fā)作　2　
1.2.1　癲癇失神發(fā)作與強(qiáng)直–陣攣性發(fā)作　2　
1.2.2　局灶性癲癇發(fā)作　3　
1.2.3　致癇灶定位　4　
1.3　癲癇的生理解剖基礎(chǔ)　4　
1.4　癲癇動力學(xué)計(jì)算模型　6　
1.4.1　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型　7　
1.4.2　神經(jīng)元群模型　7　
1.4.3　平均場模型　11　
1.5　癲癇發(fā)作的動力學(xué)機(jī)制　12　
1.6　癲癇的神經(jīng)調(diào)控策略與優(yōu)化　15　
1.6.1　癲癇的電刺激神經(jīng)調(diào)控　15　
1.6.2　刺激模式設(shè)計(jì)　15　
1.6.3　雙相電刺激調(diào)控的物理方法　17　
1.6.4　自適應(yīng)控制基本思想　18　
1.7　網(wǎng)絡(luò)可控性理論　21　
1.7.1　經(jīng)典的可控性理論　21　
1.7.2　結(jié)構(gòu)可控性定理　22　
1.7.3　*少輸入定理　24　
1.8　相空間重構(gòu)　25　
1.9　本書內(nèi)容安排　26　
參考文獻(xiàn)　28　
第2章　局灶性癲癇數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)建模及動力學(xué)機(jī)理分析　36　
2.1　引言　36　
2.2　癲癇發(fā)作的生物標(biāo)志物——拉普拉斯矩陣秩下降　37　
2.2.1　引言　37
2.2.2　數(shù)據(jù)與方法　37　
2.2.3　結(jié)果與分析　45　
2.3　局灶性癲癇病灶定位及術(shù)后效果預(yù)測（一）　51　
2.3.1　問題描述　51　
2.3.2　數(shù)據(jù)與方法　52　
2.3.3　病灶定位及仿真結(jié)果　57　
2.4　局灶性癲癇病灶定位及術(shù)后效果預(yù)測（二）　61　
2.4.1　引言　61　
2.4.2　數(shù)據(jù)與方法　61　
2.4.3　兩條耦合癲癇EEG信號的同步和因果分析　66　
2.4.4　臨床多通道EEG信號的網(wǎng)絡(luò)分析　68　
2.4.5　癲癇效應(yīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建　72　
2.4.6　癲癇網(wǎng)絡(luò)可控性分析　74　
2.4.7　癲癇網(wǎng)絡(luò)的刺激調(diào)控效果　76　
2.5　癲癇病態(tài)信息流方向識別與電刺激調(diào)控　77　
2.5.1　引言　77　
2.5.2　模型和方法　78　
2.5.3　單向耦合突觸對方向的識別效果　83　
2.5.4　自突觸調(diào)節(jié)對方向演化的影響　85　
2.5.5　短期突觸可塑性對方向演化的影響　86　
2.5.6　刺激對方向辨識演化的調(diào)控效果　87　
2.6　本章小結(jié)　89　
參考文獻(xiàn)　90　
第3章　丘腦中繼核調(diào)控失神癲癇發(fā)作動力學(xué)建?！?00　
3.1　引言　100　
3.2　丘腦中繼核與皮質(zhì)遞歸興奮性環(huán)路誘發(fā)癲癇失神發(fā)作的動力學(xué)機(jī)理　100　
3.2.1　問題描述　100　
3.2.2　模型描述　102　
3.2.3　刺激誘導(dǎo)的周期性發(fā)作　104　
3.2.4　皮質(zhì)–丘腦遞歸興奮性作用誘導(dǎo)的放電轉(zhuǎn)遷　107　
3.2.5　刺激誘導(dǎo)的SWD振蕩動力學(xué)機(jī)制　110　
3.2.6　去抑制作用對刺激誘導(dǎo)的SWD的控制效果　112　
3.3　丘腦中繼核調(diào)控皮質(zhì)前饋抑制性環(huán)路誘發(fā)癲癇失神發(fā)作的動力學(xué)機(jī)理　115
3.3.1　問題描述　115　
3.3.2　模型描述與動力學(xué)分析　117　
3.3.3　數(shù)值方法　119　
3.3.4　前饋抑制性環(huán)路中TC-EX通路對失神發(fā)作轉(zhuǎn)遷的動力學(xué)效果　120　
3.3.5　前饋抑制性環(huán)路中TC-IN通路誘導(dǎo)的失神–陣攣性發(fā)作轉(zhuǎn)遷　123　
3.3.6　前饋抑制性環(huán)路TC-EX和TC-IN通路聯(lián)合效果　126　
3.4　本章小結(jié)　127　
參考文獻(xiàn)　128　
第4章　丘腦網(wǎng)狀核調(diào)控失神癲癇發(fā)作動力學(xué)建模　135　
4.1　引言　135　
4.2　丘腦網(wǎng)狀核介導(dǎo)的癲癇失神發(fā)作與睡眠紡錘波轉(zhuǎn)遷動力學(xué)　136　
4.2.1　問題描述　136　
4.2.2　模型描述　137　
4.2.3　丘腦網(wǎng)狀核誘導(dǎo)的癲癇失神發(fā)作SWD向慢波振蕩轉(zhuǎn)遷　140　
4.2.4　刺激誘導(dǎo)SWD和慢波振蕩的動力學(xué)機(jī)制　142　
4.2.5　*優(yōu)刺激參數(shù)選擇　144　
4.2.6　空間擴(kuò)展的多室網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)　144　
4.2.7　轉(zhuǎn)遷動力學(xué)的多穩(wěn)態(tài)吸引子共存結(jié)構(gòu)　149　
4.2.8　棘慢波與紡錘波的網(wǎng)絡(luò)演化穩(wěn)定性　150　
4.3　丘腦網(wǎng)狀核對癲癇失神發(fā)作的起搏器作用　153　
4.3.1　問題描述　153　
4.3.2　單室模型情形　153　
4.3.3　鏈?zhǔn)綌U(kuò)展模型　159　
4.3.4　環(huán)式擴(kuò)展模型　160　
4.4　本章小結(jié)　163　
參考文獻(xiàn)　164　
第5章　皮質(zhì)--丘腦環(huán)路時(shí)滯調(diào)控癲癇失神發(fā)作及其同步轉(zhuǎn)遷動力學(xué)　170　
5.1　引言　170　
5.2　改進(jìn)的單室MCT時(shí)滯網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)模型　171　
5.2.1　模型描述　171　
5.2.2　數(shù)值算法　172　
5.2.3　時(shí)滯誘導(dǎo)的睡眠紡錘波向多棘慢波轉(zhuǎn)遷　173　
5.3　兩室MCT時(shí)滯耦合網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)模型　176　
5.3.1　時(shí)滯耦合的同步動力學(xué)模型　176　
5.3.2　時(shí)滯誘導(dǎo)的m-SWD同步動力學(xué)　176
5.4　失神發(fā)作同步轉(zhuǎn)遷的自適應(yīng)反饋控制　180　
5.5　本章小結(jié)　188　
參考文獻(xiàn)　189　
第6章　基于皮質(zhì)--基底節(jié)--丘腦環(huán)路的癲癇失神發(fā)作的調(diào)控動力學(xué)　193　
6.1　引言　193　
6.2　刺激基底節(jié)及其自激作用對癲癇失神發(fā)作的控制效果　193　
6.2.1　問題描述　193　
6.2.2　改進(jìn)的皮質(zhì)–基底節(jié)–丘腦環(huán)路結(jié)構(gòu)和模型描述　194　
6.2.3　電荷平衡的雙相脈沖刺激模式　198　
6.2.4　SWD的控制指標(biāo)　200　
6.2.5　STN自突觸動力學(xué)誘導(dǎo)的SWD發(fā)作終止　200　
6.2.6　后向投射路徑對SWD控制的強(qiáng)化效果　201　
6.2.7　高頻和低頻刺激對SWD振蕩的雙向調(diào)控　203　
6.2.8　雙相脈沖相位間期對SWD的控制效果　206　
6.3　基于基底節(jié)調(diào)節(jié)作用的失神發(fā)作的閉環(huán)控制　207　
6.3.1　問題描述　207　
6.3.2　網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其動力學(xué)模型　209　
6.3.3　m:n開–關(guān)協(xié)調(diào)重置深腦刺激　211　
6.3.4　數(shù)值方法　214　
6.3.5　皮質(zhì)和丘腦自激勵(lì)及其聯(lián)合作用誘導(dǎo)的SWD動力學(xué)　215　
6.3.6　目標(biāo)核團(tuán)的*優(yōu)刺激脈沖相位確定　217　
6.3.7　多目標(biāo)并行或隨機(jī)重置刺激的時(shí)空模式　219　
6.3.8　m: n開–關(guān)CRS（－，－，+）相位脈沖刺激作用于（PY，TC，RE）　220　
6.3.9　定向刺激調(diào)控的改善效果　221　
6.3.10　刺激終止SWD發(fā)作的動力學(xué)解釋　223　
6.3.11　皮質(zhì)–基底節(jié)傳入通路和基底節(jié)–丘腦傳出通路誘導(dǎo)的失神癲癇發(fā)作　226　
6.3.12　基于基底神經(jīng)節(jié)調(diào)節(jié)的失神發(fā)作的反饋閉環(huán)控制　228　
6.4　本章小結(jié)　230　
參考文獻(xiàn)　231　
附錄A　算法代碼　238　
A.1　相空間圖分析　238　
A.2　神經(jīng)元耦合模型　241　
A.3　事件同步及因果分析　245