面向针灸、神经精神疾病等的可伸缩在环电生理实验系统

    公开(公告)号:CN117437831A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311406738.3

    申请日:2023-10-27

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G09B23/28 G06N3/06 G16H20/40

    摘要: 本发明提供一种面向针灸、神经精神疾病等的可伸缩在环电生理实验系统,该系统包括可伸缩电生理信号发生模块、信号采集处理模块、闭环调控模块和上位机模块,可用于单神经元、神经元网络、神经集群的闭环电生理仿真实验以及闭环控制算法验证。可伸缩电生理信号发生模块将DSP视作神经元回路,在DSP中下载不同规模的神经系统模型,并且利用多片DSP的通信可以形成更复杂的多室神经模型。本发明提出的面向针灸、神经精神疾病等的可伸缩在环电生理实验系统可以自定义神经元回路组态方式、增加或减少神经元回路数量实现简单如单神经元模型,复杂如多室神经模型的可伸缩神经系统模型的闭环电生理仿真。

    一种基于多核异构架构的针灸干预系统

    公开(公告)号:CN117323201A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311531713.6

    申请日:2023-11-16

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明涉及针灸干预系统,尤其涉及一种基于多核异构架构的针灸干预系统。一种基于多核异构架构的针灸干预系统包括:多通道和多源测量模块、数据处理和分析模块和干预计划生成模块。本发明的有益效果是:多通道和多源测量模块结合电磁、红外和视觉成像等技术搭建全面穴象感知技术获取多模态、多组学针灸穴象数据,能够显著提高定位的效率,还能够提高研究、治疗的一致性和重复性。数据处理和分析模块和干预计划生成模块结合深度学习算法构建体表穴位‑脏腑靶器官的数字孪生虚拟经络,从穴象变化中定位对应功能脏腑及其组织变化,揭示不同腧穴穴象与病变脏腑之间的因果联系,实现数字穴象-脏腑状态的孪生预测与干预优化。

    一种基于ARM嵌入式的神经元闭环调控平台和上位机

    公开(公告)号:CN116913531A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310913148.3

    申请日:2023-07-25

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明实施例公开了一种基于ARM嵌入式的神经元闭环调控平台。包括虚拟神经元模块和计算刺激模块;虚拟神经元模块用于获取第一参数,第一参数包括神经元配置参数,根据第一参数实时模拟神经元的电生理活动,得到虚拟神经元放电状态;计算刺激模块用于实时获取第二参数,第二参数包括期望神经元参数和虚拟神经元放电状态,根据第二参数确定并输出电刺激信号;虚拟神经元模块还用于根据第一参数和电刺激信号,实时模拟神经元的电生理活动,更新虚拟神经元放电状态。本发明实施例可以使研究人员无需参数界定即可有效完成放电状态的相关调整。为研究神经元的信息传递,信息检测,放电模式控制,非线性特性等研究提供重要理论依据。

    一种基于ARM的嵌入式模块化神经核团仿真平台

    公开(公告)号:CN114819123A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210375872.0

    申请日:2022-04-11

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明为一种基于ARM的嵌入式模块化神经核团仿真平台,该系统通过神经元放电特性模块、突触数据传递模块、微型继电器阵列、模块化组装方式及上位机调试软件,能够实时地仿真BG‑TH网络,支持网络的实时调整、扩展与裁剪,并可以通过上位机或施加外部刺激来实现BG‑TH网络在多种干预模式下的仿真。极大地降低了不同神经系统疾病状态仿真的开发时间,并且在神经元及突触层次上进一步揭示了BG‑TH网络病变与退化的本质,并在时间尺度上与真实生物网络保持一致,这对于探究多种神经系统疾病及其相关治疗方案具有十分重要的意义。

    一种神经网络堆栈针灸预测模型的构建方法

    公开(公告)号:CN117497134A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311532785.2

    申请日:2023-11-16

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明涉及针灸预测技术领域,本发明提供一种神经网络堆栈针灸预测模型的构建方法,包括:建立针灸‑神经系统通路的脉冲神经网络预测模型;建立针灸‑内分泌系统通路的深度神经网络预测模型;建立针灸‑免疫系统通路的卷积神经网络预测模型;预训练脉冲神经网络预测模型、深度神经网络预测模型和卷积神经网络预测模型;平行堆叠脉冲神经网络预测模型、深度神经网络预测模型和卷积神经网络预测模型;训练神经网络堆栈针灸预测模型。本发明首先对当前的海量针灸数据进行标准化处理,构建神经、内分泌与免疫系统通路融合的神经网络堆栈,结合持续学习的思想,使之可以在多种疾病及针灸治疗方案下应用时具有较高的准确性和适用性。