突触可塑性癫痫建模预测与致癫灶定位分析

Currently, the complex etiology of epilepsy is not clear and most research focuses less on the mechanism of seizure. In this proposal, dynamics modeling of seizure network and clinical seizure EEG analysis will be explored through knowledge and tools of nonlinear dynamics, together with numerical simulation. The following three aspects will be focused. Firstly, dynamics model of seizure network considering synaptic plasticity will be established, and the effects of synaptic plasticity on excessive synchronous discharge of seizure network will be presented. Secondly, the clinical seizure EEG data will be analyzed, and effective nonlinear features will be extracted from these chaotic EEG signals to predict epileptic seizure. Thirdly, the seizure EEG will be reconstructed by inverse problem to determine and localize the epileptic focus through inversion of international discharge activities of different brain areas. Through the above modeling and predictive analysis of the real epilepsy data obtained from human brain, our results are expected to offer us a profound understanding of the intrinsic dynamics mechanism of seizure, improve the accuracy of prediction of epileptic seizure and localization of epileptic foci, and provide scientific and reliable theoretical guidance for the effective control and treatment of epilepsy.

目前人们对癫痫的复杂病因尚不明确，大多数研究缺乏对其发作机制的探索。本项目主要利用非线性动力学的基本理论和方法，结合数值计算手段，研究癫痫网络的动力学建模与癫痫EEG脑电信号的动力学分析。研究内容主要从三个方面展开：（1）癫痫网络动力学建模分析，着重考虑突触可塑性对癫痫发作时其异常同步放电行为的影响；（2）癫痫临床EEG信号的非线性动力学分析，主要提取脑电信号中隐藏的有效特征量来识别和预测癫痫发作；（3）逆问题求解重构癫痫EEG数据，通过反演脑区内部放电活动来判断和定位致癫灶。通过上述对人脑真实癫痫数据的建模与分析预测，可深入理解癫痫发作的内在动力学机制，提高预测癫痫发作和定位致癫灶区域的准确性，为实现癫痫的有效控制和治疗提供科学可靠的理论指导。

癫痫，是大脑神经元突发异常放电导致短暂的大脑功能障碍的一种慢性疾病。尽管已经是我国神经科仅次于头疼的第二大常见病，但其发作种类繁多，诱因复杂，生理机制尚不明确。本项目从动力学角度出发，建立符合生理意义的癫痫网络模型，探讨控制癫痫发作的理论方法。具体开展了如下研究工作:.(1)针对失神癫痫发作类型的临床脑电数据展开建模分析和预测：搭建了病人突触连接的主要拓扑结构，建立了具有生理意义的数学网络模型。模型再现了患者癫痫发作和发作间息脑电活动的主要动力学表征，包括电位时序波形、同步性度量以及功率谱分析等。进一步验证了模型的鲁棒性和普适性，并且开展了根据患者的脑电数据进行逆问题定位致癫灶。 .(2)针对癫痫异常脑电和几类正常脑电进行建模分析和控制：改进了经典的皮质-丘脑神经场模型，在癫痫网络中考虑了GABA_A和GABA_B的区别。研究了时变时滞、电导等影响下的癫痫异常波发作的起始、传播和终止等行为，分析了清醒状态、纺锤状态、深度睡眠状态和癫痫状态四种不同脑电波形之间复杂的动力学转迁行为，给出并分析了简化的皮质-丘脑的癫痫模型。.(3)针对难治性癫痫等不同癫痫类型的异常脑电展开建模和转迁分析：扩展了单振子的Epileptor神经场模型，通过耦合微分方程研究局灶性癫痫的动力学行为。主要考虑了慢电容耦合、快变量电耦合、化学突触耦合下的几种脑电波形之间的转迁现象，包括：癫痫发作、难治性癫痫持续发作、去极化阻遏和正常波形状态。简化了Epileptor模型为二维微分方程模型。.(4)针对广义周期放电的脑电波形展开建模和分岔研究：基于Liley平均场模型研究了常被诊断为癫痫发作的广义周期放电波形(GPD)。主要考虑了突触变化、时滞、外界刺激以及耦合连接等影响下的不同脑电波形的转迁演化行为，包括正常脑波、GPD以及低频放电状态。理论分析了抑制GPD异常发作的方法。.上述研究内容通过微分方程模型的理论和数值分析，理论揭示了癫痫发作可能的动力学机制，为癫痫的临床干预带来新的启示。

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