基于非線性與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法的腦和血流動(dòng)力學(xué)研究.pdf

1、生命現(xiàn)象涉及非線性、層次和網(wǎng)絡(luò)。在研究生命活動(dòng)時(shí)，非線性和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法尤為值得重視。這些方法運(yùn)用到腦和血流動(dòng)力學(xué)研究中，有望為探討神經(jīng)系統(tǒng)疾病和心腦血管疾病的發(fā)病機(jī)理和診療效果提供新的思路，具有重要的理論和實(shí)際意義。 本文應(yīng)用非線性和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究方法，從數(shù)值模擬和實(shí)驗(yàn)研究著手，分析了腦和血流動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域的一些相關(guān)問(wèn)題，并提出了今后的進(jìn)一步研究方向。本文工作主要有以下幾個(gè)方面： (1)以Hindmarsh-Rose神經(jīng)元為

2、節(jié)點(diǎn)，按Hopfield規(guī)則構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)，考慮大腦中神經(jīng)元連接的生理學(xué)實(shí)際情況，數(shù)值模擬研究實(shí)現(xiàn)在不同連接強(qiáng)度時(shí)以及隨機(jī)概率連接情況下大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式分割； (2)研究非線性耦合反饋施加在方程的不同位置時(shí)兩個(gè)相互耦合的Hindmarsh-Rose神經(jīng)元的混沌同步，提出并證明了耦合反饋施加在恢復(fù)變量方程右端能夠?qū)е孪到y(tǒng)產(chǎn)生混沌同步，通過(guò)條件Lyapunov指數(shù)的計(jì)算驗(yàn)證同步穩(wěn)定性； (3)采用發(fā)展的SC方法研究具有最近鄰域連

3、接形式的Hindmarsh-Rose神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌同步。數(shù)值模擬給出了3個(gè)及4個(gè)神經(jīng)元最近鄰域耦合網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生完全同步的耦合強(qiáng)度范圍，并分析了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和噪聲施加位置共同作用下系統(tǒng)的同步情況，同時(shí)發(fā)現(xiàn)對(duì)于5個(gè)及更多數(shù)量的最近鄰域連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，很難實(shí)現(xiàn)其完全同步，計(jì)算條件Lyapunov指數(shù)對(duì)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證； (4)利用腦電圖數(shù)據(jù)構(gòu)建正常人群與酒精成癮患者的大腦功能性網(wǎng)絡(luò)，分析各項(xiàng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特征值驗(yàn)證其復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性，并證明患者大腦功能性

4、網(wǎng)絡(luò)各項(xiàng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征指數(shù)與正常人相比有明顯不同；定義大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息熵及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)信息熵的概念，給出相應(yīng)計(jì)算公式，數(shù)值計(jì)算發(fā)現(xiàn)腦病患者的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息熵明顯小于正常人。從一個(gè)全新的角度評(píng)價(jià)了大腦的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征并提示了臨床腦病診療的判斷依據(jù)； (5)完成動(dòng)脈低血流和高血壓大鼠模型實(shí)驗(yàn)，取得血流波形數(shù)據(jù)，計(jì)算低血流及高血壓大鼠頸總動(dòng)脈血流信號(hào)時(shí)間序列的最大Lyapunov指數(shù)，為臨床評(píng)價(jià)高血壓、動(dòng)脈粥樣硬化及腦血管疾病的內(nèi)在聯(lián)系提出