申请/专利权人：华中师范大学;武汉北辰亚奥科技有限公司

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117408342B

主分类号：G06N5/04

分类号：G06N5/04;G06N3/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2024.02.02#实质审查的生效;2024.01.16#公开

摘要：本发明提供一种基于神经元尖峰序列数据的神经元网络推断方法及系统，该方法包括以下步骤：获取研究对象的神经元尖峰序列数据；基于多维霍克斯过程构建各神经元的尖峰序列数据的似然函数并进行参数估计；基于各神经元的尖峰序列数据的似然函数，使用似然比推断每对神经元之间的格兰杰因果关系；使用格兰杰因果关系统计量对每一对神经元的格兰杰因果关系进行假设检验进行多重假设检验，将通过多重假设检验的格兰杰因果关系相应的神经元对判定为存在连接，进而得到该研究对象的神经元网络。本发明能够推断出准确的神经元网络，为临床诊断和治疗提供理论依据。

主权项：1.一种基于神经元尖峰序列数据的神经元网络推断方法，其特征在于：包括以下步骤：获取研究对象的神经元尖峰序列数据；基于多维霍克斯过程构建各神经元的尖峰序列数据的似然函数并进行参数估计；基于各神经元的尖峰序列数据的似然函数，使用似然比推断每对神经元之间的格兰杰因果关系；使用格兰杰因果关系统计量对每一对神经元的格兰杰因果关系进行假设检验进行多重假设检验，将通过多重假设检验的格兰杰因果关系相应的神经元对判定为存在连接，进而得到该研究对象的神经元网络；针对患有特定疾病的研究对象群体和作为对照组的健康群体，分别执行所述基于神经元尖峰序列数据的神经元网络推断方法，得到患有特定疾病群体的典型神经元网络与健康群体的的典型神经元网络并对两者比较，进而得到特定疾病对神经元网络的影响；针对患有特定疾病的单个研究对象，在用药前后分别执行所述基于神经元尖峰序列数据的神经元网络推断方法，得到该研究对象在用药前后的神经元网络，并与健康群体的的典型神经元网络进行比较，得到用药效果评估结果；研究对象的神经元尖峰序列数据ui∈{1,2,…,U}，ti∈T；其中，{1,2,…,U}表示神经元的集合，U为神经元总数，n为尖峰数量，T表示神经元尖峰序列的记录时间长度；ti,ui表示第i个尖峰发生在ti时刻，神经元为ui；采用下式构建各神经元的尖峰序列数据的似然函数LuΘ： 其中，对于神经元u＝1,…,U，k是神经元尖峰序列Nu的尖峰总数，i是序列Nu中的尖峰次序编号，ti是神经元尖峰序列Nu中的尖峰时间点，Θ是Lu中包含的参数集合；λu为神经元尖峰序列Nu在t时刻发生神经元尖峰的强度函数： 式中，μu0，是神经元尖峰序列Nu发生神经元尖峰的基础强度；Wu＝wuu'∈R1×n描述了其他神经元对神经元u的激励作用及其自激作用,其中wuu'代表神经元u'对神经元u的激励作用；tj代表某一个神经元发生神经元尖峰的时间点，j代表该神经元尖峰是神经元尖峰序列集合N中第j个神经元尖峰；t∈0,Tu]，Tu是神经元尖峰序列Nu的时间跨度，g为衰减函数。

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权利要求：

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