针对电刺激治疗的电极选择的制作方法
本公开涉及电刺激治疗。
背景技术：
已经提出了用于不同治疗应用(比如，脑深部刺激(dbs)、脊髓刺激(scs)、骨盆刺激、胃刺激、周围神经刺激、功能性电刺激或向患者体内的目标组织位点递送治疗剂、胰岛素、止痛剂或消炎剂)的可植入医疗设备(比如，电刺激器或治疗剂递送设备)。在一些治疗系统中，可植入电刺激器借助于一个或多个电极来向患者体内的目标组织位点递送电治疗，所述一个或多个电极可以通过医疗引线部署和/或部署在电刺激器的外壳上，或者两者。在一些治疗系统中，治疗可以经由电刺激器的引线和/或外壳承载的特定电极组合递送。
在编程会话(所述编程会话可能在植入医疗设备期间发生)期间、在试验会话期间、或者在将医疗设备植入患者体内之后的诊所内或远程随访会话期间，临床医生可以生成被发现用于向患者提供有效治疗的一个或多个治疗程序(也被称为治疗参数集合)，其中，每个治疗程序可以限定治疗参数集合的值。医疗设备可以根据所存储的一个或多个治疗程序来向患者递送治疗。在电刺激的情况下，治疗参数可以限定待递送的电刺激波形的特性。例如，在以电脉冲的形式递送电刺激的示例中，治疗参数可以包括电极配置(所述电极配置包括电极组合和电极极性)、振幅(所述振幅可以是电流振幅或电压振幅)、脉冲宽度以及脉冲速率。
技术实现要素：
总体上，本公开涉及用于选择一个或多个可植入电极中用于向患者递送电刺激的电极组合的设备、系统和方法。贯穿本公开，术语“电极”和“触头”可以以基本上可互换的方式使用。在一些示例中，设备可以基于针对特定患者的电信号表示和针对多个患者的多个电信号表示来选择用于向特定患者递送电刺激的电极(即，电触头)组合。在一些示例中，设备可以使用如支持向量机(svm)分类等机器学习来选择触头组合。例如，设备可以使用基于针对所述多个患者的所述多个电信号表示中的一个或多个电信号表示来训练的svm。在一些示例中，设备可以使用机器学习的形式(即，除了svm以外)。例如，设备可以使用任何种类的监督或非监督形式的机器学习来选择触头组合。
触头可以部署在可植入刺激器的一条或多条可植入引线和/或外壳上。使用机器学习来选择触头的设备可以是可植入刺激器或用于可植入刺激器的外部编程器。可替代地，可以在可植入刺激器和用于可植入刺激器的外部编程器两者中提供机器学习功能。在其他示例中，承载触头的可植入引线可以经皮地耦合至外部刺激器。在所述情况下，外部刺激器包括用于选择用于向患者递送刺激的触点的机器学习功能。
作为一个示例，一种用于对递送电刺激治疗进行控制的方法包括：由一个或多个处理器并且基于针对特定患者的感测电信号表示以及针对多个其他患者的多个感测电信号表示来选择一个或多个可植入电极的多个组合中用于向所述特定患者递送电刺激治疗的电极组合；以及由所述一个或多个处理器生成用于基于所述电极中的所述所选组合来对所述电刺激的所述递送进行控制的信息。
作为另一个示例，一种设备包括存储器，所述存储器被配置成用于存储针对特定患者的感测电信号表示；以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成用于基于针对特定患者的所述感测电信号表示以及针对多个其他患者的多个感测电信号表示来选择一个或多个可植入电极的多个组合中用于向所述特定患者递送电刺激治疗的电极组合；以及生成用于基于所述电极中的所述所选组合来对所述电刺激的所述递送进行控制的信息。
作为另一个示例，一种可植入设备包括：用于基于针对特定患者的感测电信号表示以及针对多个其他患者的多个感测电信号表示来选择一个或多个可植入电极的多个组合中用于向所述特定患者递送电刺激的电极组合的装置；以及用于经由所述所选电极组合来向所述特定患者递送所述电刺激的装置。
作为另一个示例，一种可植入设备的编程器包括：用于基于针对特定患者的感测电信号表示以及针对多个其他患者的多个感测电信号表示来选择一个或多个可植入电极的多个组合中用于向所述特定患者递送电刺激的电极组合的装置；以及用于将所述可植入医疗设备编程成用于经由所述所选电极组合来向所述特定患者递送所述电刺激的装置。
作为另一个示例，一种计算机可读存储介质存储多条指令，所述指令当被执行时使一个或多个处理器基于针对特定患者的感测电信号表示以及针对多个其他患者的多个感测电信号表示来选择一个或多个可植入电极的多个组合中用于向所述特定患者递送电刺激的电极组合；以及生成用于基于所述电极中的所述所选组合来对所述电刺激的所述递送进行控制的信息。
作为另一个示例，一种系统包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成用于基于针对特定患者的感测电信号表示以及针对多个其他患者的多个感测电信号表示来选择一个或多个可植入电极的多个组合中用于向所述特定患者递送电刺激的电极组合；以及医疗设备，所述医疗设备被配置成用于经由所选电极组合来向所述特定患者递送刺激。
以下附图和说明阐述了一个或多个实例的细节。根据本说明书和附图以及根据权利要求书，其他特征、目的和优点将显而易见。
附图说明
图1是概念图，展示了被配置成用于向患者大脑内的组织位点递送电刺激治疗的示例脑深部刺激(dbs)系统。
图2是功能框图，展示了示例医疗设备的部件。
图3是功能框图，展示了示例医疗设备编程器的部件。
图4是概念图，展示了根据本公开的一种或多种技术的可以在图2和图3中所示出的设备中的一者或两者中提供的触头选择模块的一个示例的进一步细节。
图5是根据本公开的一种或多种技术的用于自动地选择用于递送电刺激的触头组合的示例技术的流程图。
图6是根据本公开的一种或多种技术的用于训练一个或多个机器学习模型(比如，一个或多个svm分类器)的示例技术的流程图。
图7a至图7c展示了根据本公开的一种或多种技术的可以用于创建特征集以供分类的数据的示例。
图8a和图8b展示了根据本公开的一种或多种技术的留一(leave-one-out，loo)分类误差。
图9a至图9c是散点图，展示了根据本公开的一种或多种技术的在双极对上记录的局部场电位的贝塔(β)频带对西塔(θ)频带功率。
图9d是图9a至图9c的图例。
图10a和图10b是图示，展示了根据本公开的一种或多种技术的用于选择触头组合的机器学习模型的输出。
具体实施方式
总体上，本公开涉及用于选择用于向患者递送电刺激的一个或多个可植入电极的组合的设备、系统和方法。例如，设备可以基于针对特定患者的电信号表示和针对多个患者的多个电信号表示来选择针对特定患者的电极组合。在一些示例中，设备可以使用如支持向量机(svm)分类器(在本公开中被称为svm)等机器学习来选择电极组合。例如，设备可以使用基于针对所述多个患者的所述多个电信号表示中的一个或多个电信号表示来训练的svm。
触头可以部署在可植入刺激器的一条或多条可植入引线和/或外壳上。使用机器学习来选择电极的设备可以是可植入刺激器或用于可植入刺激器的外部编程器。可替代地，可以在可植入刺激器和用于可植入刺激器的外部编程器两者中提供机器学习功能。在其他示例中，承载电极的可植入引线可以经皮地耦合至外部刺激器。在所述情况下，外部刺激器包括用于选择用于向患者递送刺激的电极的机器学习功能。
帕金森病(pd)是由对基底神经节-丘脑-皮质网中的多巴胺能神经元的耗尽表征的进行性神经变性障碍。达到这个阶段时，所述疾病的表现可能包括运动失能的特有运动功能障碍、运动迟缓、僵化和震颤中的一项或多项。在一些示例中，脑深部刺激(dbs)治疗可以用于递送电刺激以便治疗药物难治性pd患者的运动病征。在一些示例中，dbs治疗可以涉及将一条或多条引线单侧地或双侧地植入到脑中以便向基底神经节中的目标结构递送电刺激。对于内科医生(也被称为临床医生)和患者两者而言，选择用于dbs治疗的有效刺激参数可能是耗时的。如此，可能期望减小选择刺激参数所消耗的时间量。
在一些示例中，临床医生可以使用两个已知项(刺激输入和行为输出)来手动地选择刺激参数。例如，临床医生可以手动地选择刺激参数集合，并且使植入式刺激器根据刺激参数集合来刺激患者。基于患者对刺激的反应，临床医生可以修改刺激参数中的一个或多个刺激参数，直到实现令人满意的刺激反应为止。令人满意的反应可以包括如以上所描述的运动功能障碍等pd症状的减少以及无副作用或至少可容许的副作用。如上所述，手动选择刺激参数可能非常耗时。如此，可能期望减小选择刺激参数所消耗的时间量。
根据本公开的一种或多种技术，设备可以至少基于患者的感测神经数据来自动地选择针对所述患者的刺激参数。例如，设备可以将针对患者的电信号表示与一个或多个机器学习模型进行比较以便自动选择用于向患者递送电刺激的电极。在一些示例中，可以基于针对多个患者的多个电信号表示中的一个或多个电信号表示来训练一个或多个机器学习模型。以此方式，设备可以减小编程时间并且可以改善患者结果。
为了基于感测神经数据而实施自动化编程算法，找到行为和刺激两者的神经生理相互关系可能是有用的。美敦力神经调节(medtronicneuromodulation)已经开发了被称为activapc+s的调查设备。除了递送dbs刺激以外，这种可长期植入的神经刺激器能够感测和记录来自患者的dbs引线上的电极对的亚微伏局部场电位(lfp)。出于研究目的，在适当机构审查委员会的批准和父母的知情同意下，这些设备在美国和在欧洲的多个中心处植入pd患者体内。作为研究方案的一部分，在针对患者的第一植入后编程会话以及在连续的随访时，从所有可能的电极对中获得lfp记录。因为lfp对于长期电极-组织阻抗变化稳健(不像神经元记录)并且对于在深部脑结构中进行感测提供足够高的分辨率(不像皮层脑电图)(见g.buzsáki(布萨基g.)、c.a.anastassiou(安那斯塔修c.a.)和c.koch(科赫c.)的“theoriginofextracellularfieldsandcurrents-eeg,ecog,lfpandspikes(细胞外场和电流的起源-eeg、ecog、lfp和尖峰)”，naturereviewsneuroscience(《自然综述神经科学》)，2012年，第13卷第6期第407-20页)，所以lfp被认为是用于在长期设置中测量脑状态的最优信号。
我们从到目前为止植入有activapc+s的患者中选择了患有先天性帕金森病的让dbs引线单侧地或双侧地放置在丘脑底核(stn)中的15个患者。我们并未基于患者的疾病子类型或lfp频谱图案来预选记录。此处，我们使用这些记录来初步调查所述记录的特性是否与主治医生选择用于患者dbs治疗的电极关联。在一些示例中，在lfp的贝塔频带(13至30hz)中的振荡内容可以与位置和脑深部刺激疗效关联。如此，由activapc+s从各种宏电极中感测的在lfp中的贝塔活动可以包含可以帮助选择要用于进行有效刺激的电极的信息。然而，在一些示例中，为了减小特征选择偏差，以一大组频谱特征而开始可能是有益的。
图1是概念图，展示了被配置成用于向患者12递送治疗以便管理患者12的障碍的示例治疗系统10。患者12通常将是人类患者。然而，在一些情况下，治疗系统10可以应用于其他哺乳类或非哺乳类非人类患者。在图1中所示出的示例中，治疗系统10包括医疗设备编程器14、可植入医疗设备(imd)16、引线延伸段18以及具有对应电极组24、26的一条或多条引线20a和20b(统称为“引线20”)。imd16包括刺激发生器，所述刺激发生器被配置成用于生成电刺激治疗并分别经由引线20a和20b的一个或多个电极24、26来向患者12的大脑28的一个或多个区域递送电刺激治疗。
在图1中所示出的示例中，因为imd16被配置成用于向大脑28内的组织(例如，在大脑28的硬脑膜下的组织位点或者一个或多个分支或节点、或者纤维轨迹的交汇点)直接递送电刺激治疗，所以治疗系统10可以被称为脑深部刺激(dbs)系统。在其他示例中，引线20可以被定位成用于向大脑28的表面(例如，大脑28的皮质表面)递送治疗。例如，在一些示例中，imd16可以例如通过向大脑28皮质中的一个或多个组织位点递送电刺激从而向患者12提供皮质刺激治疗。作为另一个示例，imd16可以通过向一个或多个迷走神经组织位点递送电刺激从而向患者12提供迷走神经刺激(vns)治疗。
dbs可以用于治疗或管理患者12的各种患者病情，比如，但不限于，痉挛疾病(例如，癫痫)、疼痛、偏头痛、精神疾病(例如，重度抑郁症(mdd))、躁郁症、焦虑症、创伤后压力心理障碍症、轻郁症、强迫症(ocd)、行为障碍、情绪障碍、记忆障碍、心理状态障碍、移动障碍(例如，特发性震颤或帕金森氏病)、亨廷顿病、阿尔茨海默症或其他神经学或精神科疾病和损害。
还可以根据本文中所公开的技术使用被配置成用于经由将向大脑28或者患者12体内的另一个合适的目标治疗递送位点递送治疗来治疗其他患者病情的治疗系统。例如，在治疗系统10的其他应用中，患者12体内的目标治疗递送位点可以是靠近患者12体内的脊髓或骶神经(例如，s2、s3或s4骶神经)或者患者12体内的任何其他合适的神经、器官、肌肉或肌群的位置，所述位置可以例如是基于患者病情选择的。例如，治疗系统10可以用于向靠近神经系统的阴部神经、会阴神经或其他区域的组织递送电刺激或治疗剂，在这种情况下，引线20将被植入或基本上固定成靠近于对应神经。作为进一步示例，电刺激系统可以被定位成用于递送刺激从而帮助管理周围神经病或术后疼痛缓解、髂腹股沟神经刺激、肋间神经刺激、用于治疗胃流动障碍和肥胖的胃刺激、泌尿功能障碍、性功能障碍、肌肉刺激，从而缓解其他周围和局部化疼痛(例如，腿疼或背疼)。
在图1所示出的示例中，imd16可以植入在患者12的胸肌区中的皮下袋内。在其他示例中，imd16可以植入患者12的其他区域内，比如，在患者12的腹部或臀部中或者靠近患者12的颅骨的皮下袋内。植入式引线延伸段18经由连接器块30(也被称为连接头)耦合至imd16，所述连接器块可以包括例如电耦合至引线延伸段18上对应电极的电触头。电触头将由引线20承载的电极24、26电耦合至imd16。引线延伸段18从imd16在患者12的胸腔内的植入位点沿着患者12的颈部并穿过患者12的颅骨行进以便进入大脑28。imd16可由可抵抗来自体液的腐蚀和降解的生物相容性材料构造。imd16可以包括用于基本上封闭部件(比如，处理器、治疗模块和存储器)的气密外壳34。
在图1中所示出的示例中，引线20分别植入大脑28的右半球和左半球内以便向大脑28的一个或多个区域递送电刺激，所述区域可以是基于许多因素选择的，比如，治疗系统10被实施成用于对其进行管理的患者病情的类型。设想了引线20和imd16的其他植入位点。例如，imd16可以被植入在颅骨32之上或之内，或者引线20可以植入同一半球内多个目标组织位点处，或者imd16可以耦合至植入大脑28的一个或两个半球中的单条引线。
引线20可以被定位用于向大脑28内的一个或多个目标组织位点递送电刺激以便管理与患者12的障碍相关联的患者症状。可以植入引线20以便经由任何适当的技术将电极24、26定位在大脑28的期望位置处，比如，通过患者12的头骨中对应的钻孔或者通过颅骨32中常见钻孔。引线20可以放置在大脑28内的任何位置处，从而使得电极24、26能够在治疗期间向大脑28内的目标治疗递送位点提供电刺激。不同的神经或精神障碍可以与大脑28的一个或多个区域中的活动相关联，所述活动可能因患者而不同。因此，由以引线20递送的电刺激治疗的目标治疗递送位点可以是基于患者病情选择的。例如，大脑28内用于控制患者12的移动障碍的适当目标治疗递送位点可以包括以下各项中的一项或多项：脚桥核(ppn)、丘脑、基底核结构(例如，苍白球、黑质或底丘脑核)、未定带、纤维束、豆核束(及其分支)、豆状核袢或forel区(fieldofforel)(丘脑束)。ppn还可以被称为脑桥脚被盖核。
作为另一个示例，在mdd、躁郁症、ocd或其他焦虑疾病的情况下，可以植入引线20以便向大脑28的内囊前肢、以及仅内囊前肢的腹侧部分(也被称为vc/vs)、扣带皮层的膝下部分(其可以被称为cg25)、前扣带皮层布罗德曼区32和24、前额皮质的各部位(包括背外侧和内侧前额叶皮质(pfc)(例如，布罗德曼区9)、腹正中前额皮质(例如，布罗德曼区10)、外侧和内侧眶额皮层(例如，布罗德曼区11))、内侧或伏隔核、丘脑、丘脑髓板内核、杏仁核、海马体、外侧下丘脑、蓝斑核、中缝背核、中脑腹侧被盖区、黑质、丘脑底核、丘脑下脚、丘脑的背内侧核、松果体缰、终纹的床核、或其任意组合递送电刺激。
作为另一个示例，例如，在惊厥症或阿尔茨海默病的情况下，可以植入引线20以便向巴贝兹回路(circuitofpapez)内的区域，如例如，丘脑前核、内囊、扣带回、穹窿、乳头体、乳头丘脑束(乳头体丘脑纤维束)或海马体中的一者或多者递送电刺激。
作为另一个示例，在帕金森病的情况下，可以植入引线20以便向丘脑底核(stn)内的区域递送电刺激(或者单侧地或者双侧地)。还设想了不位于患者12的大脑28中的目标治疗递送位点。
尽管引线20在图1中被示出为耦合至公共引线延伸段18，但是在其他示例中，引线20可以经由单独的引线延伸段耦合至imd16或者直接耦合至imd16。此外，尽管图1将系统10展示为包括经由引线延伸段18耦合至imd16的两条引线20a和20b，但是在一些示例中，系统10可以包括一条引线或多于两条引线。
在图1中所示的示例中，引线20的电极24、26被示出为环形电极。环形电极可以相对易于编程并且可能能够向与引线20相邻的任何组织递送电场。在其他示例中，引线20的电极24、26可以具有不同的配置。例如，引线20的电极24、26中的一个或多个电极可以具有复杂的电极阵列几何结构，所述几何结构能够产生成形的电场，包括交叉刺激。复杂电极阵列几何结构的示例可以包括沿着引线的长度而定位在不同轴向位置处以及绕引线的外围(例如，圆周)而定位在不同角位置处的电极阵列。复杂电极阵列几何结构可以包括除了或代替环形电极的围绕每条引线20的周长的多个电极(例如，部分环形或分段式电极)。以此方式，电刺激可以从引线20指引至特定方向以便增强治疗疗效并减小由于刺激大组织体积而引起的可能不良副作用。作为进一步示例，电极可以是可以承载在扁条形引线或圆柱形引线上的贴片电极。
如在图1的示例中所展示的，引线20a的电极组24可以包括电极24a、24b、24c和24d，并且引线20b的电极组26可以包括电极26a、26b、26c和26d。在一些示例中，电极24和26中的每一个电极都可以被配置成用于独立地递送电刺激。
在一些示例中，imd16的外壳34可以包括一个或多个刺激电极和/或感测电极。例如，外壳34可以包括当imd16植入患者12体内时暴露于患者12的组织的导电材料或者可以附接于外壳34的电极。在其他示例中，引线20可以具有除了如图1中所示出的具有有源或无源尖端构型的细长柱形体之外的形状。例如，引线20可以是扁条形引线、球形引线、可弯曲式引线或者在治疗患者12中有效的任何其他类型的形状。
imd16可以根据一个或多个刺激治疗程序(本文中也被称为“刺激参数值集合”)向患者12的大脑28递送电刺激治疗。刺激治疗程序可以限定针对由imd16的刺激发生器生成的并且从imd16经由一个或多个电极24、26向患者12体内的目标治疗递送位点递送的治疗的一个或多个电刺激参数值。电刺激参数可以限定电刺激治疗的方面，并且可以包括例如电刺激信号的电压或电流振幅、电刺激的电荷电平、电刺激信号的频率、波形形状、接通/断开循环状态(例如，如果循环“断开”，则刺激总是接通，并且如果循环“接通”，则刺激循环接通或断开)、以及在电刺激脉冲的情况下的脉冲速率、脉冲宽度、和其他适当的参数(比如，持续时间或占空比)。此外，如果不同的电极可用于递送刺激，那么治疗程序的治疗参数可以进一步由电极组合表征，所述电极组合可以限定所选电极24、26及其对应极性。在一些示例中，可以使用连续波形来递送刺激并且刺激参数与限定此波形。
除了被配置成用于递送治疗以便管理患者12的障碍以外，治疗系统10可以被配置成用于感测患者12的生物电大脑信号或另一个生理参数。例如，imd16可以包括感测模块，所述感测模块被配置成用于经由电极24、26的子集、另一个电极组或者两者来感测大脑28的一个或多个区域内的生物电大脑信号。因此，在一些示例中，电极24、26可以用于将电刺激从治疗模块递送至大脑28内的目标位点以及感测大脑28内的大脑信号。然而，imd16还可以使用单独的感测电极组来感测生物电大脑信号。在一些示例中，imd16的感测模块可以经由一个或多个电极24、26来感测生物电大脑信号，所述一个或多个电极还用于向大脑28递送电刺激。在其他示例中，电极24、26中的一个或多个电极可以用于感测生物电大脑信号，而一个或多个不同的电极24、26可以用于递送电刺激。
外部医疗设备编程器14被配置成用于根据需要与imd16无线通信以便提供或检索治疗信息。编程器14是用户(例如，临床医生和/或患者12)可以用来与imd16通信的外部计算设备。例如，编程器14可以是临床医生用来与imd16通信并对imd16的一个或多个治疗程序进行编程的临床医生编程器。此外或替代地，编程器14可以是患者编程器，所述患者编程器允许患者12选择程序和/或查看和修改治疗参数值。临床医生编程器相比患者编程器可以包括更多的编程特征。换言之，更加复杂或敏感的任务可以仅由临床医生编程器所允许以便防止未经训练的患者对imd16作出非期望改变。
编程器14可以是具有可由用户观看的显示器以及用于向编程器14的接口(即，用户输入机构)提供输入的手持式计算设备。例如，编程器14可以包括用于向用户呈现信息的小显示屏(例如，液晶显示器(lcd)或发光二极管(led)显示器)。此外，编程器14可以包括触摸屏显示器、键盘、按钮、外围指向设备、语音激活或者允许用户通过编程器14的用户界面进行导航并且提供输入的另一个输入机构。如果编程器14包括按钮和键盘，则按钮可以专用于执行某项功能(例如，电源按钮)，按钮和键盘可以是软按键，所述软按键根据用户界面的由用户目前观看的部分或其任何组合在功能方面进行改变。
在其他示例中，编程器14可以是更大的工作站或者在另一个多功能设备内的单独应用，而不是专用计算设备。例如，多功能设备可以是笔记本计算机、平板计算机、工作站、一个或多个服务器、蜂窝电话、个人数字助理或者可以运行应用的另一个计算设备，所述应用使计算设备能够作为安全医疗设备编程器14而运行。耦合至计算设备的无线适配器可以使计算设备与imd16之间的安全通信成为可能。
当编程器14被配置成由临床医生使用时，编程器14可以用于向imd16传输编程信息。编程信息可以包括例如硬件信息(比如，引线20的类型、电极24、26在引线20上的安排、引线20在大脑28内的位置)、限定了治疗参数值的一个或多个治疗程序、针对一个或多个电极24、26的治疗窗、以及可用于编程到imd16中的任何其他信息。编程器14还可能能够完成功能测试(例如，测量引线20的电极24、26的阻抗)。
临床医生还可以借助于编程器14来生成治疗程序并将其存储在imd16内。编程器14可以通过提供用于标识潜在有益的治疗参数值的系统而辅助临床医生创建/标识治疗程序。例如，在编程会话期间，编程器14可以自动地选择用于向患者递送治疗的电极组合。在一些示例中，治疗程序中的至少一些治疗程序可以具有相同电极组合(但是至少一个其他治疗参数的不同值)，并且可以将这些治疗程序组织到子集中，每个子集具有相同的电极组合。编程器14的处理器可以为每个子集选择最有效的治疗程序并且显示所选治疗程序的列表。临床医生可以从所述列表中选择英用于向患者12提供治疗的治疗程序从而解决与患者病情相关联的症状。
编程器14还可以被配置成由患者12使用。当配置成患者编程器时，编程器14可以具有有限的功能(相比于临床医生编程器)以便防止患者12变更imd16的关键功能或者可能对患者12有害的应用。
无论编程器14被配置成用于临床医生还是患者使用，编程器14被配置成用于经由无线通信与imd16以及可选地另一个计算设备通信。编程器14例如可以使用本领域中已知的射频(rf)和/或感应遥测技术经由无线通信与imd16通信，所述技术可以包括用于近端、中距离、或更长距离通信的技术。编程器14还可以使用各种局部无线通信技术(比如，根据802.11或蓝牙规范设置的rf通信、根据irda规范设置的红外(ir)通信、或者其他标准或专有遥测协议)中的任何局部无线通信技术经由有线或无线连接与另一个编程器或计算设备通信。编程器14还可以经由可移除介质(比如，磁盘或光盘、存储卡或记忆棒)的交换与其他编程设备或计算设备通信。此外，编程器14可以经由本领域已知的远程遥测技术与imd16和另一个编程器通信，例如经由个域网(pan)、局域网(lan)、广域网(wan)、公共交换电信网络(pstn)或蜂窝式电话网通信。
可以将治疗系统10实施成用于在几个月或几年的过程中向患者12提供长期刺激治疗。然而，还可以试验性地采用系统10来在完全植入之前评估治疗。如果被临时地实施，则系统10的一些部件可以不植入患者12体内。例如，患者12可以装配有外部医疗设备(比如，试验刺激器)而不是imd16。外部医疗设备可以耦合至经皮引线或者经由经皮延伸段耦合至植入式引线。如果试验刺激器指示dbs系统10向患者12提供了有效治疗，则临床医生可以将长期刺激器植入患者12体内以便进行相对长期治疗。
虽然dbs可以成功地减少一些神经疾病的症状，但是刺激还可能引起不期望的副作用(本文中所也被称为不良反应)。副作用可以包括失禁、刺痛、失衡、瘫痪、言语不清、失忆、失去自制力以及许多其他神经问题。副作用可以从轻度到严重。dbs可以通过无意地向靠近目标解剖区域的解剖区域提供电刺激脉冲而引起一个或多个不良反应。这些解剖区域可以被称为与不良刺激作用相关联的区域。由于这个原因，临床医生可以用一个治疗程序(或多个治疗程序)对imd16进行编程，所述治疗程序定义了平衡有效治疗并使副作用最小化的刺激参数值。
借助于编程器14或另一个计算设备，临床医生可以选择针对治疗系统10的治疗参数的值，包括电极组合。通过选择用于向患者12递送电刺激治疗的特定电极24、26，临床医生可以修改至大脑28内的一个或多个特定组织区域(例如，特定解剖结构)且避免大脑28内的其他组织区域的电刺激治疗。此外，通过选择限定了电刺激信号的其他刺激参数值(例如，振幅、脉冲宽度和脉冲速率)的值，临床医生可以生成用于患者12的经由所选电极子集递送的有效治疗。由于生理差异、病情差异以及引线布置的不准确性，参数值可以在患者之间变化。
在编程会话期间，临床医生可以确定一个或多个治疗程序，所述一个或多个治疗程序可以向患者12提供有效治疗。患者12可以向临床医生提供关于被评估的特定程序的疗效的反馈，所述反馈可以包括与根据特定程序递送治疗的不良反应有关的信息。在一些示例中，患者反馈可以用于确定临床评定量表分数。一旦临床医生已经标识了可能对患者12有益的一个或多个程序，患者12就可以继续评估过程并判定哪个程序最佳地缓解了患者12的病情或者以其他方式向患者12提供有效治疗。编程器14可以通过提供标识潜在有益的治疗参数值的方法系统来辅助临床医生创建/标识治疗程序。
根据本公开的一种或多种技术并且如以下进一步详细地讨论的，在一些示例中，设备(例如，imd16、编程器14、和/或另一个计算设备)可以被配置成用于自动地选择多个电极组合中用于向患者递送电刺激的电极组合。例如，imd16可以基于在多个电极组合中的一个或多个电极组合之间测量的电信号来确定针对特定患者的电信号表示。作为一个示例，imd16可以从电极对24和/或电极对26中感测电信号(例如，亚微伏局部场电位(lfp))。
基于针对特定患者的电信号表示，设备可以选择多个电极组合中用于向特定患者递送电刺激的电极组合。例如，imd16可以使用机器学习模型来选择电极组合24、电极组合26和/或imd16的如所谓的外壳或金属壳电极等电极。在一些示例中，imd16可以使用根据图5的技术来训练的机器学习模型。例如，imd16可以使用基于针对多个患者的多个电信号表示来训练的机器学习模型。在一些示例中，所述多个电信号表示中的每个对应电信号表示与所述多个电极中选择用于所述多个患者中的每个对应患者的对应电极组合相关联。在一些示例中，所述多个患者可以不包括所述特定患者，并且相反可以是除了所述特定患者以外的患者。在一些示例中，所述多个患者可以包括所述特定患者。以此方式，本公开的技术可以将电极选择自动化。
imd16可以被配置成用于经由所选电极组合来向特定患者递送电刺激。作为imd16自动地选择电极组合的一个示例，imd16可以自配置成用于经由所选电极组合来向特定患者递送电刺激。作为编程器14选择电极组合的另一个示例，编程器14可以将imd16配置成用于经由所选电极组合来向特定患者递送电刺激。作为另一个计算设备选择电极组合的又另一个示例，另一个计算设备可以向临床医生输出对所选电极组合的指示，所述临床医生可以将所选电极组合输入到编程器14中，所述编程器可以将imd16配置成用于经由所选电极组合来向特定患者递送电刺激。作为又另一个示例，计算设备可以向编程器14传达所述指示，所述编程器可以将imd16配置成用于经由所选电极组合来向特定患者递送电刺激。
图2是功能框图，展示了示例imd16的部件。在图2中所示出的示例中，imd16包括处理器60、存储器62、刺激发生器64、感测模块66、开关模块68、遥测模块70和电源72。存储器62以及本文中所描述的其他存储器可以包括任何易失性或非易失性介质，比如，随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、非易失性ram(nvram)、电可擦除可编程rom(eeprom)、闪存等。存储器62可以存储计算机可读指令，所述计算机可读指令在由处理器60执行时使imd16执行本文中所描述的各种功能。
在图2中所示出的示例中，存储器62可以将治疗程序74、操作指令76和电极选择模块78存储在例如存储器62内的单独存储器或者存储器62内的单独区域中。所存储的每个治疗程序74依据电刺激参数(比如，电极组合、电流或电压振幅)的对应值限定特定治疗程序，并且，如果刺激发生器64生成并递送刺激脉冲，则治疗程序可以限定刺激信号的脉冲宽度和脉冲速率的值。所存储的每个治疗程序74还可以被称为刺激参数值集合。操作指令76在处理器60的控制下指导imd16的一般操作，并且可以包括用于经由电极24、26监测一个或多个大脑区域内的大脑信号并向患者12递送电刺激治疗的指令。如以下进一步详细地讨论的并且根据本公开的一种或多种技术，在一些示例中，存储器62可以存储电极选择模块78，所述电极选择模块可以包括可由处理器60执行以便选择用于递送电刺激的一个或多个电极的指令。例如，电极选择模块78可由处理器60执行以便选择电极24和/或电极26中用于根据图4的技术来递送电刺激的一个或多个电极。
刺激发生器64在处理器60的控制下生成用于经由所选电极24、26组合递送至患者12的刺激信号。在一些示例中，刺激发生器64生成刺激信号并经由所选电极组合24、26基于所存储的一个或多个治疗程序74将刺激信号递送至大脑28(图1)的一个或多个目标区域。大脑28内针对刺激信号或其他类型的治疗和刺激参数值的目标组织位点可以取决于治疗系统10被实施成用于对其进行管理的患者病情。虽然描述了刺激脉冲，但是刺激信号可以属于任何形式，比如，连续时间信号(例如，正弦波)等。
在本公开中所描述的处理器(包括处理器60)可以包括一个或多个数字信号处理器(dsp)、通用微处理器、专用集成电路(asic)、现场可编程逻辑阵列(fpga)、或其他等效集成或离散逻辑电路、或其组合。归属于本文中所描述的处理器的功能可由硬件设备提供并且可以被具体化为软件、固件、硬件或其任何组合。处理器60被配置成用于根据由存储器62存储的治疗程序74控制刺激发生器64来应用由一个或多个程序指定的特定刺激参数值，比如，振幅、脉冲宽度和脉冲速率。
在图2中所示出的示例中，引线20a的电极组24包括电极24a至24d，并且引线20b的电极组26包括电极26a至26d。处理器60可以控制开关模块68来将由刺激发生器64生成的刺激信号应用于所选电极组合24和/或电极组合26。具体地，开关模块68可以将刺激信号耦合至在引线20内的所选导体，所述导体进而在所选电极24和/或电极26两端传递刺激信号。开关模块68可以是开关阵列、开关矩阵、多路复用器、或者被配置成用于将刺激能量选择性地耦合至所选电极24和/或电极26以及用于使用所选电极24和/或电极26来选择性地感测生物电大脑信号的任何其他类型的切换模块。因此，刺激发生器64经由开关模块68和引线20内的导体耦合至电极24和/或电极26。然而，在一些示例中，imd16不包括开关模块68。例如，在一些示例中，imd16可以包括耦合至每个电极的单独电压源源或电流源(即，针对电极24和/或电极26中的每个电极的单独电压源和/或电流源)。
如以上所讨论的，处理器60可以控制开关模块68来将由刺激发生器64生成的刺激信号应用于所选电极组合24和/或电极组合26。在一些示例中，所选电极组合24和/或电极组合26可以是单极的。例如，所选单极组合可以包括电极24或电极26中的一个触头组合imd16的外壳(即，外壳或金属壳)上的电极，其中，一个是阳极并且另一个是阴极。在一些示例中，所选电极组合24和/或电极组合26可以是双极的。作为一个示例，所选双极组合可以包括来自电极24的两个触头，其中，一个是阳极并且另一个是阴极。作为另一个示例，所选双极组合可以包括来自触头26的两个电极，其中，一个是阳极并且另一个是阴极。作为另一个示例，所选双极组合可以包括来自电极24的电极和来自电极26的电极，其中，一个是阳极并且另一个是阴极。在一些示例中，所选电极组合24和/或电极组合26可以多极的。作为一个示例，所选多极组合可以包括从电极24中选择的多个阳极和/或多个阴极。作为另一个示例，所选多极组合可以包括从电极26中选择的多个阳极和/或阴极。作为一个示例，所选多极组合可以包括从电极24和电极26中选择的多个阳极和/或多个阴极。
刺激发生器64可以是单通道或多通道刺激发生器。具体地，刺激发生器64可能能够在给定的时间处经由单个电极组合递送单个刺激脉冲、多个刺激脉冲或者连续的信号，或者在给定的时间处经由多个电极组合递送多个刺激脉冲。然而，在一些示例中，刺激发生器64和开关模块68可以被配置成用于在时间交叉的基础上递送多个通道。例如，开关模块68可以用于在不同的时间处在不同的电极组合之间对刺激发生器64的输出进行时分以便向患者12递送刺激能量的多个程序或多通道。
感测模块66在处理器60的控制下被配置成用于经由电极24和/或电极26的所选子集或者使用一个或多个电极24和/或电极26以及imd16的导电外壳34的至少一部分、imd16的外壳上的电极或另一个参照物来感测患者12的生物电大脑信号。处理器60可以控制开关模块68来将感测模块66电连接至所选电极24和/或电极26。以此方式，感测模块66可以使用不同的电极组合24和/或电极组合26(和/或除了电极24和/或电极26中的电极以外的参照物)来选择性地感测生物电大脑信号。
尽管在图2中感测模块66与刺激发生器64和处理器60一起被结合到公共外壳34中，但是在其他示例中，感测模块66处于与imd16的外壳34分离的外壳中并且经由有线或无线通信技术与处理器60通信。
遥测模块70被配置成用于在处理器60的控制下支持imd16与外部编程器14或另一个计算设备之间的无线通信。imd16的处理器60可以经由遥测模块70从编程器14接收各种刺激参数(比如，振幅和电极组合)的值作为程序的更新。治疗程序的更新可以存储在存储器62的治疗程序74部分内。imd16中的遥测模块70以及在本文所描述的其他设备和系统(比如，编程器14)中的遥测模块可以通过rf通信技术完成通信。此外，遥测模块70可以使用编程器14经由imd16的近端诱导交互与外部医疗设备编程器14通信。因此，遥测模块70可以在连续的基础上或者根据来自imd16或编程器14的请求以周期性间隔向外部编程器14发送信息。
电源72向imd16的各部件递送操作功率。电源72可以包括小的可再充电或不可再充电电池以及用于产生操作功率的功率生成电路。可以通过外部充电器与imd16内的导电充电线圈之间的近端诱导交互完成再充电。在一些示例中，功率要求可以小到足以允许imd16利用患者运动并实施动能提取设备以便对可充电电池进行涓流充电。在其他示例中，可以在有限时间段内使用传统电池。
图3是功能框图，展示了示例医疗设备编程器14(图1)的部件。编程器14包括处理器80、存储器82、遥测模块84、用户界面86和电源88。处理器80控制用户界面86和遥测模块84，并且存储并检索来往于存储器82的信息和指令。编程器14可以被配置成用作临床医生编程器或者患者编程器。处理器80可以包括一个或多个处理器的任何组合，包括一个或多个微处理器、dsp、asic、fpga或其他等效集成或离散逻辑电路。因此，处理器80可以包括任何适当结构(无论是在硬件、软件、固件或其任何组合)以便执行本文中归属于处理器80的功能。
用户(比如，临床医生或患者12)可以通过用户界面86与编程器14交互。用户界面86包括显示器(未示出)，比如，lcd或led显示器或其他类型的屏幕，使用所述显示器处理器80可以呈现与治疗相关的信息(例如，电极和相关联的治疗窗)。此外，用户界面86可以包括输入机构以便从用户接收输入。输入机构可以包括例如以下各项中的任何一项或多项：按钮、键盘(例如，字母数字键盘)、外围指向设备、触摸屏或者允许用户通过由编程器14的处理器80呈现的用户界面导航并且提供输入的另一个输入机构。在其他示例中，用户界面86还包括用于向患者12提供可听通知、指令或其他声音，从患者12接收话音命令或两者的音频电路。
存储器82还可以包括用于操作用户界面86和遥测模块84以及用于管理电源88的指令。在图3中所示出的示例中，存储器82还存储电极选择模块78。
如以下进一步详细地讨论的并且根据本公开的一种或多种技术，在一些示例中，存储器62可以存储电极选择模块78，所述电极选择模块可以包括可由处理器80执行以便选择用于递送电刺激的一个或多个电极的指令。例如，电极选择模块78可由处理器60执行以便选择电极中用于根据图4的技术来递送电刺激的一个或多个电极。
在一些示例中，患者12、临床医生或另一个用户可以以其他方式与编程器14的用户接口86交互以便手动地选择治疗程序、生成新的治疗程序、修改治疗程序、将新程序传输至imd16或其任何组合。
存储器82可以包括任何易失性或非易失性存储器，比如，ram、rom、eeprom或闪存。存储器82还可以包括可移除存储器部分，所述可移除存储器部分可以用于提供存储器更新或存储器容量的增大。可移除存储器还可以允许敏感患者数据在编程器14由不同的患者使用之前被移除。
编程器14中的无线遥测可以通过外部编程器14与imd16的rf通信或近端诱导交互完成。这种无线通信通过使用遥测模块84是可能的。因此，遥测模块84可以类似于包含在imd16内的遥测模块。在其他示例中，编程器14可能能够通过有线连接进行红外通信或直接通信。以此方式，其他外部设备可能能够在不需要建立安全无线连接的情况下与编程器14通信。
电源88被配置成用于向编程器14的部件递送操作功率。电源88可以包括电池以及用于产生操作功率的功率生成电路。在一些示例中，电池可以是可再充电的以允许延长的操作。可以通过将电源88电耦合至连接至交流电(ac)插座的托架或插头而完成再充电。此外，可以通过外部充电器与编程器14内的感应充电线圈之间的近端诱导交互完成再充电。在其他示例中，可以使用传统电池(例如，镉镍蓄电池或锂离子电池)。此外，编程器14可以直接耦合至交流电插座以便进行操作。
虽然各种信息被展示和描述为存储在编程器14的存储器82中，但是将理解的是，这种信息中的一些或全部信息可以可替代地或另外地存储在imd16的存储器62内。此外，如以下所讨论的，归属于编程器14的处理器80的功能中的至少一些功能可以替代地或另外地归属于imd的处理器60(并且反之亦然)。
图4是概念图，展示了根据本公开的一种或多种技术的电极选择模块78的一个示例的进一步细节。如以上所讨论的，电极选择模块78可以包括在imd16或编程器14中的任一者、或任何其他计算设备内，并且可以包括用于由一个或多个处理器执行以便执行如本公开中所描述的电极选择的指令。在以下描述电极选择模块78的功能时，所述描述是指对与电极选择模块相关联的指令的执行。
根据本公开的一种或多种技术，电极选择模块78可以接收针对特定患者的电信号表示。例如，如图4中所展示的，触头选择模块78可以接收局部场电位(lfp)数据92。在一些示例中，可以通过在如imd16的电极24和/或电极26等各种电极组合两端测量lfp来生成lfp数据92。
如图4中所展示的，电极选择模块78可以包括多个机器学习模型94a至94n(统称为“机器学习模型94”)。在一些示例中，模型94中的每个模型可以是基于针对多个患者的多个电信号表示中的一个或多个电信号表示来训练的支持向量机(svm)分类器。机器学习模型94中的每个机器学习模型可以与所述多个电极中的特定电极组合相关联。例如，机器学习模型94a可以与电极24a相关联(即，当电极24a被选择用于进行单极刺激时，可以基于感测到的电信号表示来训练机器学习模型94a)；机器学习模型94b可以与电极24b相关联(即，当电极24b被选择用于进行单极刺激时，可以基于感测到的电信号表示来训练机器学习模型94b)；并且机器学习模型94n可以与电极24a和电极24c两者相关联(即，当电极24a和电极24c被选择用于进行双极刺激时，可以基于所感测到的电信号表示来训练机器学习模型94n)。
机器学习模型94中的每个机器学习模型可以被配置成用于确定对应分数(分别为分数96a至96n，统称为“分数96”)，所述分数指示针对特定患者的电信号模式与之前从共同具有以下事实的多个患者处获得的电信号模式相似的程度：用于递送电刺激的特定电极选择产生针对患者的有效治疗。例如，机器学习模型94a可以确定分数96a，所述分数指示患者的电信号模式与来自经由电极24a接收了有效电刺激治疗的患者的模式相似的程度；机器学习模型94b可以确定分数96b，所述分数指示患者的电信号模式与来自经由电极24b接收了有效电刺激治疗的患者的模式相似的程度；机器学习模型94n可以确定分数96n，所述分数指示患者的电信号模式与来自经由电极24a和电极24c两者的组合接收了有效电刺激治疗的患者的模式相似的程度。
如图4中所展示的，电极选择模块78可以包括选择器98，所述选择器可以被配置成用于选择用于向患者递送电刺激的电极组合。例如，选择器98可以基于分数96选择电极组合。在一些示例中，机器学习模型确定的分数越高，与机器学习模型相关联的电极组合将越有可能有益于向特定患者递送治疗。作为一个示例，选择器98可以选择与机器学习模型94中确定分数96中的最高分数的机器学习模型相关联的触头或电极组合。例如，在分数96a为0.9，分数96b为0.43，并且分数96n为0.56的情况下，选择器可以选择与机器学习模型94a相关联的电极组合(即，触头24a)来向特定患者递送电刺激。如图4所展示的，选择器98可以将所选电极组合输出为所选电极100。
如以上所讨论的，imd16可以被配置成用于经由所选电极组合来向特定患者递送电刺激。电极选择模块78可以生成用于对经由所选电极组合来进行的对电刺激的递送进行控制的信息。作为电极选择模块78包括在imd16中的一个示例，电极选择模块78可以使imd16自配置成用于经由所选电极100向特定患者递送电刺激。作为电极选择模块78包括在编程器14中的另一个示例，电极选择模块78可以使编程器14将imd16配置成用于经由所选电极组合向特定患者递送电刺激。作为电极选择模块78包括在另一个计算设备(即，不是imd16或编程器14)中的又另一个示例，电极选择模块78可以使另一个计算设备向临床医生输出对所选电极组合的指示，所述临床医生可以将所选触头组合输入到编程器14中，所述编程器可以将imd16配置成用于经由所选电极组合来向特定患者递送电刺激。作为又另一个示例，电极选择模块78可以使计算设备向编程器14传达所述指示，所述编程器可以将imd16配置成用于经由所选电极组合来向特定患者递送电刺激。
图5是根据本公开的一种或多种技术的用于自动地选择用于递送电刺激的电极组合的示例技术的流程图。尽管图5的技术被主要描述为由imd16的处理器60执行，但是在其他示例中，另一个处理器(单独地或结合处理器60)可以执行图5的技术的任何部分。例如，编程器14的处理器80或另一个计算设备的处理器(单独地或结合处理器80)可以执行图5的技术的任何部分。
如图5中所展示的，如imd16的处理器60等设备可以确定针对特定患者的电信号表示(502)。如以上所讨论的，如治疗系统10等治疗系统可以被配置成用于感测患者的生物电大脑信号。例如，处理器60可以分别利用引线20a和20b的电极24、26中的一个或多个电极来在不同电极组合24和26两端测量特定患者的大脑的局部场电位(lfp)。克梅雷尔(kaemmerer)于2014年3月3日提交的美国申请序列号14/195,489“therapeuticwindowdetermination(治疗窗确定)”(所述申请的全部内容通过引用结合在此)描述了如何可以将电极用于感测lfp和递送电刺激两者。
然后，处理器60可以基于针对特定患者的电信号表示和针对多个患者的多个电信号表示来选择用于向特定患者递送电刺激治疗的电极组合(504)。卡尔森(carlson)等人于2013年4月23日发布的美国专利号8,428,733“stimulationelectrodeselection(刺激电极选择)”(所述专利的全部内容通过引用结合在此)描述了如何可以基于在患者的大脑内感测到的生物电信号来选择用于向患者递送刺激的刺激电极组合。在一些示例中，处理器60可以使用一个或多个机器学习模型来选择电极组合。例如，处理器60可以利用多个支持向量机(svm)(所述多个支持向量机中的每个支持向量机都与所述多个电极中的特定电极或电极组合相关联)来选择用于特定患者的电极或电极组合。在一些示例中，所述多个电信号表示中的每个对应电信号表示与所述多个电极中选择用于所述多个患者中的每个对应患者的对应电极或电极组合相关联，并且可以基于所述多个电信号表示中的一个或多个电信号表示来训练所述多个svm中的每个svm。
在一些示例中，可以基于所述多个电信号表示的西塔频带中的信号和/或贝塔频带中的信号来训练所述多个svm中的每个svm。在一些示例中，可以基于所述多个电信号表示中与少于所有可能电极组合之间的电信号相对应的电信号表示来训练所述多个svm中的每个svm。例如，在存在十二个电极组合的情况下，可以基于所述多个电信号表示中与六个电极组合之间的电信号相对应的电信号表示来训练所述多个svm中的每个svm。
在一些示例中，处理器60可以被配置成用于通过为所述多个svm中的每个对应svm确定对应分数来使用所述多个svm，所述分数指示患者的电信号模式与来自从与对应svm相关联的对应电极组合接收了有效电刺激治疗的患者的模式相似的程度。在一些示例中，针对特定患者的电信号表示与使用对应电极组合来接收了有效电刺激治疗的患者的模式相似的程度越大，经由对应电极组合来递送治疗将有益于特定患者的可能性越大。如此，处理器60可以被配置成用于基于所述分数来选择用于向特定患者递送刺激的电极组合。
在一些示例中，处理器60可以控制刺激器经由所选电极组合来向特定患者递送电刺激(506)。在一些示例中，处理器60可以控制刺激器避免经由所选电极组合来向特定患者递送电刺激，直到接收到来自临床医生和/或特定患者的批准为止。在一些示例中，处理器60可以在未接收到来自临床医生和/或特定患者的批准的情况下开始经由所选电极组合来向特定患者递送电刺激。
在一些示例中，处理器60可以周期性地执行图5的技术。例如，处理器60可以周期性地(例如，每小时、每天、每周、每月等)确定针对特定患者的经更新的电信号表示，基于经更新的电信号表示来选择经更新的电极组合，并且经由经更新的电极组合来向特定患者递送电刺激。以此方式，本公开的技术可以使处理器60能够自动地适应于特定患者的大脑随着时间发生的变化。
例如，在第一时间，处理器60可以确定针对特定患者的电信号表示，基于电信号表示来选择电极组合，并且经由电极组合来向特定患者递送电刺激。例如，在稍后的第二时间，处理器60可以确定针对特定患者的经更新的电信号表示，基于经更新的电信号表示来选择经更新的电极组合，并且经由经更新的电极组合来向特定患者递送电刺激。在如特定患者的大脑在第一时间与第二时间之间没有变化的一些示例中，经更新的电极组合可以与基于在第一时间确定的电信号表示来选择的电极组合相同。在如特定患者的大脑在第一时间与第二时间之间已经变化的一些示例中，经更新的电极组合可以与基于在第一时间确定的电信号表示来选择的电极组合不同。
图6是根据本公开的一种或多种技术的用于训练一个或多个机器学习模型的示例技术的流程图。尽管图6的技术被主要描述为由编程器14的处理器80执行，但是在其他示例中，另一个处理器(单独地或结合处理器80)可以执行图6的技术的任何部分。例如，imd16的处理器60或另一个计算设备的处理器(单独地或结合处理器80)可以执行图6的技术的任何部分。
在一些示例中，设备可以执行数据收集和管理以便开发和训练一个或多个机器学习模型。例如，如图6中所展示的，如编程器14的处理器80等设备可以确定多个电信号表示，所述多个电信号表示中的每个电信号表示与对应电极组合相关联(602)。在临床医生在与感测到电信号表示的会话相同的会话期间(或者暂时接近于(例如，1小时、1天等内)感测到电信号表示的时间)选择特定电极组合的情况下，电信号表示可以与特定电极组合相关联。如以上所讨论的，如治疗系统10等治疗系统可以被配置成用于感测患者的生物电大脑信号或另一个生理参数。可以被配置成用于感测生物电大脑信号的治疗系统的示例是美敦力公司(medtronicinc.)生产的activapc+s。在一些示例中，被配置成用于感测生物电大脑信号的治疗系统(例如，activapc+s)可以植入到多个患者(例如，患有先天性帕金森病的患者)体内。在所述多个患者中的每个患者体内，治疗系统可以附接至被定位在患者的stn中的dbs引线(例如，美敦力公司生产的型号3389)。
植入式治疗系统可以用于生成所述多个电信号表示。例如，在设备植入和随访会话期间(例如，延长至六个月或更多)，可以取得/保存来自dbs引线的记录。在一些示例中，可以在休息的患者处于无药物状态的情况下取得所述记录。在一些示例中，在单个场合下获得的记录集可以被称为“蒙太奇”或电信号表示。示例蒙太奇可以包括多个电极组合之间的30到60个第二双极记录。例如，在电极包括四个电极(e0、e1、e2、e3)的情况下，示例蒙太奇可以包括四个电极的六种组合(例如，e0-e1、e0-e2、e0-e3、e1-e2、e1-e3、e2-e3)之间的30到60个双极记录，所述记录在约422hz下采样并且在约0.5hz与约100hz之间进行硬件滤波。
在一些实施例中，可以将多于一个电极植入单个患者体内。例如，可以将第一电极植入患者大脑的左半球内并且可以将第二电极植入患者大脑的右半球内。在这种示例中，可以将电极顺序地编号。比如，第一电极的电极(c)可以被称为c0、c1、c2和c3，并且第二电极的触头可以被称为c4、c5、c6和c7。在其他示例中，第二电极的电极可以被称为c8、c9、c10和c11。
在一些示例中，在每次临床访问结束时，临床医生(例如，神经学家)可以通过在其他参数当中选择用于提供刺激的(多个)刺激电极(例如，c0、c1、c2、c3或其某个组合或其中的两个或更多个电极，连同对应极性)来对患者的dbs治疗进行编程。如此，蒙太奇中的每个蒙太奇(例如，电信号表示)可以与对应电极(例如，由临床医生选择的电极)组合相关联。下表(1)展示了在记录了针对十五个患者的蒙太奇的情况下，在临床访问时临床医生选择了哪些电极。因为表(1)包括多于十五个数据点，所以一些患者让在多个场合下记录蒙太奇和选择电极。如表(1)所示出的，在大多数时间，临床医生选择电极c1来递送单极(monopolar)(也被称为单极(unipolar))刺激(即，例如刺激器外壳上的单个阳极和引线上的单个阴极递送的刺激，或反之亦然)。然而，在表(1)中所示出的数据集中表示了对电极c2、c3的选择和使用c1和c2两者来进行的双极刺激。如以上所讨论的，在一些示例中，植入式设备的外壳(例如，imd16的外壳34)可以包括可以起到用于递送刺激的阳极或阴极作用的一个或多个刺激电极。
表(1)患者和蒙太奇记录的计数
在一些示例中，可以执行频谱分析以便标识可以用于训练一个或多个机器学习模型的特征。例如，对于单个蒙太奇中的六个记录中的每个记录，可以使用长度为1024的具有50％重叠的汉明窗(给定0.41hz的频率分辨率)来计算功率谱。所产生的功率谱密度(psd)可以用于计算多个频带(例如，3-5hz，5-10hz，以及10hz与90hz之间的每10hz)中的平均功率。在一些示例中，由于基线漂移和以2.5hz为中心的硬件噪声的伪像而可以消除低于3hz的频率。蒙太奇中的记录中的一个或多个记录的多个频带(例如，以上所描述的11个频带)中的平均功率可以用于创建特征集以供随后分析。例如，在蒙太奇包括六个记录的情况下，这六个记录中的一个或多个记录可以用于创建特征集。
图7a至图7c展示了根据本公开的一种或多种技术的可以用于创建特征集以供分类的数据的一些示例。图7a是指示图7b和图7c中的数据表示了哪些电极的图例。具体地，由图7a展示为与电极组合相对应的不同线类型与由图7b和图7c展示的不同线类型相对应。例如，如由图7a所展示的，细实线与e0-e1电极组合相对应，并且粗实线与e0-e3电极组合相对应。图7b和图7c中的每个图包括横轴，所述横轴表示以赫兹(hz)为单位的频率；纵轴，所述纵轴表示每根赫兹毫伏的平方
在一些示例中，可以利用许多机器学习算法/模型来使设备能够选择用户患者的电极组合。可以使用的一些示例机器学习算法/模型包括但不限于线性判别分析、k最近邻分类、分类树、和支持向量机(svm)。可以基于留一(loo)交叉验证方案中所产生的误差数量来评估分类器性能。在一些示例中，使用径向基核的svm方法可能产生最少分类误差。如此，可以将svm方法用作分类器。在用于训练分类器之前，可以在训练观察中将所述特征(频带中的功率和双极对)标准化。svm可以仅执行二元分类。然而，存在要选择的多于一个潜在电极组合。如此，可以通过将组内的观察(例如，与特定电极组合相关联的那些蒙太奇)与不在组内的观察(例如，与特定电极组合不相关联的那些蒙太奇)进行比较来训练单独的svm分类器。为了预测新观察组，针对可能组中的每个可能组而计算表示在组[0，1]中的可能性的分数，并且所述观察被分类为在具有最大分数的组中。
在一些示例中，将大量特征(相对于观察的数量而言)用作对分类问题的输入可能产生非可概括结果。如此，标识仍实现良好分类性能的特征的最小数量可能是令人期望的。在一些示例中，为了客观地选择最佳特征，每个特征可以单独地用于训练分类器，并且可以比较loo性能。在一些示例中，可以连续地消除导致最差性能的特征，直到剩下可以对数据集进行充分分类的最小特征子集为止。在一些示例中，可以通过忽略对其的消除并不降低分类器性能的对来将双极记录对的数量从六个减少到三个。
在一些示例中，对所有蒙太奇的功率谱的视觉检查可能不揭露按照与临床选择的刺激电极相对应的组来对它们进行分类的明显方式。在一个示例中，训练svm使用10个频带(3-5hz、5-10hz、10-20hz、…、80-90hz)和六合记录通道(电极对)来对蒙太奇进行分类产生了使用总共60个特征的6/83＝7％个留一交叉验证误差。
图8a和图8b展示了根据本公开的一种或多种技术的留一(leave-one-out，loo)分类误差。图8a包括横轴，所述横轴表示频带；和纵轴，所述纵轴表示loo误差的数量；以及绘图，所述绘图展示了使用所有六个双极对中的相应频带(在x轴上)中的平均功率的loo误差。图8b包括纵轴和横轴，所述纵轴和横轴两者都表示频带并且按照图例802而涂有阴影以便展示使用所有六个双极对中的两个频带中的平均功率的loo误差。在图8b中，因为频带并不与自己成对，所以对角线上的值不适用；相反，图8a中示出了针对不与不同频带成对的单独频带而获得的loo误差。
为了减小特征的数量，可以通过以下方式来比较单独的频带：使用所有记录对(例如，如图8a所展示的总共六个特征)中的该频带中的功率来训练分类器辅助确定该频带的值(即，显著性)以便用于分类目的。在一些示例中，最小loo误差(18/83)可以通过使用3-5hz西塔频带中的功率来产生，而仅使用10-20hz贝塔频带中的功率可以产生23/83loo个误差。使用超过60hz的高伽马频带之一的分类器可能表现很差(例如，多于28/83个误差)。接下来，可以使用所有记录对(例如，总共12个特征，图8b)中的两个频带中的平均功率来训练分类器。虽然10-20hz贝塔频带可能单独地表现不好，但是3-5hz西塔和10-20hz贝塔的组合可以产生最少loo误差(5/83，图8b中所展示的白色框)。事实上，基于此频率子集来训练的分类器可能比使用所有60个特征的分类器表现更好。
如果在记录通道中存在冗余信息，则可以省略一些记录通道并且可以进一步减小特征集的大小。遵循这种策略，来自这六个双极对中的三个双极对的3-5hz西塔和10-20hz贝塔特征可以用于训练分类器。下表(2)展示了不同频带和不同双极对的示例loo误差。如表(2)中所展示的并且当使用3-5hz西塔频带和10-20hz贝塔频带时，使用参考e0的三个对(e0-e1、e0-e2、e0-e3)可以产生8/83个loo误差；三个相邻对(e0-e1、e1-e2、e2-e3)可以产生15/83个loo误差；参考e3的三个对(e0-e3、e1-e3、e2-e3)可以产生最低误差(7/83)以及可以仅使用六个特征来产生最佳表现。
表2-使用特征子集的误差率
因此，包括参考e3的三个双极对的六个特征的集合和这两个频带3-5hz西塔和10-20hz贝塔可以包含足以标识给定观察所属的刺激电极组的信息，在一些情况下，准确度超过91％。
图9a至图9c是散点图，展示了根据本公开的一种或多种技术的在针对所有蒙太奇的双极对e0-e3、e1-e3和e2-e3上记录的贝塔(10-20hz)功率对西塔(3-5hz)功率。图9d是根据本公开的一种或多种技术的针对图9a至图9c的图例。如图9d所示出的，图9a至图9c中的黑实心圆圈与在手动地将e1和e2选择(例如，由临床医生)成用于递送电刺激时的记录功率相对应；图9a至图9c中具有垂直线的圆圈与在手动地将e3选择成用于递送电刺激时的记录功率相对应；图9a至图9c中填充有点的圆圈与在手动地将e2选择成用于递送电刺激时的记录功率相对应；并且图9a至图9c中的空心圆圈与在手动地将e1选择成用于递送电刺激时的记录功率相对应。
然而，如图9a至图9c所展示的，相对于这些特征而按组对数据进行检查可能不会揭露单独地通过目视检查来对观察进行分类的方式。如此，在一些示例中，利用计算方式来例如辅助从业者选择用于患者的刺激电极是令人期望的。根据本公开的一种或多种技术，这种计算可以由svm集合组成，所述svm集合中的每个svm输出特定电极配置选择与已经针对以前的其他情况而做出的电极配置选择(即，基于训练集)相似的可能性分数。
现在返回参照图6并且根据本公开的一种或多种技术，如编程器14的处理器80等设备可以至少基于所述多个电信号表示来训练一个或多个机器学习模型(604)。例如，多个svm(每一个svm都与特定电极组合相关联)中的每个svm可以被训练成用于在与特定电极组合(即，在临床医生选择所述特定电极组合的情况下的蒙太奇)相关联的蒙太奇(即，电信号表示)与所有其他蒙太奇(在临床医生没有选择与此svm相关联的特定电极组合的情况下)之间进行区别。
在svm被配置成用于确定指示来自患者的感测电信号的模式与之前从多个患者(经由所述特定电极组合来为所述多个患者递送治疗是有益的)处获得的感测电信号的模式相似的程度的分数的情况下，svm可以被认为是与特定电极组合相关联。作为一个示例，如图4的机器学习模型94a等特定svm可以与如电极24a等特定电极组合相关联。如此，可以使用在当临床医生选择所述特定电极组合来递送治疗时的会话相同的会话期间感测到的(或者在时间上接近于临床医生选择所述特定电极组合来递送治疗的时间感测到的)电信号表示来训练特定svm。
图10a和图10b是图示，展示了根据本公开的一种或多种技术的用于选择电极或电极组合的机器学习模型的输出。图10a展示了机器学习模型(例如，svm)使用六个特征(三个双极记录，两个频带)来生成的分数，所述特征与所述观察和该机器学习模型的组的拟合相关。图10b展示了如何将每个观察分类到其机器学习模型输出最高分数的组中。每个点表示针对每个观察的临床医生选择的电极。黑色x示出了被错误分类的观察，并且垂直位置示出了不正确预测的组。
在图10a和图10b的示例中，分类器由四个svm组成。图10a示出了针对我们的数据集中的每个观察(x轴)的每个svm的输出(指示与其相应分类相似的程度的分数，y轴)。分类器输出可以作为赢者通吃(winner-take-all)而被分配给具有最高分数的组。例如，因为c1分数接近于1而其他组分数接近0(图10b)，所以将观察1正确地分类为组c1。然而，因为观察12(垂直线)具有处于该组中的最高分数(0.226)，所以其被错误分类为c1，但是其实际上是处于组c2中，分类器对所述组给出0.183的分数。
在一些示例中，因为贝塔振荡(从微电极或宏电极电极中记录的)可能与独立地选择用于最优临床结果的有源刺激电极的位置相关，所以贝塔频带中的功率可以用于提供用于标识临床医生选择用于dbs治疗递送的电极的信息中的一些信息。然而，在一些示例中，贝塔功率可能单独地不足以标识治疗刺激电极。如此，在一些示例中，西塔频带(3-5hz)还可以用于改善分类器性能。对这种观察的一种可能解释是并未针对明显贝塔峰值而“筛选”患者。西塔频带的值与扎德尔(zaidel)等人(扎德尔a.、斯皮瓦克a.(a.spivak)、伯格曼h.(h.bergman)和伊撒尔z.(z.israel)的“subthalamicspanofβoscillationspredictsdeepbrainstimulationefficacyforpatientswithparkinson’sdisease(贝塔振荡的丘脑下跨越预测针对患有帕金森病的患者的脑深部刺激疗效)”，brain(《脑》)，p.awq144，2010年)的报告(低频(3-7hz)功率还在stn的背外侧振荡区域中增大)一致，并且由此在他们的研究中，与所选有源电极的位置相关。如果选择用于最优临床效果的刺激电极位置与stn的背外侧区域关联，则可能有必要理解进一步研究。
根据本公开的一种或多种技术，有可能开发使用来自像activapc+s系统的dbs引线的lfp记录来引导对用于stn中的有效dbs刺激的最接近于“生理最有效点”的电极进行标识的算法。结合患者的stn中的引线位置的植入后脑图像用作视觉引导dbs编程的一部分，或者在引线植入或闭环治疗递送期间实时使用，来自脑感测的这种信息有希望使dbs治疗编程更高效且有效。
根据前述内容，本公开设想了包括存储器和一个或多个处理器的设备，所述存储器被配置成用于存储针对特定患者的感测电信号表示。所述一个或多个处理器可以被配置成用于基于针对特定患者的所述感测电信号表示以及针对多个其他患者的多个感测电信号表示来选择一个或多个可植入电极的多个组合中用于向所述特定患者递送电刺激治疗的电极组合，以及用于生成用于基于所述电极中的所述所选组合来对所述电刺激的所述递送进行控制的信息。
在如前述段落所述的设备的实施例中，所述多个感测电信号表示中的每个对应感测电信号表示可以与所述多个电极中被选择用于位所述多个患者中的每个对应患者递送电刺激的对应电极组合相关联。可替代地或另外地，为了选择所述电极组合，所述设备的所述一个或多个处理器可以被配置成用于使用基于所述多个感测电信号表示中的一个或多个感测电信号表示训练的一个或多个机器学习模型来选择用于向所述特定患者递送电刺激的所述电极组合。
在所述设备的所述一个或多个处理器被配置成用于使用基于所述多个感测电信号表示中的一个或多个感测电信号表示训练的一个或多个机器学习模型来选择用于向所述特定患者递送电刺激的所述电极组合的实施例中，所述设备可以被进一步可选地配置成使得所述一个或多个机器学习模型包括多个支持向量机(svm)，所述多个支持向量机中的每个支持向量机与所述多个电极中的特定电极组合相关联。根据此实施例，为了选择所述电极组合，所述一个或多个处理器被配置成用于为所述多个svm中的每个对应svm而确定对应分数，所述分数指示针对所述特定患者的所述感测电信号表示与来自多个患者的感测电信号表示相似的程度，与所述对应svm相关联的所述对应电极组合已经在治疗上对为所述多个患者递送电刺激有效。另外地，所述一个或多个处理器被配置成用于基于所述分数来选择用于向所述特定患者递送刺激的所述电极组合。在此实施例中，所述多个感测电信号表示中的每个对应感测电信号表示可以可选地与所述多个电极中被选择用于为所述多个患者中的每个对应患者递送电刺激的对应电极组合相关联。
在根据前述段落所述的任何实施例中，在一个实施例中，所述设备可以被进一步可选地配置成使得基于所述多个电信号表示的西塔频带中的信号和贝塔频带中的信号来训练所述机器学习模型，并且其中，为了选择所述电极组合，所述一个或多个处理器被配置成用于基于针对所述特定患者的电信号表示的所述西塔频带中的所述信号和所述贝塔频带中的所述信号来选择用于向所述特定患者递送电刺激的所述电极组合。可替代地，在不同的实施例中，根据前述段落所述的设备可以被配置成使得基于所述多个电信号表示的西塔频带中的信号或者所述多个电信号表示的贝塔频带中的信号来训练所述机器学习模型，并且其中，为了选择所述电极组合，所述一个或多个处理器被配置成用于基于针对所述特定患者的所述电信号表示的所述西塔频带中的所述信号和针对所述特定患者的所述电信号表示的所述贝塔频带中的所述信号来选择用于向所述特定患者递送电刺激的所述电极组合。
在前述实施例中的任何实施例中，所述一个或多个处理器可以包括在植入于所述特定患者体内被配置成用于使用所述一个或多个可植入电极来向所述特定患者递送电刺激的设备中，并且所述一个或多个处理器可以被进一步配置成用于基于在所述多个电极组合中的一个或多个触头组合之间测量的电信号来确定针对所述特定患者的所述电信号表示。在可替代实施例中，所述设备被配置成用于对植入在所述特定患者体内的设备进行编程，并且其中，为了生成用于基于所述电极中的所述所选组合来进行的对所述电刺激的的所述递送进行控制的信息，所述一个或多个电极被配置成用于对植入到所述特定患者体内以便经由所述所选电极组合来向所述特定患者递送所述电刺激的所述设备进行编程。
在前述实施例中的任何实施例中，为了确定针对所述特定患者的所述电信号表示，所述一个或多个处理器可以可选地被配置成用于周期性地确定针对所述特定患者的经更新的电信号表示，并且其中，所述一个或多个处理器被进一步配置成用于基于针对所述特定患者的所述经更新的电信号表示来自动地选择所述多个电极组合中用于递送电刺激的经更新的电极组合以及用于经由所述经更新的电极组合来向所述特定患者递送电刺激。
在另一个示例中，公开了存储指令的计算机可读存储介质，所述指令当被执行时使设备的一个或多个处理器基于针对特定患者的感测电信号表示以及针对多个其他患者的多个感测电信号表示来选择一个或多个可植入电极的多个组合中用于向所述特定患者递送电刺激的电极组合以及生成用于基于所述电极中的所述所选组合来对所述电刺激的所述递送进行控制的信息。
可选地，如之前的段落所述的设备是植入到所述特定患者体内的设备的编程器，并且所述指令可以使所述一个或多个处理器生成用于基于所述电极中的所述所选组合来对所述电刺激的递送进行控制的信息。所述指令可以使所述一个或多个处理器将植入到所述特定患者体内的所述设备编程成用于经由所述所选电极组合来向所述特定患者递送所述电刺激。可替代地，如之前的段落所述的设备可以植入到所述特定患者体内，并且所述指令可以使所述一个或多个处理器生成用于基于所述电极中的所述所选组合来对所述电刺激的所述递送进行控制的信息。
根据另一个实施例，公开了包括一个或多个处理器和医疗设备的系统，所述一个或多个处理器被配置成用于基于针对特定患者的感测电信号表示以及针对多个其他患者的多个感测电信号表示来选择一个或多个可植入电极的多个组合中用于向所述特定患者递送电刺激的电极组合，所述医疗设备被配置成用于经由所述所选电极组合来向所述特定患者递送刺激。
虽然以上描述的技术主要被描述为由imd16的处理器60或者编程器14的处理器80执行，但是在其他示例中，一个或多个其他处理器可以执行本文中单独地或者除了处理器60或处理器80之外描述的技术的任何部分。因此，对“处理器”的引用可以指“一个或多个处理器”。同样地，“一个或多个处理器”可以指在不同示例中的单个处理器或多个处理器。
可以至少部分地在硬件、软件、固件或其任何组合中实施本公开中所描述的技术，包括归属于imd16、编程器14或各种组成部件的技术。例如，可以在一个或多个处理器中实施所述技术的不同方面，包括一个或多个微处理器、dsp、asic、fpga或任何其他等效集成或离散逻辑电路以及这种部件的任何组合，在如临床医生或患者编程器等编程器、医疗设备或其他设备中将这些部件具体化。
在一个或多个示例中，可以在硬件、软件、固件或其任何组合中实施在本公开中所描述的功能。如果是在软件中实施，那么所述功能可以作为一个或多个指令或代码被存储在计算机可读介质上并且由基于硬件的处理单元执行。计算机可读介质可以包括形成有形、非易失性介质的计算机可读存储介质。指令可以由一个或多个处理器执行，比如，一个或多个dsp、asic、fpga、通用微处理器或其他等效集成或离散逻辑电路。因此，如本文中所使用的，术语“处理器”可以指上述结构或适合于实施本文中所描述的技术的任何其他结构中的任何结构中的一个或多个结构。
此外，在一些方面中，本文中所描述的功能可以在专用硬件和/或软件模块内提供。将不同的特征描绘成模块或单元旨在突显不同的功能方面并且不一定暗示这种模块或单元必须由单独的硬件或软件部件实施。相反，与一个或多个模块或单元相关联的功能可以由单独的硬件或软件部件执行，或者集成在公共或单独的硬件或软件部件内。此外，所述技术可以在一个或多个电路或逻辑元件中完全实施。可以在宽范围的设备或装置中实施本公开的技术，包括imd、外部编程器、imd和外部编程器的组合、集成电路(ic)或ic集合、和/或驻留在imd和/或外部编程器中的离散电路。
已经对本公开的多个不同示例进行了描述。这些实施例和其他实施例在以下权利要求书的范围内。
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