帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激fpga實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的制作方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供一種帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包括有相互連接的FPGA開(kāi)發(fā)板和上位機(jī)，其中FPGA開(kāi)發(fā)板用來(lái)實(shí)現(xiàn)基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型和深度腦刺激控制器，上位機(jī)用來(lái)設(shè)計(jì)上位機(jī)軟件界面并與FPGA開(kāi)發(fā)板進(jìn)行通訊。本發(fā)明的有益效果是作為生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)動(dòng)物實(shí)驗(yàn)、基于高速運(yùn)算的FPGA神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜的帕金森病灶區(qū)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的建模，并且能夠達(dá)到在時(shí)間尺度上與真實(shí)生物神經(jīng)元的一致性。該平臺(tái)為研究帕金森疾病的放電機(jī)制，和深度腦刺激控制基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的異常放電模式提供了更加接近真實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化研究平臺(tái)，對(duì)帕金森疾病治療的研究有重要的實(shí)用價(jià)值。
【專(zhuān)利說(shuō)明】帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)，特別是一種帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。
【背景技術(shù)】
[0002]帕金森病是一種由中樞神經(jīng)系統(tǒng)功能退化引起的退行性神經(jīng)系統(tǒng)疾病，會(huì)導(dǎo)致患者肌肉僵硬、震顫、運(yùn)動(dòng)徐緩，甚至喪失運(yùn)動(dòng)能力。帕金森狀態(tài)主要源自于基底核-丘腦-皮層回路中丘腦神經(jīng)元無(wú)法準(zhǔn)確的中繼大腦皮層興奮性信息。建立基底核-丘腦(BG-TC)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)有助于實(shí)現(xiàn)帕金森狀態(tài)的分析與控制。研究發(fā)現(xiàn)，人腦中基底核區(qū)域主要包含丘腦底核(Subthalamic nucleus, STN)、蒼白球外側(cè)(Globus Pallidus externa, GPe)和蒼白球內(nèi)側(cè)(Globus Pallidus，GPi)三部分。因而建立STN，GPe，GPi和TC核團(tuán)之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是研究帕金森狀態(tài)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。80年代末期，深度腦刺激(De印BrainStimulation, DBS)應(yīng)用于臨床治療帕金森疾病并取得了良好的效果，尤其是基底核_丘腦DBS已經(jīng)成為治療中晚期帕金森的首選治療方法。因此應(yīng)用DBS控制BG-TC神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的異常放電模式具有重要的研究?jī)r(jià)值。
[0003]考慮到人腦中大約存在一千億個(gè)神經(jīng)元，相互錯(cuò)綜復(fù)雜的突觸連接使之形成大量大規(guī)模的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，所以進(jìn)行生物實(shí)驗(yàn)存在一定的局限性；計(jì)算機(jī)仿真軟件則不能滿(mǎn)足大規(guī)模復(fù)雜神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)研究對(duì)運(yùn)行速度的要求，而傳統(tǒng)的串行計(jì)算數(shù)字芯片，如單片機(jī)、DSP等也很難滿(mǎn)足神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)即時(shí)計(jì)算的要求。因此BG-TC神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和DBS控制器的高性能硬件實(shí)現(xiàn)，是一個(gè)全新的研究方向。
[0004]現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(Field Programmable Gate Array, FPGA)技術(shù)在以生物神經(jīng)系統(tǒng)為對(duì)象的計(jì)算神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸受到重視。相對(duì)于模擬系統(tǒng)靈活性差，開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)等缺點(diǎn)，F(xiàn)PGA有著體積小 、密度高、計(jì)算速度快(最高速率可達(dá)150MHz)、編程靈活、修改參數(shù)方便、低功耗、低成本、可重新配置、高可靠性等特點(diǎn)。應(yīng)用能夠并行運(yùn)算的FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元及網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算和特性分析，可實(shí)現(xiàn)在真實(shí)時(shí)間尺度下運(yùn)行，運(yùn)算效率高，便于應(yīng)用，且集成度高，在神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)特性研究、仿生學(xué)、智能系統(tǒng)及神經(jīng)疾病治療等方面有著廣闊的應(yīng)用前景，因此FPGA對(duì)于神經(jīng)元與神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的硬件實(shí)現(xiàn)具有重要意義。
[0005]現(xiàn)有的技術(shù)還處于基礎(chǔ)階段，因此仍存在以下缺點(diǎn):運(yùn)用FPGA實(shí)現(xiàn)的硬件仿真神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)仍然是一個(gè)難點(diǎn)，因此實(shí)際應(yīng)用價(jià)值較低；人機(jī)界面尚未完善，因此對(duì)FPGA硬件神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的操作分析比較困難。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]針對(duì)上述技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明的目的是提供一種帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，以利于更改病態(tài)的放電模式，實(shí)現(xiàn)對(duì)FPGA神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型、深度腦刺激控制器進(jìn)行參數(shù)配置，接收FPGA神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型上傳的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)觀察神經(jīng)元放電行為和控制效果。[0007]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是提供一種帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，其中:該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包括有相互連接的FPGA開(kāi)發(fā)板和上位機(jī)，F(xiàn)PGA開(kāi)發(fā)板用來(lái)實(shí)現(xiàn)基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型和深度腦刺激控制器，上位機(jī)用來(lái)設(shè)計(jì)上位機(jī)軟件界面并與FPGA開(kāi)發(fā)板進(jìn)行通訊。
[0008]本發(fā)明的有益效果是該仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜的帕金森病灶區(qū)基底核-丘腦(BG-TC)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的建模，設(shè)計(jì)了可視化人機(jī)界面，提高了系統(tǒng)的靈活性和易操作性，能夠達(dá)到在時(shí)間尺度上與真實(shí)生物神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型的一致性；該平臺(tái)為研究帕金森疾病的放電機(jī)制，和DBS控制BG-TC神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的異常放電模式提供了更加接近真實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化研究平臺(tái)，對(duì)帕金森疾病治療的研究有重要的實(shí)用價(jià)值。作為無(wú)動(dòng)物實(shí)驗(yàn)的手段，基于高速運(yùn)算的FPGA神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的應(yīng)用在我國(guó)乃至全世界都屬于一項(xiàng)全新的科技領(lǐng)域。本設(shè)計(jì)創(chuàng)新的提 出了帕金森疾病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，有以下幾點(diǎn)優(yōu)勢(shì):1、所設(shè)計(jì)的硬件仿真模型能夠?qū)崿F(xiàn)在時(shí)間尺度上與真實(shí)生物神經(jīng)元的一致性；2、為帕金森疾病研究提供了更加快速的硬件試驗(yàn)平臺(tái)；3、本發(fā)明中，神經(jīng)元模型的關(guān)鍵參數(shù)、突觸連接強(qiáng)度以及神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都可以通過(guò)上位機(jī)軟件界面配置，這就使利用計(jì)算機(jī)配置實(shí)驗(yàn)設(shè)備的各種特性成為了可能；4、本設(shè)計(jì)中加入了 DBS控制器，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)病態(tài)網(wǎng)絡(luò)的控制；5、上位機(jī)軟件界面的設(shè)計(jì)使得網(wǎng)絡(luò)放電狀態(tài)能夠直觀的顯示，為治療帕金森病的研究提供了更好的可視化平臺(tái)。
【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0009]圖1為本發(fā)明的FPGA硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)結(jié)構(gòu)示意圖；
[0010]圖2為本發(fā)明的流水線數(shù)據(jù)模型；
[0011]圖3為本發(fā)明的突觸電流產(chǎn)生模塊；
[0012]圖4為本發(fā)明的寄存器模塊；
[0013]圖5為本發(fā)明的上位機(jī)軟件界面示意圖。
[0014]圖中:
[0015]1.FPGA開(kāi)發(fā)板2.上位機(jī)3.BG-TC網(wǎng)絡(luò)模型4.DBS控制器5.上位機(jī)軟件界面
6.GPe神經(jīng)元核團(tuán)模型7.STN神經(jīng)元核團(tuán)模型8.GPi神經(jīng)元核團(tuán)模型9.TC神經(jīng)元核團(tuán)模型10.初值模塊11.流水線數(shù)據(jù)模型12.寄存器模塊13.突觸電流產(chǎn)生模塊14.USB接口15.輸入數(shù)據(jù)總線16.輸出數(shù)據(jù)總線17.多巴胺參數(shù)總線18.輸入數(shù)據(jù)信號(hào)19.初值信號(hào)20.突觸電流21.神經(jīng)元膜電壓信號(hào)22.神經(jīng)元多巴胺信號(hào)23.DBS控制信號(hào)24.選擇器25.流水線數(shù)據(jù)通路26.神經(jīng)元核團(tuán)突觸連接矩陣27.邏輯運(yùn)算模塊28.上位機(jī)軟件界面波形顯示部分29.上位機(jī)軟件界面參數(shù)配置部分30.上位機(jī)軟件界面DBS控制器配置部分
【具體實(shí)施方式】
[0016]結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)結(jié)構(gòu)加以說(shuō)明。
[0017]本發(fā)明的帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)思想是首先在FPGA上建立具有多神經(jīng)元核團(tuán)、復(fù)雜耦合的基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型；然后在FPGA上獨(dú)立于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)深度腦刺激控制器，深度腦刺激控制信號(hào)作為外部電流刺激施加給模型，通過(guò)刺激更改基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的病態(tài)放電模式，使丘腦正確中繼大腦皮層的興奮性信號(hào)；最后設(shè)計(jì)上位機(jī)軟件界面，上位機(jī)軟件界面通過(guò)設(shè)置參數(shù)并傳輸?shù)紽PGA，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)耦合結(jié)構(gòu)和初始狀態(tài)的配置，不同的參數(shù)可以模擬正常狀態(tài)和帕金森狀態(tài)的放電特性，同時(shí)也可以把FPGA中神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)放電動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)上傳到上位機(jī)，在上位機(jī)軟件界面進(jìn)行放電動(dòng)態(tài)波形的顯示。該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包括有相互連接的FPGA開(kāi)發(fā)板和上位機(jī)，其中FPGA開(kāi)發(fā)板用來(lái)實(shí)現(xiàn)基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型和深度腦刺激控制器，上位機(jī)用來(lái)設(shè)計(jì)上位機(jī)軟件界面并與FPGA開(kāi)發(fā)板進(jìn)行通訊。
[0018]所述基底核-丘腦(BG-TC)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型由GPe、STN、GPi和TC神經(jīng)元核團(tuán)模型相互耦合組成。對(duì)于單獨(dú)的GPe、STN、GPi和TC神經(jīng)元核團(tuán)模型，在FPGA中采用流水線技術(shù)搭建，使復(fù)雜邏輯操作分步完成，從而在資源有限的情況下提高系統(tǒng)的吞吐量。流水線的思想實(shí)際上就是利用延時(shí)將一個(gè)計(jì)算過(guò)程分為若干個(gè)子過(guò)程，在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)，每個(gè)子過(guò)程同時(shí)分別處理不同神經(jīng)元、不同狀態(tài)時(shí)刻的數(shù)據(jù)，模型數(shù)據(jù)交叉在移位寄存器中保存，并隨著時(shí)鐘轉(zhuǎn)移。在一個(gè)神經(jīng)元數(shù)據(jù)通路中，流水線的級(jí)數(shù)P與神經(jīng)元個(gè)數(shù)N相等，這樣便可實(shí)現(xiàn)N個(gè)神經(jīng)元的運(yùn)算。因此GPe、STN、GPi和TC神經(jīng)元核團(tuán)的模型可以由4個(gè)不同的流水線數(shù)據(jù)模型實(shí)現(xiàn)，每個(gè)模型都包含多個(gè)神經(jīng)元。不同神經(jīng)元之間的耦合作用由突觸電流產(chǎn)生，突觸電流的產(chǎn)生又取決于耦合結(jié)構(gòu)、突觸前膜電位和多巴胺參數(shù)。耦合結(jié)構(gòu)由突觸連接矩陣來(lái)表示，突觸前各個(gè)神經(jīng)元的膜電位與突觸連接矩陣、多巴胺參數(shù)進(jìn)行邏輯運(yùn)算，可以得到突觸后神經(jīng)元的突觸電流輸入。突觸前各個(gè)神經(jīng)元的膜電位和多巴胺參數(shù)由流水線數(shù)據(jù)模型計(jì)算得到，存儲(chǔ)在FPGA的BRAM中，突觸連接矩陣由外設(shè)寄存器存儲(chǔ)，計(jì)算時(shí)進(jìn)行同步調(diào)用，這樣便可實(shí)現(xiàn)GPe、STN、GPi和TC神經(jīng)元之間的耦合，最終實(shí)現(xiàn)完整的基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型。不同的模型參數(shù)會(huì)產(chǎn)生不同的放電現(xiàn)象，因此設(shè)計(jì)兩組不同的參數(shù)使模型分別產(chǎn)生正常放電模式和帕金森病態(tài)的放電模式。
[0019]所述深度腦刺激(DBS)控制器:DBS治療帕金森機(jī)制的本質(zhì)是外電場(chǎng)對(duì)BG-TC網(wǎng)絡(luò)的調(diào)控作用，在場(chǎng)效應(yīng)下，刺激波形、參數(shù)、神經(jīng)元本身的結(jié)構(gòu)和內(nèi)在的電生理學(xué)特性等都會(huì)影響DBS的刺激效果。DBS控制器的本質(zhì)是一個(gè)信號(hào)發(fā)生器，它對(duì)于BG-TC網(wǎng)絡(luò)模型相當(dāng)于一個(gè)開(kāi)環(huán)控制器，可運(yùn)用硬件描述語(yǔ)言在FPGA中設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)；DBS控制信號(hào)連接到GPe、STN或GPi核團(tuán)模型的輸入端作為刺激輸入，在不同的神經(jīng)核團(tuán)中施加DBS控制會(huì)改善不同的帕金森癥狀，所以需要設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)選`擇器，來(lái)實(shí)現(xiàn)DBS控制信號(hào)在GPe、STN和GPi核團(tuán)之間的切換，以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同癥狀的控制。不同的控制信號(hào)控制效果不同，因此可通過(guò)在上位機(jī)軟件界面調(diào)節(jié)DBS控制信號(hào)的波形、頻率、幅值、脈寬等參數(shù)，通過(guò)USB傳輸?shù)紽PGA開(kāi)發(fā)板對(duì)DBS控制器進(jìn)行配置，對(duì)DBS刺激參數(shù)進(jìn)行快速定性的優(yōu)化，在控制疾病的同時(shí)使功耗最低，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制的目標(biāo)。
[0020]所述上位機(jī)軟件界面:上位機(jī)軟件界面由LabVIEW (Laboratory VirtualInstrument Engineering Workbench,實(shí)驗(yàn)室虛擬儀器工程平臺(tái))軟件開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn),FPGA開(kāi)發(fā)板作為 USB 設(shè)備通過(guò) VISA (Virtual Instrument Software Architecture,虛擬儀器軟件體系結(jié)構(gòu))與上位機(jī)相連，上位機(jī)LabVIEW軟件界面可以通過(guò)“VISA讀取”來(lái)連續(xù)接收從FPGA開(kāi)發(fā)板USB接口傳輸?shù)腂G-TC網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)算得到的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，在LabVIEW開(kāi)發(fā)的界面進(jìn)行實(shí)時(shí)的波形顯示；同時(shí)可以在LabVIEW界面設(shè)置參數(shù)通過(guò)“VISA寫(xiě)入”輸入數(shù)據(jù)到FPGA中對(duì)模型參數(shù)和DBS控制器參數(shù)進(jìn)行配置。由于FPGA開(kāi)發(fā)板與上位機(jī)是通過(guò)USB通用串行總線接口通信，因此在對(duì)FPGA寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)必須停止數(shù)據(jù)的上傳。由于LabVIEW采用圖形化語(yǔ)言設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)過(guò)程便捷直觀，最終呈現(xiàn)在用戶(hù)面前的是與真實(shí)的實(shí)驗(yàn)儀器基本相似的操作面板，能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和分析處理。
[0021]本發(fā)明的帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)由相互連接的FPGA開(kāi)發(fā)板I和上位機(jī)2組成。其中FPGA開(kāi)發(fā)板I用來(lái)實(shí)現(xiàn)基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型3和深度腦刺激控制器4，上位機(jī)2用來(lái)設(shè)計(jì)上位機(jī)軟件界面5并與FPGA開(kāi)發(fā)板I進(jìn)行通訊。以下加以說(shuō)明:
[0022]基底核-丘腦(BG-TC)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型3
[0023]如圖1所示，對(duì)硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，采用Altera低功耗Cyclone VSoC5CSXFC6D6F31型號(hào)FPGA開(kāi)發(fā)板1，利用Altera推出的一個(gè)數(shù)字信號(hào)處理開(kāi)發(fā)工具DSPBuilder可以可視化圖形編程，根據(jù)神經(jīng)元核團(tuán)的數(shù)學(xué)模型，用歐拉方法進(jìn)行離散化，運(yùn)用DSP Builder搭建GPe6、STN7、GPi7和TC8神經(jīng)元核團(tuán)的流水線數(shù)據(jù)模型11。如圖2所示，流水線數(shù)據(jù)模型11主要由查找表、加法、乘法、移位寄存器模塊組成，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模設(shè)計(jì)流水線深度。所有模塊在同時(shí)鐘下同步運(yùn)行，并且根據(jù)FPGA的結(jié)構(gòu)，運(yùn)用QUARTUS II軟件實(shí)現(xiàn)硬件描述語(yǔ)言的轉(zhuǎn)換。把流水線數(shù)據(jù)模型連續(xù)兩次運(yùn)算得到的N個(gè)神經(jīng)元的膜電位21和多巴胺參數(shù)22的值存儲(chǔ)到FPGA的BRAM12中，神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型11接收初值信號(hào)19、深度腦刺激控制信號(hào)23和突觸電流信號(hào)20作為神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型11的輸入進(jìn)行運(yùn)算處理，經(jīng)過(guò)神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型11運(yùn)算產(chǎn)生的神經(jīng)元的膜電位信號(hào)21和多巴胺參數(shù)信號(hào)22輸入到FPGA開(kāi)發(fā)板I內(nèi)部寄存器模塊12存儲(chǔ)；以便在計(jì)算突觸電流20時(shí)進(jìn)行調(diào)用。
[0024]在四種神經(jīng)元核團(tuán)模型搭建好以后，建立它們之間的耦合關(guān)系，它們之間的耦合作用由突觸電流20產(chǎn)生， 而突觸電流又由耦合結(jié)構(gòu)、突觸前膜電位21和多巴胺參數(shù)22決定。如圖3所示，耦合結(jié)構(gòu)由突觸連接矩陣26來(lái)表示，突觸連接矩陣26由上位機(jī)軟件QUARTUS II設(shè)計(jì)直接存儲(chǔ)到FPGA開(kāi)發(fā)板I寄存器SRAM中。計(jì)算時(shí)同步調(diào)用存儲(chǔ)在BRAM12中的神經(jīng)元膜電位21、多巴胺參數(shù)22和存儲(chǔ)在SRAM中的突觸連接矩陣26，突觸前各個(gè)神經(jīng)元的膜電位21與突觸連接矩陣26、多巴胺參數(shù)22經(jīng)過(guò)合適的邏輯運(yùn)算27，得到突觸后神經(jīng)元的突觸電流20輸入。這樣便可實(shí)現(xiàn)Gpe6、STN7、Gpi78和TC9神經(jīng)元核團(tuán)模型四者之間的耦合關(guān)系，最終實(shí)現(xiàn)完整的基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型2。
[0025]如圖4所示，存儲(chǔ)器模塊12接收神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型11運(yùn)算產(chǎn)生的神經(jīng)元的膜電位信號(hào)21和多巴胺參數(shù)信號(hào)22進(jìn)行存儲(chǔ)；多巴胺參數(shù)22通過(guò)多巴胺參數(shù)總線17傳遞到不同的神經(jīng)元核團(tuán)來(lái)實(shí)現(xiàn)相互之間的耦合，神經(jīng)元的膜電位信號(hào)21通過(guò)輸出總線16傳遞到上位機(jī)，用來(lái)在上位機(jī)軟件界面5進(jìn)行處理。多巴胺參數(shù)總線17在傳輸數(shù)據(jù)時(shí)設(shè)計(jì)為并行數(shù)據(jù)傳輸，使四種神經(jīng)元核團(tuán)能夠同步運(yùn)算，從而實(shí)現(xiàn)從生物神經(jīng)元模型到FPGA流水線數(shù)據(jù)通路的嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過(guò)程，避免了耦合運(yùn)算造成的時(shí)序混亂現(xiàn)象，保證了所設(shè)計(jì)的硬件仿真模型在時(shí)間尺度上與真實(shí)生物神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型的一致性。
[0026]模型的初值模塊10由信號(hào)給定模塊、多路選擇模塊及常值模塊共同完成。為了節(jié)省硬件資源，數(shù)據(jù)采用定點(diǎn)數(shù)形式進(jìn)行運(yùn)算。初值模塊10通過(guò)FPGA開(kāi)發(fā)板I內(nèi)部的數(shù)據(jù)輸入總線15接收由上位機(jī)軟件界面5傳遞的數(shù)據(jù)，對(duì)神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型11進(jìn)行初始參數(shù)的配置，初值模塊10通過(guò)接收上位機(jī)軟件界面5賦予的不同參數(shù)，使基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)模型3在運(yùn)算時(shí)表現(xiàn)出正常狀態(tài)的放電模式或帕金森病態(tài)放電模式。
[0027]深度腦刺激(DBS)控制器4
[0028]運(yùn)用硬件描述語(yǔ)言在FPGA開(kāi)發(fā)板I中設(shè)計(jì)信號(hào)發(fā)生器來(lái)模擬DBS控制器4，DBS控制器4運(yùn)行產(chǎn)生DBS控制信號(hào)23，作為外部電流刺激施加到基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)模型3，然后設(shè)計(jì)一個(gè)選擇器24來(lái)實(shí)現(xiàn)DBS控制信號(hào)23在GPe6、STN7和GPi8神經(jīng)元核團(tuán)之間的切換，觀察控制信號(hào)的不同作用位置產(chǎn)生的不同效果，以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同癥狀的帕金森病進(jìn)行控制；同時(shí)設(shè)計(jì)DBS控制器4能接受上位機(jī)軟件界面5傳遞的頻率、幅值、脈寬等參數(shù)，來(lái)優(yōu)化DBS控制器4，使其在控制疾病的同時(shí)達(dá)到功耗最低。
[0029]上位機(jī)軟件界面5
[0030]如圖5所示，在上位機(jī)2運(yùn)用LabVIEW軟件工具來(lái)設(shè)計(jì)上位機(jī)軟件界面5。FPGA開(kāi)發(fā)板I作為USB設(shè)備通過(guò)VISA與上位機(jī)軟件界面5實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信，上位機(jī)軟件界面(5)通過(guò)“VISA讀取”接收從FPGA開(kāi)發(fā)板(I) USB接口( 14)傳輸?shù)挠苫缀?丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型(3)運(yùn)算得到的數(shù)據(jù)；上位機(jī)軟件界面(5)設(shè)置參數(shù)通過(guò)“VISA寫(xiě)入”輸入數(shù)據(jù)到FPGA開(kāi)發(fā)板(I)中，對(duì)基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)模型(3 )和深度腦刺激控制器(4 )進(jìn)行參數(shù)配置。LabVIEW編程時(shí)采用多線程編程技術(shù)，多線程技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)在圖形曲線顯示時(shí)能兼顧數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)，并且保證數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)連續(xù)采集。上位機(jī)軟件界面5設(shè)計(jì)分為三個(gè)部分:初始參數(shù)配置部分29設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)上位機(jī)對(duì)FPGA開(kāi)發(fā)板I中BG-TC網(wǎng)絡(luò)模型3初始參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的配置；波形顯示部分28設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)由FPGA上傳的膜電位信號(hào)21在上位機(jī)軟件界面5的波形顯示；DBS控制器配置部分30設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)上位機(jī)軟件界面5對(duì)DBS控制器的控制信號(hào)參數(shù)設(shè)置。
[0031]FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
[0032]由DSP Builder編寫(xiě)基于模塊的離散的、固定步長(zhǎng)的、定點(diǎn)數(shù)運(yùn)算的BG-TC神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，再轉(zhuǎn)成硬件描述語(yǔ)言。經(jīng)QUARTUS II軟件編寫(xiě)完整的運(yùn)算邏輯和程序結(jié)構(gòu)；編譯、分析綜合、布局布線，下載到FPGA開(kāi)發(fā)板I中運(yùn)行。經(jīng)USB上傳FPGA開(kāi)發(fā)板I運(yùn)算產(chǎn)生的神經(jīng)元膜電位數(shù)據(jù)21，在LabVIEW編寫(xiě)的上位機(jī)軟件界面5對(duì)BG-TC網(wǎng)絡(luò)模型特性進(jìn)行分析研究。
【權(quán)利要求】
1.一種帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，其特征是:該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包括有相互連接的FPGA開(kāi)發(fā)板(I)和上位機(jī)(2)，其中FPGA開(kāi)發(fā)板(I)用來(lái)實(shí)現(xiàn)基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型(3)和深度腦刺激控制器(4)，上位機(jī)(2)用來(lái)設(shè)計(jì)上位機(jī)軟件界面(5)并與FPGA開(kāi)發(fā)板(I)進(jìn)行通訊； 所述基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型(3)在FPGA開(kāi)發(fā)板(I)中實(shí)現(xiàn)，基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型(3)接收深度腦刺激控制器(4)和上位機(jī)軟件界面(5)傳遞的信號(hào)進(jìn)行運(yùn)算，運(yùn)算產(chǎn)生的膜電位信號(hào)(21)傳回上位機(jī)軟件界面(5)進(jìn)行處理；FPGA基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型(3)包括有GPe (6)、STN (7)、GPi (8)和TC (9)四種神經(jīng)元核團(tuán)模型，而GPe (6)、STN (7)、GPi (8)和TC (9)四種神經(jīng)元核團(tuán)模型通過(guò)多巴胺參數(shù)總線(17)連接來(lái)模擬真實(shí)神經(jīng)元之間的相互耦合；所述GPe (6)、STN (7)、GPi (8)和TC (9)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型均包括有以下相互連接的模塊:初值模塊(10)、神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型(11)、存儲(chǔ)膜電壓和多巴胺參數(shù)的寄存器模塊(12)和突觸電流產(chǎn)生模塊(13)； 所述深度腦刺激控制器(4)由FPGA開(kāi)發(fā)板(I)實(shí)現(xiàn)，深度腦刺激控制器(4)接收由上位機(jī)軟件界面(5)通過(guò)數(shù)據(jù)輸入總線(15)傳遞的數(shù)據(jù)，來(lái)配置深度腦刺激控制器(4)的刺激信號(hào)波形、頻率、幅值、脈寬參數(shù)；深度腦刺激控制器(4)運(yùn)行產(chǎn)生深度腦刺激控制信號(hào)(23)，作為外部電流刺激施加到基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)模型(3)，通過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)選擇器(24)使深度腦刺激控制信號(hào)(23)在GPe (6)、STN (7)和GPi (8)核團(tuán)之間進(jìn)行切換; 所述上位機(jī)軟件界面(5)通過(guò)VISA與FPGA開(kāi)發(fā)板(I)的USB接口( 14)相連實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信，上位機(jī)軟件界面(5)通過(guò)“VISA讀取”接收從FPGA開(kāi)發(fā)板(I) USB接口( 14)傳輸?shù)挠苫缀?丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型(3)運(yùn)算得到的數(shù)據(jù)；上位機(jī)軟件界面(5)設(shè)置參數(shù)通過(guò)“VISA寫(xiě)入”輸入數(shù)據(jù)到FPGA開(kāi)發(fā)板(I)中，對(duì)基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)模型(3)和深度腦刺激控制器(4)進(jìn)行參數(shù)配置。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，其特征是:所述突觸電流產(chǎn)生模塊(1`3)包含神經(jīng)元突觸耦合連接矩陣(26)和邏輯運(yùn)算模塊(27)，突觸耦合連接矩陣(26)接收上位機(jī)軟件界面(5)傳遞的信號(hào)(18)進(jìn)行初始化配置；突觸電流產(chǎn)生模塊(13)接收存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器(12)中的神經(jīng)元膜電位信號(hào)(21)和多巴胺參數(shù)總線(17)傳遞的多巴胺參數(shù)信號(hào)(22)，與突觸耦合連接矩陣(26)通過(guò)FPGA開(kāi)發(fā)板(I)內(nèi)部設(shè)計(jì)的邏輯運(yùn)算模塊(27)進(jìn)行運(yùn)算得到突觸電流(20)，作為神經(jīng)元的突觸電流(20)輸入。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，其特征是:所述初值模塊(10)通過(guò)FPGA開(kāi)發(fā)板(I)內(nèi)部的數(shù)據(jù)輸入總線(15)接收由上位機(jī)軟件界面(5)傳遞的數(shù)據(jù)，對(duì)神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型(11)進(jìn)行初始參數(shù)的配置，初值模塊(10)通過(guò)接收上位機(jī)軟件界面(5)賦予的不同參數(shù)，使基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)模型(3)在運(yùn)算時(shí)表現(xiàn)出正常狀態(tài)的放電模式或帕金森病態(tài)放電模式。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，其特征是:神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型(11)接收初值信號(hào)(19 )、深度腦刺激控制信號(hào)(23 )和突觸電流信號(hào)(20)作為神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型(11)的輸入進(jìn)行運(yùn)算處理，經(jīng)過(guò)神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型(11)運(yùn)算產(chǎn)生的神經(jīng)元的膜電位信號(hào)(21)和多巴胺參數(shù)信號(hào)(22)輸入到FPGA開(kāi)發(fā)板(I)內(nèi)部寄存器模塊(12)存儲(chǔ)；神經(jīng)元的流水線數(shù)據(jù)模型(11)在一個(gè)數(shù)據(jù)路徑中實(shí)現(xiàn)N個(gè)神經(jīng)元處理進(jìn)程，N為流水線深度；神經(jīng)元的流水線數(shù)據(jù)模型(11)有三條流水線數(shù)據(jù)通路(25)，其中的神經(jīng)元膜電位(21)通路和多巴胺參數(shù)(22)通路與寄存器模塊(12)相連，把神經(jīng)元膜電位信號(hào)(21)和多巴胺參數(shù)信號(hào)(22)輸入到寄存器模塊(12)進(jìn)行存儲(chǔ)，神經(jīng)元的膜電位(21)的變化代表神經(jīng)元的放電動(dòng)作，多巴胺參數(shù)(22 )用來(lái)計(jì)算突觸電流(20 )，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元之間的耦合。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，其特征是:所述存儲(chǔ)器模塊(12)接收神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型(11)運(yùn)算產(chǎn)生的神經(jīng)元的膜電位信號(hào)(21)和多巴胺參數(shù)信號(hào)(22 )進(jìn)行存儲(chǔ)；多巴胺參數(shù)(22 )通過(guò)多巴胺參數(shù)總線(17 )傳遞到不同的神經(jīng)元核團(tuán)來(lái)實(shí)現(xiàn)相互之間的耦合，神經(jīng)元的膜電位信號(hào)(21)通過(guò)輸出總線(16) 傳遞到上位機(jī)(2)，用來(lái)在上位機(jī)軟件界面(5)進(jìn)行處理。
【文檔編號(hào)】A61N1/36GK103691058SQ201310670414
【公開(kāi)日】2014年4月2日 申請(qǐng)日期:2013年12月10日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月10日
【發(fā)明者】鄧斌, 張茂華, 王曉軍, 魏熙樂(lè), 李會(huì)艷, 于海濤, 王江 申請(qǐng)人:天津大學(xué)