基于神经肌肉耦合分析的缺血性脑卒中低强度经颅超声刺激机制研究

Stroke, with an increasing growth rate, has become a worldwide cause of death behind cancer and coronary heart diseases. It has become a significant scientific issue to restore the brain function efficiently in stroke rehabilitation field. As a nondestructive and reversible neuromodulation technology, transcranial ultrasound stimulation (TUS) provides a novel approach for stroke rehabilitation. It is of great significance to investigate the mechanism on low-intensity TUS in clinical neuromodulation for stroke.. The aim of this study is to explore the neuromodulation mechanism on low-intensity transcranial ultrasound stimulation for ischemic stroke, and to study the effect of ultrasound stimulation on neuromuscular system in respect of functional corticomuscular coupling (FCMC). Based on the lumped parameter modeling and closed-loop control theory of neuromuscular system, the neuromuscular information interaction model (NIIM) under TUS will be built, in which the parameter identification strategy based on unscented Kalman filter (UKF) will be proposed. Furthermore, the effective multi-scale and nonlinear methods will be studied to describe multi-level characteristics of motor control and response in neuromuscular system. Finally, the deep reinforcement learning (DRL) method will be introduced to build TUS parameters optimization scheme based on FCMC index to improve the effectivity of the neuromodulation by TUS for stroke. This study will provide a novel approach for the research on stroke treatment by low intensity transcranial ultrasound stimulation.

脑卒中已成为世界范围内仅次于癌症和冠心病的死亡原因，并呈逐年上升趋势，如何有效重塑大脑功能是脑卒中康复领域的重要科学问题。经颅超声刺激作为一种无损、可逆的脑调控技术，为脑卒中康复提供了新途径，科学研究低强度经颅超声刺激的神经调控机制，对促进脑卒中神经调控的临床应用意义重大。.本项目以研究低强度经颅超声刺激对缺血性脑卒中的神经调控机制为目的，从神经肌肉功能耦合角度分析超声刺激对神经肌肉系统的作用机理：基于集总参数建模及神经肌肉系统闭环控制理论，构建脑卒中神经-肌肉信息交互作用模型，并提出基于无迹卡尔曼滤波的模型参数辨识策略；研究有效的非线性多尺度脑肌电同步耦合分析方法，描述超声刺激下神经肌肉交互系统的运动控制及响应特性；引入深度增强学习方法，构建基于神经肌肉功能耦合评价的多刺激参数优化学习策略，提高超声刺激对脑卒中神经调控的有效性，为低强度经颅超声刺激在脑卒中康复治疗中的应用研究提供新思路。

脑卒中已成为世界范围内仅次于癌症和冠心病的死亡原因，有效重塑大脑功能实现脑卒中康复意义重大。经颅超声刺激作为无损可逆的脑调控技术，为卒中康复提供了新途径，并有助于促进脑卒中神经调控的临床应用。本项目以研究低强度经颅超声刺激对缺血性脑卒中的神经调控机制为目的，从神经肌肉功能耦合角度分析超声刺激对神经肌肉系统的作用机理。具体如下：.低强度经颅超声刺激平台构建方面，搭建了低强度经颅超声刺激系统及数据采集平台，提出了超声刺激与脑肌电同步采集方法，实时获取超声刺激特定脑区时脑肌电信号；同时设计了超声刺激动物实验方案以及脑卒中患者特定任务下多通道脑肌电数据采集范式，为理论方法和机制研究提供数据支撑。在神经肌肉信息交互建模层面，构建了经颅超声调控下的神经元群模型，并基于粒子群算法对神经元群模型参数进行优化辨识，结果表明神经元平均兴奋性突触增益高于刺激前，平均抑制性突触增益高于刺激后，兴奋性被动膜时间常数显著升高，从仿真模型角度为超声刺激对脑运动皮层调控机制研究提供依据。在神经肌肉耦合分析方法层面，分别从局部频带、异频耦合、时间延迟等方面提出了传递谱熵、小波包传递熵及时延信息传递指数等分析方法，构建量化大脑与肢体肌肉间的信息交互特性指标，为研究神经肌肉功能耦合现象提供方法。在神经肌肉功能耦合异常机制方面，研究结果发现患者下行和上行方向beta频段耦合降低甚至缺失，卒中后大脑与肢体肌肉间延迟时间增加，异频耦合减弱且无明显多尺度耦合特征，为低超声刺激对脑卒中疾病调控机制研究提供病理基础。超声刺激参数优化及辨识层面，基于脑功能及神经肌肉功能耦合特性研究，分析了不同刺激参数下超声刺激对脑运动皮层及运动系统的调控作用，结果表明随声脉冲群重复数增加神经肌肉耦合增加，不同刺激持续时间下最大耦合出现在刺激后0-0.2s内。研究证实了超声对运动回路具有调节作用，为进一步探索TUS参数调节机制提供了理论依据。