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
基本信息
- 批准号:22K12194
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 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:
- 关键词:
项目摘要
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.
This study aims to investigate the effects of NF stimulation on the brain substrate of ADHD. The RRO method is used to control the motion of the object. The Baghdadi method is used to identify the abnormal attention state of ADHD patients. In the fourth year, the RRO method was applied to the control of brain activity and the stability of brain activity. The specific Shabestari structure was analyzed in detail. Second, the analysis of the divergence of the brain, the brain. In addition, RRO method is applicable to the analysis of correlation coefficient and coefficient of correlation between external input signal and brain activity. As a result, moderate signal intensity, amplitude and period of weak input signal are induced, and resonance phenomenon is induced. The amplitude and period of weak external input signal are deficient, and the movement of weak input signal is confirmed.
项目成果
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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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
- 期刊:
- 影响因子:0.7
- 作者:Hirotaka Doho;Haruhiko Nishimura;and Sou Nobukawa
- 通讯作者:and Sou Nobukawa
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