基于fpga的電刺激下神經(jīng)元隨機(jī)響應(yīng)及共振實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)，特別是一種基于FPGA的電刺激下神經(jīng)元隨機(jī)響 應(yīng)及共振實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。
【背景技術(shù)】
[0002] 在神經(jīng)系統(tǒng)中，噪聲會(huì)作用于神經(jīng)元的動(dòng)作電位。傳統(tǒng)觀念認(rèn)為噪聲對(duì)神經(jīng)元間 信息傳遞不利，然而研宄表明適當(dāng)強(qiáng)度的隨機(jī)噪聲能有效提高可興奮性神經(jīng)元響應(yīng)和處理 外界刺激信號(hào)的能力，其主要原因是噪聲引發(fā)了神經(jīng)系統(tǒng)的隨機(jī)共振。隨著對(duì)隨機(jī)共振研 宄的深入，研宄者們發(fā)現(xiàn)不僅高斯噪聲能對(duì)雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生積極作用，其他信號(hào)也有類似 作用，如混沌信號(hào)或高頻周期刺激。利用高頻周期刺激能產(chǎn)生振動(dòng)共振現(xiàn)象，即通過調(diào)節(jié)高 頻信號(hào)的幅值可以增強(qiáng)非線性系統(tǒng)中的低頻信號(hào)。研宄表明高、低兩種頻率信號(hào)同時(shí)存在 于人的大腦中，且神經(jīng)系統(tǒng)響應(yīng)外界刺激往往需要低頻信號(hào)所攜帶的信息。因此對(duì)神經(jīng)系 統(tǒng)中的振動(dòng)共振現(xiàn)象研宄將為今后的腦刺激技術(shù)提供重要的理論依據(jù)。
[0003] 生物實(shí)驗(yàn)由于其高昂的成本以及倫理道德的底線而存在一定的局限性；計(jì)算機(jī)軟 件仿真工作繁瑣，而針對(duì)某一種特定神經(jīng)元構(gòu)建的模擬電路，實(shí)驗(yàn)可擴(kuò)展性和靈活性都有 局限，不易于仿真工作的操作和開展。因此神經(jīng)元共振現(xiàn)象以及電磁場(chǎng)刺激作用的高性能 硬件實(shí)現(xiàn)，是一個(gè)全新的研宄方向。
[0004] 現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)技術(shù)是專用集成電 路（ASIC)領(lǐng)域中的一種半定制電路技術(shù)，其解決了定制電路的不足以及以往可編程器件 門電路數(shù)有限的問題，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)域逐漸受到青睞。相對(duì) 于模擬電路平臺(tái)開發(fā)周期長(zhǎng)等缺點(diǎn)，F(xiàn)PGA因其集成度高、體積小、并行計(jì)算、可重復(fù)配置、編 程靈活、可靠性好、低功耗等優(yōu)點(diǎn)使其能夠?qū)崿F(xiàn)真實(shí)時(shí)間尺度下神經(jīng)元電生理活動(dòng)仿真和 特性分析。應(yīng)用能夠并行運(yùn)算的FPGA，可以完成真實(shí)時(shí)間尺度下神經(jīng)元電生理活動(dòng)仿真和 特性分析，提高運(yùn)算效率，在神經(jīng)元特性研宄、共振及電磁場(chǎng)作用研宄、仿生學(xué)、智能系統(tǒng)等 方面有著重要的應(yīng)用價(jià)值。
[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)：尚無基于FPGA的功能完善 的專用神經(jīng)元共振現(xiàn)象及電磁場(chǎng)刺激實(shí)驗(yàn)平臺(tái)；運(yùn)用FPGA實(shí)現(xiàn)的硬件仿真神經(jīng)元模型結(jié) 構(gòu)比較簡(jiǎn)單，精度不高；人機(jī)界面尚未完善，無法進(jìn)行實(shí)時(shí)的控制操作與數(shù)據(jù)分析，因此對(duì) FPGA硬件神經(jīng)元?jiǎng)討B(tài)特性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基于FPGA的電刺激下神 經(jīng)元隨機(jī)響應(yīng)及共振實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，使研宄人員可以靈活便捷的完成不同種類神經(jīng)元共振的相 關(guān)實(shí)驗(yàn)，通過操作界面直觀讀取數(shù)據(jù)，為研宄神經(jīng)元的信息傳遞、信息檢測(cè)以及非線性特性 以及電磁場(chǎng)對(duì)神經(jīng)元的作用提供重要理論依據(jù)。
[0007] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是提供一種基于FPGA的電刺激下神經(jīng) 元隨機(jī)響應(yīng)及共振實(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開發(fā)板和上位機(jī)， 所述FPGA開發(fā)板包括有FPGA芯片I、FPGA芯片II、FPGA芯片III、FPGA芯片IV、USB接口 模塊、SDRAM存儲(chǔ)模塊；USB接口模塊包含有以依次相連的USB接口芯片，USB接口，串行 EEPROM ;FPGA芯片II、FPGA芯片III、FPGA芯片IV分別接收FPGA芯片I輸出的刺激信號(hào)， FPGA芯片II、FPGA芯片III、FPGA芯片IV產(chǎn)生的數(shù)字信號(hào)輸入到FPGA芯片I中進(jìn)行計(jì)算； FPGA芯片I輸出計(jì)算后的信號(hào)輸入到USB接口模塊中從而與上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊，同時(shí)輸 出計(jì)算后的信號(hào)輸入到SDRAM存儲(chǔ)模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
[0008] 在FPGA芯片I上用Verilog HDL語言編程搭建分路器、三選一數(shù)據(jù)選擇器，與所 述分路器相連有五選一數(shù)據(jù)選擇器、Nios II軟核處理器，三選一數(shù)據(jù)選擇器接收FPGA芯片 II、FPGA芯片III、FPGA芯片IV輸出的信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)選擇；FPGA芯片I上包含的Nios II軟核 處理器輸出神經(jīng)元模型選擇信號(hào)、刺激類型選擇信號(hào)分別到三選一數(shù)據(jù)選擇器、五選一數(shù) 據(jù)選擇器中進(jìn)行控制。
[0009] 所述FPGA芯片II、FPGA芯片III、FPGA芯片IV采用Verilog HDL語言編程搭建 Morris-Lecar神經(jīng)元模型、FHN神經(jīng)元模型、Hodgkin-Huxley神經(jīng)元模型。
[0010] 在FPGA芯片I上采用Verilog HDL語言搭建三選一數(shù)據(jù)選擇器、直流刺激信號(hào)發(fā) 生器、正弦信號(hào)發(fā)生器、脈沖信號(hào)發(fā)生器、高斯白噪聲發(fā)生器、有色噪聲信號(hào)發(fā)生器，直流刺 激信號(hào)發(fā)生器、正弦信號(hào)發(fā)生器、脈沖信號(hào)發(fā)生器、高斯白噪聲發(fā)生器、有色噪聲信號(hào)發(fā)生 器均與五選一數(shù)據(jù)選擇器相連。
[0011] 所述Morris-Lecar神經(jīng)元模型、FHN神經(jīng)元模型、Hodgkin-Huxley神經(jīng)元模型三 種模型產(chǎn)生的數(shù)字信號(hào)傳輸?shù)紽PGA芯片I進(jìn)行數(shù)據(jù)選擇，由三選一數(shù)據(jù)選擇器選擇的神 經(jīng)元膜電位信號(hào)傳輸?shù)経SB接口模塊中與上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。
[0012] 所述上位機(jī)通過C++編程實(shí)現(xiàn)人機(jī)操作界面并通過USB接口模塊與FPGA芯片II、 FPGA芯片IV進(jìn)行通訊，計(jì)算數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在SDRAM模塊中；
[0013] 所述Izhikevich神經(jīng)元模型、FHN神經(jīng)元模型、Hodgkin-Huxley神經(jīng)元模型通過 Verilog HDL語言編程，并分別編譯下載到FPGA芯片I、FPGA芯片II、FPGA芯片III、FPGA 芯片IV中，所述人機(jī)操作界面輸入的信號(hào)通過USB接口模塊傳到FPGA芯片I中，通過FPGA 芯片I片上的Nios II軟核處理器對(duì)三選一數(shù)據(jù)選擇器輸出控制指令，進(jìn)行對(duì)數(shù)據(jù)通路的 選擇，同時(shí)Nios II軟核處理器輸出控制指令到USB接口模塊，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)USB數(shù)據(jù)傳輸?shù)?控制；Morris-Lecar神經(jīng)元模型、FHN神經(jīng)元模型、Hodgkin-Huxley神經(jīng)元模型分別通過 Morris-Lecar神經(jīng)元流水線模型、FHN神經(jīng)元流水線模型、Hodgkin-Huxley神經(jīng)元流水線 模型基于歐拉法離散化計(jì)算，產(chǎn)生信號(hào)傳輸?shù)饺x一數(shù)據(jù)選擇器中進(jìn)行數(shù)據(jù)選擇產(chǎn)生膜電 位信號(hào)，并通過Nios II軟核處理器傳輸?shù)饺藱C(jī)操作界面中，進(jìn)行波形顯示與數(shù)據(jù)分析處理 操作。
[0014] 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)雜的神經(jīng)元共振現(xiàn)象的建模，設(shè)計(jì) 了兼具可視化與可操作性的人機(jī)界面，提高了系統(tǒng)的靈活性和可操作性，能夠在時(shí)間尺度 內(nèi)對(duì)與生物神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型進(jìn)行仿真；同時(shí)，該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為研宄電場(chǎng)作用下神經(jīng)元的隨機(jī) 響應(yīng)及共振現(xiàn)象提供了真實(shí)時(shí)間尺度內(nèi)的可視化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)理解大腦對(duì)弱信號(hào)的檢測(cè)和 傳遞機(jī)制的研宄有重要的實(shí)用價(jià)值?；诟咚俨⑿杏?jì)算的FPGA神經(jīng)元功能特性仿真是一 種無動(dòng)物實(shí)驗(yàn)的方法，其實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的應(yīng)用研宄在世界范圍內(nèi)屬于一項(xiàng)前沿的科技領(lǐng)域。本 方案提出了神經(jīng)元共振以及電磁場(chǎng)刺激作用實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，其具有以下幾點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：1、所設(shè)計(jì)的 硬件仿真模型能夠在時(shí)間尺度上保持與真實(shí)生物神經(jīng)元的一致性，其中芯片最大工作頻率 為200MHz，并行運(yùn)算保證膜電位輸出頻率在1毫秒之內(nèi)，滿足真實(shí)神經(jīng)元時(shí)間尺度要求，為 神經(jīng)元共振現(xiàn)象的研宄提供了更加快速、便攜的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)；2、本平臺(tái)中外部刺激的關(guān) 鍵參數(shù)、神經(jīng)元類型、外部刺激信號(hào)類型等都可以通過上位機(jī)軟件界面配置，完成了利用計(jì) 算機(jī)用戶操作界面配置實(shí)驗(yàn)設(shè)備的各種特性；3、人機(jī)操作界面可以實(shí)時(shí)觀測(cè)神經(jīng)元放電狀 態(tài)與噪聲信號(hào)的波形，并可以定量測(cè)得信號(hào)的幅值與能量，同時(shí)進(jìn)行神經(jīng)元分岔等特性分 析，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能便于后續(xù)數(shù)據(jù)的分析工作，為電場(chǎng)刺激作用下神經(jīng)元隨機(jī)響應(yīng)及共振的 研宄提供了更好的可視化實(shí)驗(yàn)研宄平臺(tái)。
【附圖說明】
[0015] 圖1為本發(fā)明的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；
[0016] 圖2為Morris-Lecar神經(jīng)元流水線模型；
[0017] 圖3為FHN神經(jīng)元流水線模型；
[0018] 圖4為Hodgkin-Huxley神經(jīng)元流水線模型；
[0019] 圖5為本發(fā)明的人機(jī)操作操作界面I示意圖；
[0020] 圖6為本發(fā)明的人機(jī)操作操作界面II示意圖；
[0021] 圖7為本發(fā)明的人機(jī)操作操作界面III示意圖。
[0022] 圖中：
[0023] I. FPGA開發(fā)板 2.上位機(jī) 3.