【脑客中国】刘泉影：基于计算建模的神经调控的优化策略——靶点脑区、输入序列的选择

7月27日晚20点，南方科技大学生物医学工程系助理教授刘泉影作为脑客中国科研第65位讲者为大家带来主题为《基于计算建模的神经调控优化策略——靶点脑区、输入序列的选择》的报告。

在报告最后阶段，刘泉影老师总结道：选择最佳的神经调控策略时，无论是建模的角度或是数据驱动的角度，都是控制策略的。差别只在于是先进行系统辨识还是采集数据，最后都需要基于第一步去做优化，找到一个最佳的刺激策略。

对于未来的研究方向，刘泉影老师认为整个控制角度领域是有挺多东西可以做的：

1.首先是系统辨识的性能，它的精度、时间、要求的数据量都有很大的优化空间。尤其是当网络系统本身比较复杂时，能不能把大脑的网络做系统辨识是一个很值得研究的方向。

2.第二点就是控制的性能，它的实时性、鲁棒性。我们现在做过的研究还没有考虑到鲁棒性，如果给系统加一些噪声，或者大脑本身也会自发产生噪声，它是否还能够控制得住？

3.大脑是一个非常复杂的，即非线性大脑，不同的脑区之间的还有时延，大脑还是一个分层的系统，所以这些都是可以去摸索促进新的控制理论的发展，也可以把一些现在控制里面有的建模方式应用到大脑的控制设计里面去。

4.最后我们可能关注的就是控制的节点，从控制的角度去选择脑区靶点。当然很多医生可能更希望的是根据他们的经验去选择，但是医生的经验从算法角度来说未必是一个全局的最优解，它可能只是局部最优解。

另外神经系统的科学角度主要从以下四个角度：

1.脑网络的性质研究（能控性、可观测性）

2.将不同任务下u(t)来研究脑网络系统

3.不同脑疾病的刺激u(t)的设计与验证

4.无创神经刺激下如何选择节点（feasible？）

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