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帕金森病 (PD) 会导致运动和认知障碍。PD 可能导致皮层和皮层下大脑活动的深刻变化，这可以通过脑电图或颅内局部场电位 (LFP) 记录来测量。此类信号可以自适应地指导深部脑刺激 (DBS) 作为 PD 治疗的一部分。但是，自适应 DBS 需要根据实时监测和分析来识别神经元活动的触发因素。当前的方法并不总能识别与 PD 相关的信号，并且可能会造成延迟。我们测试了一种基于线性预测编码 (LPC) 的替代方法，该方法将自回归 (AR) 模型拟合到时间序列数据。这些 AR 模型的参数可以通过快速算法实时计算。我们比较了多巴胺耗竭的 PD 动物模型中纹状体的 LFP，这些模型中有无多巴胺前体左旋多巴存在，左旋多巴用于治疗 PD 的运动症状。我们表明，在多巴胺耗竭的小鼠中，仅通过 1 kHz 的 LFP 采样 1 分钟获得的以单个 LPC 参数为特征的一阶 AR 模型可以区分左旋多巴治疗小鼠和盐水治疗小鼠，并且优于当前方法。这表明 LPC 可能有助于实时在线分析神经信号以指导 DBS，并可能有助于基于 DBS 的 PD 治疗。
线性预测方法分离帕金森病动物模型中的场电位
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