帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激fpga實驗平臺的制作方法
【專利摘要】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實驗平臺，該實驗平臺包括有相互連接的FPGA開發(fā)板和上位機，其中FPGA開發(fā)板用來實現(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，上位機用來設(shè)計上位機軟件界面并與FPGA開發(fā)板進行通訊。本發(fā)明的有益效果是作為生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無動物實驗、基于高速運算的FPGA神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實驗平臺實現(xiàn)了對復(fù)雜的帕金森病灶區(qū)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的建模，并且能夠達到在時間尺度上與真實生物神經(jīng)元的一致性。該平臺為研究帕金森疾病的放電機制，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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化研究平臺，對帕金森疾病治療的研究有重要的實用價值。
【專利說明】帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實驗平臺
【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實驗平臺。
【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，會導(dǎo)致患者肌肉僵硬、震顫、運動徐緩，甚至喪失運動能力。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)元無法準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價值。
[0003]考慮到人腦中大約存在一千億個神經(jīng)元，相互錯綜復(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)，所以進行生物實驗存在一定的局限性；計算機仿真軟件則不能滿足大規(guī)模復(fù)雜神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)研究對運行速度的要求，而傳統(tǒng)的串行計算數(shù)字芯片，如單片機、DSP等也很難滿足神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)即時計算的要求。因此BG-TC神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和DBS控制器的高性能硬件實現(xiàn)，是一個全新的研究方向。
[0004]現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array, FPGA)技術(shù)在以生物神經(jīng)系統(tǒng)為對象的計算神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸受到重視。相對于模擬系統(tǒng)靈活性差，開發(fā)周期長等缺點，F(xiàn)PGA有著體積小 、密度高、計算速度快(最高速率可達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。應(yīng)用能夠并行運算的FPGA實現(xiàn)神經(jīng)元及網(wǎng)絡(luò)的運算和特性分析，可實現(xiàn)在真實時間尺度下運行，運算效率高，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對于神經(jīng)元與神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的硬件實現(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:運用FPGA實現(xiàn)的硬件仿真神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)比較簡單，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)仍然是一個難點，因此實際應(yīng)用價值較低；人機界面尚未完善，因此對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實驗平臺，以利于更改病態(tài)的放電模式，實現(xiàn)對FPGA神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型、深度腦刺激控制器進行參數(shù)配置，接收FPGA神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型上傳的數(shù)據(jù)，實時觀察神經(jīng)元放電行為和控制效果。[0007]為實現(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實驗平臺，其中:該實驗平臺包括有相互連接的FPGA開發(fā)板和上位機，F(xiàn)PGA開發(fā)板用來實現(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，上位機用來設(shè)計上位機軟件界面并與FPGA開發(fā)板進行通訊。
[0008]本發(fā)明的有益效果是該仿真實驗平臺實現(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)計了可視化人機界面，提高了系統(tǒng)的靈活性和易操作性，能夠達到在時間尺度上與真實生物神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型的一致性；該平臺為研究帕金森疾病的放電機制，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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化研究平臺，對帕金森疾病治療的研究有重要的實用價值。作為無動物實驗的手段，基于高速運算的FPGA神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實驗平臺的應(yīng)用在我國乃至全世界都屬于一項全新的科技領(lǐng)域。本設(shè)計創(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實驗平臺，有以下幾點優(yōu)勢:1、所設(shè)計的硬件仿真模型能夠?qū)崿F(xiàn)在時間尺度上與真實生物神經(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平臺；3、本發(fā)明中，神經(jīng)元模型的關(guān)鍵參數(shù)、突觸連接強度以及神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都可以通過上位機軟件界面配置，這就使利用計算機配置實驗設(shè)備的各種特性成為了可能；4、本設(shè)計中加入了 DBS控制器，可以實現(xiàn)對病態(tài)網(wǎng)絡(luò)的控制；5、上位機軟件界面的設(shè)計使得網(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。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0009]圖1為本發(fā)明的FPGA硬件實驗平臺結(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)明的上位機軟件界面示意圖。
[0014]圖中:
[0015]1.FPGA開發(fā)板2.上位機3.BG-TC網(wǎng)絡(luò)模型4.DBS控制器5.上位機軟件界面
6.GPe神經(jīng)元核團模型7.STN神經(jīng)元核團模型8.GPi神經(jīng)元核團模型9.TC神經(jīng)元核團模型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19.初值信號20.突觸電流21.神經(jīng)元膜電壓信號22.神經(jīng)元多巴胺信號23.DBS控制信號24.選擇器25.流水線數(shù)據(jù)通路26.神經(jīng)元核團突觸連接矩陣27.邏輯運算模塊28.上位機軟件界面波形顯示部分29.上位機軟件界面參數(shù)配置部分30.上位機軟件界面DBS控制器配置部分
【具體實施方式】
[0016]結(jié)合附圖對本發(fā)明的帕金森病基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)的深度腦刺激FPGA實驗平臺結(jié)構(gòu)加以說明。
[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實驗平臺的設(shè)計思想是首先在FPGA上建立具有多神經(jīng)元核團、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上獨立于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計深度腦刺激控制器，深度腦刺激控制信號作為外部電流刺激施加給模型，通過刺激更改基底核-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；最后設(shè)計上位機軟件界面，上位機軟件界面通過設(shè)置參數(shù)并傳輸?shù)紽PGA，實現(xiàn)對網(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，同時也可以把FPGA中神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)放電動態(tài)數(shù)據(jù)上傳到上位機，在上位機軟件界面進行放電動態(tài)波形的顯示。該實驗平臺包括有相互連接的FPGA開發(fā)板和上位機，其中FPGA開發(fā)板用來實現(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，上位機用來設(shè)計上位機軟件界面并與FPGA開發(fā)板進行通訊。
[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)元核團模型相互耦合組成。對于單獨的GPe、STN、GPi和TC神經(jīng)元核團模型，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。流水線的思想實際上就是利用延時將一個計算過程分為若干個子過程，在一個時鐘周期內(nèi)，每個子過程同時分別處理不同神經(jīng)元、不同狀態(tài)時刻的數(shù)據(jù)，模型數(shù)據(jù)交叉在移位寄存器中保存，并隨著時鐘轉(zhuǎn)移。在一個神經(jīng)元數(shù)據(jù)通路中，流水線的級數(shù)P與神經(jīng)元個數(shù)N相等，這樣便可實現(xiàn)N個神經(jīng)元的運算。因此GPe、STN、GPi和TC神經(jīng)元核團的模型可以由4個不同的流水線數(shù)據(jù)模型實現(xiàn)，每個模型都包含多個神經(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)由突觸連接矩陣來表示，突觸前各個神經(jīng)元的膜電位與突觸連接矩陣、多巴胺參數(shù)進行邏輯運算，可以得到突觸后神經(jīng)元的突觸電流輸入。突觸前各個神經(jīng)元的膜電位和多巴胺參數(shù)由流水線數(shù)據(jù)模型計算得到，存儲在FPGA的BRAM中，突觸連接矩陣由外設(shè)寄存器存儲，計算時進行同步調(diào)用，這樣便可實現(xiàn)GPe、STN、GPi和TC神經(jīng)元之間的耦合，最終實現(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)會產(chǎn)生不同的放電現(xiàn)象，因此設(shè)計兩組不同的參數(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治療帕金森機制的本質(zhì)是外電場對BG-TC網(wǎng)絡(luò)的調(diào)控作用，在場效應(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)特性等都會影響DBS的刺激效果。DBS控制器的本質(zhì)是一個信號發(fā)生器，它對于BG-TC網(wǎng)絡(luò)模型相當(dāng)于一個開環(huán)控制器，可運用硬件描述語言在FPGA中設(shè)計實現(xiàn)；DBS控制信號連接到GPe、STN或GPi核團模型的輸入端作為刺激輸入，在不同的神經(jīng)核團中施加DBS控制會改善不同的帕金森癥狀，所以需要設(shè)計一個數(shù)據(jù)選`擇器，來實現(xiàn)DBS控制信號在GPe、STN和GPi核團之間的切換，以實現(xiàn)對不同癥狀的控制。不同的控制信號控制效果不同，因此可通過在上位機軟件界面調(diào)節(jié)DBS控制信號的波形、頻率、幅值、脈寬等參數(shù)，通過USB傳輸?shù)紽PGA開發(fā)板對DBS控制器進行配置，對DBS刺激參數(shù)進行快速定性的優(yōu)化，在控制疾病的同時使功耗最低，實現(xiàn)最優(yōu)控制的目標。
[0020]所述上位機軟件界面:上位機軟件界面由LabVIEW (Laboratory VirtualInstrument Engineering Workbench,實驗室虛擬儀器工程平臺)軟件開發(fā)實現(xiàn),FPGA開發(fā)板作為 USB 設(shè)備通過 VISA (Virtual Instrument Software Architecture,虛擬儀器軟件體系結(jié)構(gòu))與上位機相連，上位機LabVIEW軟件界面可以通過“VISA讀取”來連續(xù)接收從FPGA開發(fā)板USB接口傳輸?shù)腂G-TC網(wǎng)絡(luò)模型運算得到的動態(tài)數(shù)據(jù)，在LabVIEW開發(fā)的界面進行實時的波形顯示；同時可以在LabVIEW界面設(shè)置參數(shù)通過“VISA寫入”輸入數(shù)據(jù)到FPGA中對模型參數(shù)和DBS控制器參數(shù)進行配置。由于FPGA開發(fā)板與上位機是通過USB通用串行總線接口通信，因此在對FPGA寫入數(shù)據(jù)時必須停止數(shù)據(jù)的上傳。由于LabVIEW采用圖形化語言設(shè)計，開發(fā)過程便捷直觀，最終呈現(xiàn)在用戶面前的是與真實的實驗儀器基本相似的操作面板，能實現(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實驗平臺由相互連接的FPGA開發(fā)板I和上位機2組成。其中FPGA開發(fā)板I用來實現(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2用來設(shè)計上位機軟件界面5并與FPGA開發(fā)板I進行通訊。以下加以說明:
[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，對硬件實驗平臺系統(tǒng)進行設(shè)計，采用Altera低功耗Cyclone VSoC5CSXFC6D6F31型號FPGA開發(fā)板1，利用Altera推出的一個數(shù)字信號處理開發(fā)工具DSPBuilder可以可視化圖形編程，根據(jù)神經(jīng)元核團的數(shù)學(xué)模型，用歐拉方法進行離散化，運用DSP Builder搭建GPe6、STN7、GPi7和TC8神經(jīng)元核團的流水線數(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)計流水線深度。所有模塊在同時鐘下同步運行，并且根據(jù)FPGA的結(jié)構(gòu)，運用QUARTUS II軟件實現(xiàn)硬件描述語言的轉(zhuǎn)換。把流水線數(shù)據(jù)模型連續(xù)兩次運算得到的N個神經(jīng)元的膜電位21和多巴胺參數(shù)22的值存儲到FPGA的BRAM12中，神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型11接收初值信號19、深度腦刺激控制信號23和突觸電流信號20作為神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型11的輸入進行運算處理，經(jīng)過神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型11運算產(chǎn)生的神經(jīng)元的膜電位信號21和多巴胺參數(shù)信號22輸入到FPGA開發(fā)板I內(nèi)部寄存器模塊12存儲；以便在計算突觸電流20時進行調(diào)用。
[0024]在四種神經(jīng)元核團模型搭建好以后，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來表示，突觸連接矩陣26由上位機軟件QUARTUS II設(shè)計直接存儲到FPGA開發(fā)板I寄存器SRAM中。計算時同步調(diào)用存儲在BRAM12中的神經(jīng)元膜電位21、多巴胺參數(shù)22和存儲在SRAM中的突觸連接矩陣26，突觸前各個神經(jīng)元的膜電位21與突觸連接矩陣26、多巴胺參數(shù)22經(jīng)過合適的邏輯運算27，得到突觸后神經(jīng)元的突觸電流20輸入。這樣便可實現(xiàn)Gpe6、STN7、Gpi78和TC9神經(jīng)元核團模型四者之間的耦合關(guān)系，最終實現(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，存儲器模塊12接收神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型11運算產(chǎn)生的神經(jīng)元的膜電位信號21和多巴胺參數(shù)信號22進行存儲；多巴胺參數(shù)22通過多巴胺參數(shù)總線17傳遞到不同的神經(jīng)元核團來實現(xiàn)相互之間的耦合，神經(jīng)元的膜電位信號21通過輸出總線16傳遞到上位機，用來在上位機軟件界面5進行處理。多巴胺參數(shù)總線17在傳輸數(shù)據(jù)時設(shè)計為并行數(shù)據(jù)傳輸，使四種神經(jīng)元核團能夠同步運算，從而實現(xiàn)從生物神經(jīng)元模型到FPGA流水線數(shù)據(jù)通路的嚴格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程，避免了耦合運算造成的時序混亂現(xiàn)象，保證了所設(shè)計的硬件仿真模型在時間尺度上與真實生物神經(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)采用定點數(shù)形式進行運算。初值模塊10通過FPGA開發(fā)板I內(nèi)部的數(shù)據(jù)輸入總線15接收由上位機軟件界面5傳遞的數(shù)據(jù)，對神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型11進行初始參數(shù)的配置，初值模塊10通過接收上位機軟件界面5賦予的不同參數(shù)，使基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)模型3在運算時表現(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]運用硬件描述語言在FPGA開發(fā)板I中設(shè)計信號發(fā)生器來模擬DBS控制器4，DBS控制器4運行產(chǎn)生DBS控制信號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)計一個選擇器24來實現(xiàn)DBS控制信號23在GPe6、STN7和GPi8神經(jīng)元核團之間的切換，觀察控制信號的不同作用位置產(chǎn)生的不同效果，以實現(xiàn)對不同癥狀的帕金森病進行控制；同時設(shè)計DBS控制器4能接受上位機軟件界面5傳遞的頻率、幅值、脈寬等參數(shù)，來優(yōu)化DBS控制器4，使其在控制疾病的同時達到功耗最低。
[0029]上位機軟件界面5
[0030]如圖5所示，在上位機2運用LabVIEW軟件工具來設(shè)計上位機軟件界面5。FPGA開發(fā)板I作為USB設(shè)備通過VISA與上位機軟件界面5實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信，上位機軟件界面(5)通過“VISA讀取”接收從FPGA開發(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)運算得到的數(shù)據(jù)；上位機軟件界面(5)設(shè)置參數(shù)通過“VISA寫入”輸入數(shù)據(jù)到FPGA開發(fā)板(I)中，對基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)模型(3 )和深度腦刺激控制器(4 )進行參數(shù)配置。LabVIEW編程時采用多線程編程技術(shù)，多線程技術(shù)可以實現(xiàn)在圖形曲線顯示時能兼顧數(shù)據(jù)處理和存儲，并且保證數(shù)據(jù)的實時連續(xù)采集。上位機軟件界面5設(shè)計分為三個部分:初始參數(shù)配置部分29設(shè)計實現(xiàn)上位機對FPGA開發(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)計實現(xiàn)由FPGA上傳的膜電位信號21在上位機軟件界面5的波形顯示；DBS控制器配置部分30設(shè)計實現(xiàn)上位機軟件界面5對DBS控制器的控制信號參數(shù)設(shè)置。
[0031]FPGA實驗平臺
[0032]由DSP Builder編寫基于模塊的離散的、固定步長的、定點數(shù)運算的BG-TC神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，再轉(zhuǎn)成硬件描述語言。經(jīng)QUARTUS II軟件編寫完整的運算邏輯和程序結(jié)構(gòu)；編譯、分析綜合、布局布線，下載到FPGA開發(fā)板I中運行。經(jīng)USB上傳FPGA開發(fā)板I運算產(chǎn)生的神經(jīng)元膜電位數(shù)據(jù)21，在LabVIEW編寫的上位機軟件界面5對BG-TC網(wǎng)絡(luò)模型特性進行分析研究。
【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實驗平臺，其特征是:該實驗平臺包括有相互連接的FPGA開發(fā)板(I)和上位機(2)，其中FPGA開發(fā)板(I)用來實現(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(2)用來設(shè)計上位機軟件界面(5)并與FPGA開發(fā)板(I)進行通訊； 所述基底核-丘腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型(3)在FPGA開發(fā)板(I)中實現(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)和上位機軟件界面(5)傳遞的信號進行運算，運算產(chǎn)生的膜電位信號(21)傳回上位機軟件界面(5)進行處理；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)元核團模型，而GPe (6)、STN (7)、GPi (8)和TC (9)四種神經(jīng)元核團模型通過多巴胺參數(shù)總線(17)連接來模擬真實神經(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開發(fā)板(I)實現(xiàn)，深度腦刺激控制器(4)接收由上位機軟件界面(5)通過數(shù)據(jù)輸入總線(15)傳遞的數(shù)據(jù)，來配置深度腦刺激控制器(4)的刺激信號波形、頻率、幅值、脈寬參數(shù)；深度腦刺激控制器(4)運行產(chǎn)生深度腦刺激控制信號(23)，作為外部電流刺激施加到基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)模型(3)，通過一個數(shù)據(jù)選擇器(24)使深度腦刺激控制信號(23)在GPe (6)、STN (7)和GPi (8)核團之間進行切換; 所述上位機軟件界面(5)通過VISA與FPGA開發(fā)板(I)的USB接口( 14)相連實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信，上位機軟件界面(5)通過“VISA讀取”接收從FPGA開發(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)運算得到的數(shù)據(jù)；上位機軟件界面(5)設(shè)置參數(shù)通過“VISA寫入”輸入數(shù)據(jù)到FPGA開發(fā)板(I)中，對基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)模型(3)和深度腦刺激控制器(4)進行參數(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實驗平臺，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)和邏輯運算模塊(27)，突觸耦合連接矩陣(26)接收上位機軟件界面(5)傳遞的信號(18)進行初始化配置；突觸電流產(chǎn)生模塊(13)接收存儲在存儲器(12)中的神經(jīng)元膜電位信號(21)和多巴胺參數(shù)總線(17)傳遞的多巴胺參數(shù)信號(22)，與突觸耦合連接矩陣(26)通過FPGA開發(fā)板(I)內(nèi)部設(shè)計的邏輯運算模塊(27)進行運算得到突觸電流(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實驗平臺，其特征是:所述初值模塊(10)通過FPGA開發(fā)板(I)內(nèi)部的數(shù)據(jù)輸入總線(15)接收由上位機軟件界面(5)傳遞的數(shù)據(jù)，對神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型(11)進行初始參數(shù)的配置，初值模塊(10)通過接收上位機軟件界面(5)賦予的不同參數(shù)，使基底核-丘腦網(wǎng)絡(luò)模型(3)在運算時表現(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實驗平臺，其特征是:神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型(11)接收初值信號(19 )、深度腦刺激控制信號(23 )和突觸電流信號(20)作為神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型(11)的輸入進行運算處理，經(jīng)過神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型(11)運算產(chǎn)生的神經(jīng)元的膜電位信號(21)和多巴胺參數(shù)信號(22)輸入到FPGA開發(fā)板(I)內(nèi)部寄存器模塊(12)存儲；神經(jīng)元的流水線數(shù)據(jù)模型(11)在一個數(shù)據(jù)路徑中實現(xiàn)N個神經(jīng)元處理進程，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(21)和多巴胺參數(shù)信號(22)輸入到寄存器模塊(12)進行存儲，神經(jīng)元的膜電位(21)的變化代表神經(jīng)元的放電動作，多巴胺參數(shù)(22 )用來計算突觸電流(20 )，實現(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實驗平臺，其特征是:所述存儲器模塊(12)接收神經(jīng)元流水線數(shù)據(jù)模型(11)運算產(chǎn)生的神經(jīng)元的膜電位信號(21)和多巴胺參數(shù)信號(22 )進行存儲；多巴胺參數(shù)(22 )通過多巴胺參數(shù)總線(17 )傳遞到不同的神經(jīng)元核團來實現(xiàn)相互之間的耦合，神經(jīng)元的膜電位信號(21)通過輸出總線(16) 傳遞到上位機(2)，用來在上位機軟件界面(5)進行處理。
【文檔編號】A61N1/36GK103691058SQ201310670414
【公開日】2014年4月2日 申請日期: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, 李會艷, 于海濤, 王江 申請人:天津大學(xué)