[发明专利]一种虚拟数字脑构建方法与系统及智能机器人控制系统

说明书

本公开提出了一种虚拟数字脑构建方法与系统以及智能机器人控制系统，虚拟数字脑构建方法包括如下步骤：构建虚拟数字脑得到静息状态和任务状态下的脑功能因果连接网络；利用确定性算法和概率算法相结合的混合纤维束跟踪方法，构建大脑结构网络；比较结构网络与脑功能因果连接网络，将脑区间不存在直接结构连接的因果连接删除，获得改进的虚拟数字脑；以静息态作为基线，获得任务信号刺激下脑区的激活状态，建立节点神经活动信号预测模型即为最终的虚拟数字脑。本公开通过结构网络对脑功能因果连接网络进行了改进，联合运用功能和结构信息，将脑区间不存在直接结构连接的因果连接删除，去除间接连接的影响，以便有利于后续处理中，建立更加有效的节点神经活动信号预测模型。

技术领域

本公开涉及大脑网络及类脑人工智能相关技术领域，具体的说，是涉及一种虚拟数字脑构建方法与系统以及智能机器人控制系统，采用本公开的虚拟数字脑构建方法构建的虚拟数字脑可用于智能机器人的控制。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，并不必然构成在先技术。

脑科学主要研究大脑的结构与功能，理解认知、记忆、思维等意识产生的机理。脑科学对各种脑功能机理的解析，对有效诊断和治疗脑疾病有重要的临床意义。类脑人工智能是通过借鉴脑科学研究成果，来模拟人脑功能，二者相互借鉴、相互融合的发展是近年来国际科学界涌现的新趋势，其对人类健康和新一代人工智能技术及新型信息产业的发展意义重大，是国际科技界潜心研究的重要领域。

脑科学研究的关键是要实现对神经元集群活动的实时观察，并通过特定神经环路的结构追踪及其活动操纵，研究其对脑功能的充分性和必要性，进而在全脑尺度上解析神经环路的结构和功能。基于预静息态功能磁共振成像(fMRI)数据，得到人脑中各个脑区间的熵连接，由这些熵连接和各个脑区组成人脑的一个网络，这个网络就是人脑的一个因果连接网，称为个体化的虚拟数字脑，是人脑的一个虚拟仿真模型，包括节点、节点之间的连接关系以及因果连接的强度。连接网中的每一个节点代表一个布鲁德曼功能脑区或自动解剖结构标注模板中的一个对应脑区，节点间有方向的连线表示脑区间的因果连接，连线的方向代表脑区间因果连接的方向。

发明人发现，现有的虚拟大脑模型是欧洲基于受试者脑结构磁共振成像和弥散张量成像数据，构建的个体化脑网络模型，并通过功能磁共振成像数据、脑电图和脑磁图数据调节模型参数，使模型的输出信号同真实的脑信号尽可能接近。但由于脑结构网相对固定，构建的结构网预测模型存在缺陷，经过测试发现模型预测数据与实际数据相差太大，无法在实际应用中推广利用，从而不能为类脑人工智能是提供准确的人脑功能模拟模型，不利于人工智能的智能化发展，同时不能通过模型为人脑疾病判断提供准确的数据支持。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种虚拟数字脑构建方法与系统以及智能机器人控制系统，分别建立虚拟数字脑的结构网络和因果网络，通过结构网络对虚拟数字脑中的因果网络进行改进，结构与功能的信息，建立更加贴合人脑网络的节点神经活动信号预测模型，更适合用于人工智能和人类神经系统活动机理的研究。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

一个或多个实施例提供了一种虚拟数字脑构建方法，包括如下步骤：

构建虚拟数字脑得到静息状态和任务状态下的脑功能因果连接网络；

获取大脑的弥散张量成像数据，利用确定性算法和概率算法相结合的混合纤维束跟踪方法，构建大脑结构网络；

比较结构网络与脑功能因果连接网络，将脑区间不存在直接结构连接的因果连接删除，获得删除后的静息状态和任务态下的因果连接网络即为改进的虚拟数字脑；

以静息态作为基线，获得任务信号刺激下脑区的激活状态，确定神经活动信号之间的关系，从而确定改进的虚拟数字脑中各个节点的关联强弱，建立节点神经活动信号模型即为最终的虚拟数字脑。

一个或多个实施例一种虚拟数字脑构建系统，包括：