Construction of neural feedback and brain stimulation methods by nonlinear control for neural dynamics of ADHD

ADHD神经动力学非线性控制的神经反馈和脑刺激方法的构建

• 批准号: 22K12194
• 负责人: 道法 浩孝
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kochi University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12194/
• 关键词: ADHD; 非線形制御; 軌道領域減少法; カオス-カオス間欠性; 神経フィードバック法; 脳刺激法

本研究では，注意欠如・多動症（ADHD） の神経基盤である前頭野とドーパミン・ノルアドレナリン神経系における神経活動の非線形ダイナミクスに着目し，NF法・脳刺激法がADHDの神経基盤にどのような影響を与えるのかをモデルシミュレーションで検証する．さらに，その知見と我々が提案したカオス制御法（軌道領域減少法（RRO 法））を駆使することで，より治療効果を高める新たなNF法・脳刺激法を提案することを目的とする．これまで我々は，Baghdadiらによって示された前頭野と感覚野のニューロン集団で構成されるニューラルネットワークにおいて，ADHD患者の異常な注意状態の挙動に対応するカオス-カオス間欠性への遷移に対し，RRO法がその抑制に機能することを確認してきた．令和4年度は，このモデルを前頭野，視床下部及びドーパミン神経系を構成する大脳基底核で構成されるニューラルネットワークに拡張したShabestariモデルに対して，RRO法によるカオス制御を適用し，脳神経活動の安定性に対する有効性の検証を行った．具体的には，まず，Shabestariモデルを構成する複数のパラメータを広範囲に変化させて挙動解析を行い，先行研究との整合性を確認した．次に，分岐・挙動解析を通して，ADHDにおける神経挙動に対応するカオス-カオス間欠性を呈するパラメータ領域を特定するとともに，前頭野神経活動の写像構造を明らかにした．さらに，RRO法を適用してフィードバック制御信号と微弱な外部入力信号を印加し，外部入力信号と前頭野の神経活動との相関係数及びリアプノフ指数に基づき，その効果を分析した．その結果，適度なフィードバック信号強度，微弱入力信号の振幅と周期に対して，カオス共鳴現象が誘起され，カオス-カオス間欠性を呈していたネットワーク挙動が，微弱外部入力信号に対応した周期的な挙動に遷移することが確認された．

在这项研究中，我们重点关注额叶皮层和多巴胺/去甲肾上腺素能神经系统神经活动的非线性动力学，这是注意力缺陷/多动障碍（ADHD）的神经基础，并研究了 NF 方法和脑刺激的效果ADHD 的神经基础方法通过模型模拟验证是否给出。此外，通过充分利用这些知识和我们提出的混沌控制方法（轨道区域缩减方法（RRO方法）），我们的目标是提出一种新的NF方法和脑刺激方法，以进一步增强治疗效果。此前，我们研究了由额叶皮层和感觉皮层神经元群组成的神经网络中与 ADHD 患者的异常注意力状态行为相对应的混乱到混乱的间歇性转变，这一点由 Baghdadi 等人证明。证实 RRO 方法可以抑制这种情况。 2020财年，我们将使用RRO方法的混沌控制应用于Shabestari模型，该模型是该模型扩展到由额叶皮层、下丘脑和基底神经节组成的多巴胺神经系统的神经网络，以计算大脑我们验证了该方法在稳定性方面的有效性。具体来说，我们首先通过在大范围内改变构成 Shabestari 模型的多个参数来进行行为分析，并确认与先前研究的一致性。接下来，通过分叉/行为分析，我们识别了表现出混沌-混沌间歇性的参数区域，该区域对应于ADHD的神经行为，并阐明了额叶皮层神经活动的映射结构。此外，我们应用RRO方法应用反馈控制信号和微弱的外部输入信号，并根据外部输入信号和额叶皮层神经活动之间的相关系数和Lyapunov指数分析它们的影响。结果，中等反馈信号强度和弱输入信号的幅度和周期引发了混沌共振现象，并且先前表现出混沌-混沌间歇行为的网络行为转变为与弱输入信号相对应的周期性行为。已确认外部输入信号的行为发生变化。

项目成果

Dynamic Pattern Recognition Model Based on Neural Network Response to Signal Fluctuation

基于神经网络响应信号波动的动态模式识别模型

• DOI: 10.20965/jaciii.2023.p0044
• 发表时间: 2023
• 影响因子: 0.7
• 作者: Hirotaka Doho; Haruhiko Nishimura;Sou Nobukawa
• 通讯作者: Sou Nobukawa