Huntingtons sjukdom (HD) är en progressiv neurodegenerativ sjukdom som påverkar hjärnans rörelsekontrollsystem. HD-symtom leder till patientens gångförändring och påverkar stegtidsintervallen. I denna studie presenterar vi en grå låda matematisk modell för att simulera HD-störningar. Denna modell innehåller de viktigaste fysiologiska fynden om BG. Vi använde artificiella neurala nätverk (ANN) och förutbestämda data för att modellera sunt tillstånd beteende, och sedan tränade vi patienter med HD med denna modell. Alla block och relationer mellan dem var utformade på grundval av fysiologiska fynd. Resultat: Enligt de fysiologiska fynden, ökande eller minskande modell anslutningsvikter är tecken på förändring i sekretionen av respektive neurotransmittorer. Våra resultat visar den simulerande förmågan hos modellen i normalt tillstånd och olika sjukdomsstadier. Fin likhet mellan den presenterade modellen och BG fysiologisk struktur med sin höga förmåga att simulera HD-sjukdomar, introducerar denna modell som ett kraftfullt verktyg för att analysera HD-beteende.
Dessutom konstruerades ett artificiellt neuralt nätverk för att modellera hälsosamt beteende och träna gångtid intervall serie data av patienter med HD i 2016 REF.
A Grey Box Neural Network Model of Basal Ganglia for Gait Signal of Patients with Huntington Disease
{'venue': 'Basic and Clinical Neuroscience', 'journal': 'Basic and Clinical Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}