基底神经节的行动选择模型和皮层环路的STDP-强化学习机制

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
11872183
项目类别：
面上项目
资助金额：
63.0万
负责人：
刘深泉
依托单位：
华南理工大学
学科分类：
A0702.非线性振动及其控制
结题年份：
2022
批准年份：
2018
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-01-01 至2022-12-31

项目参与者：
张应腾；詹飞彪；张晓函；王期千；刘亚茹；
关键词：
放电节律活动基底神经节功能网络模型突触可塑性神经通路

项目摘要

The project uses nerve closed-loop structure of basal ganglia direct pathway and indirect pathway, through STDP learning of neurosynaptic and reward reinforcement learning of nerve block,establish the basal ganglia closed-loop action selection mode of a sparse network..(1) Neuronal closed-loop of direct pathways and indirect pathways, adding synaptic STDP learning between neurons, the project obtains neural circuits with sparse properties and models explain the sparse connectivity problems of neuronal synapses in the brain's nervous system, the reason for sparse connections - synapses STDP learning..(2) The model of neural closed-loop motion selection in the direct and indirect pathway of basal ganglia was established. The model of closed basal ganglia closed loop is given by the project. The corresponding of action selection mode is cortical input-sparse closed-loop-thalamus output. Proposed the action selection of sparse closed is time-determining, priority-salient closed-loop channel information is used in basal ganglia motor selection mode..In the final the sparse basal ganglia closed-loop motion selection mode is used to study the deep brain stimulation treatment mechanism of Parkinson's disease and the deep brain stimulation optimal target selection for Parkinson's disease treatment.

项目利用基底神经节的直接通路和间接通路的神经闭环结构，经过神经突触的STDP学习和神经团块的奖励强化学习，建立具有稀疏网络特性的基底神经节闭环动作选择模式。.（1）直接通路和间接通路的神经闭环，添加神经元之间的突触STDP学习，得到具有稀疏特性的神经回路，模型解释大脑神经系统中，神经突触的稀疏连接问题，稀疏连接的原因-突触的STDP学习..（2）建立基底神经节直接通路和间接通路的神经闭环动作选择模型，模型给出稀疏基底神经节闭环，皮层输入-稀疏闭环-丘脑输出的对应选择模式，提出稀疏闭环的动作选择特性通过神经信号传递的时间确定，优先-突出的闭环通道信息，被用于基底神经节闭环的动作选择模式。.最后，利用稀疏基底神经节闭环动作选择模式，研究帕金森病脑深度刺激的治疗机理和帕金森病脑深度刺激的最优靶点选择.

结项摘要

项目组利用基底神经节的直接通路和间接通路的闭环结构，经过神经突触的STDP 学习和团块的强化学习，建立基底神经节闭环动作选择模型，并模型研究帕金森病脑深度刺激的治疗机理和帕金森病脑深度刺激的最优靶点选择等问题。项目组在国外重要期刊Neural Networks，Neuroscience和IScience等发表论文21篇，建立基底神经节的神经闭环模型和情景记忆模式模型，分析了脑深度刺激的治疗帕金森病的运动调节，帕金森病脑深度刺激的靶点选择和学习模式。.项目组组织系列活动“数学与神经科学交叉领域”的腾讯会议，邀请国内外专家讨论：基底神经节神经动作选择机制和运动控制，神经闭环的 STDP 学习和强化学习等。.项目组将研究课题“帕金森病脑深度刺激的病理机理和帕金森病脑深度刺激的最优靶点选择”提供给中国研究生数学建模组委会，该组委会选择该课题作为2021年开放竞赛题目：“2021年中国研究生数学建模竞赛C题，帕金森病的脑深部电刺激治疗建模研究”。