1.本技术涉及植入式器械、远程程控和深度学习的
技术领域：
：，尤其涉及体外充电器、程控系统和计算机可读存储介质。
背景技术：
：：2.现有的具备程控功能的体外充电器在程控过程中，充当的是体外程控器和刺激器程控连接的媒介，如果要让刺激器停止刺激，需要体外程控器发生程控指令，通过体外充电器将程控指令转发至刺激器，而体外充电器本身无法单独控制刺激器停止刺激，这样会存在很大的安全隐患，当体外程控器出现故障时，无法向体外充电器发送停止刺激的程控指令，万一患者在这个时候正好出现不适症状，会很大程度影响患者的生命安全。3.专利cn105641808a公开了一种可在充电同时进行程控的无线充电器及植入式神经刺激器，所述充电器包括：充电发送单元，用于产生第一预设频率的无线充电电磁波；充电器第一通信单元，用于在第二预设频率发送和接收通信信号,所述第一预设频率与第二预设频率不同；充电器微控制单元，用于对充电发送单元和充电器第一通信单元进行控制；所述微控制单元充电器分别与充电发送单元和充电器第一通信单元相连接。这种充电器无法在程控过程中独立控制刺激器停止刺激，一旦体外程控器出现故障，可能会对人体造成不可逆转的伤害。4.因此，亟需提供体外充电器、程控系统和计算机可读存储介质，解决现有技术存在的问题。技术实现要素：5.本技术的目的在于提供体外充电器、程控系统和计算机可读存储介质，在程控过程中，利用交互组件实现急停功能，极大程度上保障了患者的生命安全。6.本技术的目的采用以下技术方案实现：第一方面，本技术提供了一种体外充电器，所述体外充电器分别与体外程控器以及植入于患者体内的刺激器进行数据交互，所述体外充电器设置有交互组件；所述体外充电器包括控制器，所述控制器被配置成：利用所述交互组件接收触发操作；响应于所述触发操作，检测所述体外程控器与所述刺激器是否处于程控连接状态；当所述体外程控器与所述刺激器处于程控连接状态时，控制所述刺激器停止递送电刺激。7.该技术方案的有益效果在于：体外充电器设置有交互组件，通过交互组件可以接收用户的触发操作，此时不直接让刺激器停止刺激，而是检测体外程控器与刺激器是否处于程控连接状态，只有体外程控器与刺激器处于程控连接状态时，才控制刺激器停止递送电刺激。8.只有在程控过程中，体外充电器的交互组件才可以触发，用来紧急停止刺激，这样的话，体外充电器可以在程控过程中独立控制刺激器停止递送电刺激，当体外程控器出现故障导致无法向体外充电器发送停止刺激的程控指令时，可以直接利用交互组件接收触发操作，从而实现急停功能，极大程度上保障了患者的生命安全。9.在一些可选的实施例中，所述控制器存储有一个或多个已验证身份信息，所述控制器被进一步配置成采用如下方式接收所述触发操作：利用所述交互组件接收待验证身份信息；将所述待验证身份信息分别与每个所述已验证身份信息进行匹配，当所述待验证身份信息与其中一个所述已验证身份信息匹配成功时，停止匹配并接收所述交互组件的触发操作。10.该技术方案的有益效果在于：通过交互组件接收待验证身份信息，将待验证身份信息与每个已验证身份信息进行匹配，以实现身份认证，当待验证身份信息与其中一个已验证身份信息匹配成功时，表明待验证身份信息对应的用户通过了身份认证，只有身份认证通过才可以利用交互组件接收该用户的触发操作。11.并不是所有用户的触发操作都是有效的，只有通过身份认证的用户的触发操作才是有效的，避免无关人员有意或者无意中触发体外充电器的急停功能，导致刺激突然停止，进一步保障患者的生命安全。12.在一些可选的实施例中，所述交互组件包括指纹识别按钮和/或麦克风，所述待验证身份信息包括指纹信息和/或语音信息。13.该技术方案的有益效果在于：通过指纹识别按钮可以接收用户的指纹信息，以实现指纹识别，通过麦克风可以接收用户的语音信息，以实现语音识别。14.在一些可选的实施例中，所述控制器被进一步配置成采用如下方式控制所述刺激器停止递送电刺激：当所述体外程控器与所述刺激器处于程控连接状态时，检测是否发生预设事件，当发生所述预设事件时，控制所述刺激器停止递送电刺激；其中，所述预设事件包括以下一种或几种：所述患者的生物电信号发生异常；所述刺激器的电量低于预设电量阈值；所述体外程控器的程控应用未响应；所述体外程控器与所述体外充电器的连接发生中断；所述体外程控器的实际配置信息与所述患者的参考配置信息的相似度不大于第二相似度阈值。15.该技术方案的有益效果在于：在程控过程中接收到触发操作时，不直接控制刺激器停止递送电刺激，而是检测是否发生了预设事件，进一步确认是否有停止刺激的必要（发生预设事件则表明需要停止刺激，未发生预设事件表明没有停止刺激的必要），只有发生了预设事件才控制刺激器停止递送电刺激，没有发生预设事件，则不会控制刺激器停止递送电刺激，避免用户误操作。16.一方面，当预设事件包括患者的生物电信号发生异常时，发生预设事件表明患者的状态异常，极有可能发病，此时需要停止刺激；一方面，当预设事件包括体外充电器的电量低于预设电量阈值时，发生预设事件表明刺激器的电量过低，不能支持长时间的电刺激，此时需要停止刺激；一方面，当预设事件包括体外程控器的程控应用未响应时，表明体外程控器无法对刺激器进行程控，刺激器处于不可控状态，此时需要停止刺激；一方面，当预设事件包括体外程控器与体外充电器的连接发生中断时，表明体外程控器无法通过体外充电器对刺激器进行程控，刺激器处于不可控状态，此时需要停止刺激；另一方面，当预设事件包括体外程控器的实际配置信息与患者的参考配置信息的相似度不大于预设相似度阈值时，发生预设事件表明体外程控器的实际配置信息与参考配置信息相差太大，体外程控器对应的程控指令可能并不合适该患者，此时需要停止刺激。17.在一些可选的实施例中，所述预设事件包括所述患者的生物电信号发生异常，检测所述患者的生物电信号是否发生异常的过程如下：将所述患者的生物电信号输入异常检测模型，以输出所述生物电信号对应的预测相似度；其中，所述异常检测模型用于将所述生物电信号分别与异常数据库中的每个异常生物电信号进行比对，得到所述生物电信号与每个异常生物电信号的相似度，将所述生物电信号对应的多个相似度中最高的相似度作为所述生物电信号对应的预测相似度；当所述预测相似度不小于第一相似度阈值时，确定所述生物电信号发生异常；当所述预测相似度小于所述第一相似度阈值时，确定所述生物电信号没有发生异常。18.该技术方案的有益效果在于：通过将患者的生物电信号输入异常检测模型，利用异常检测模型确定生物电信号对应的预测相似度，其中，异常检测模型可以调用异常数据库，异常数据库存储着大量的异常生物电信号，具体而言，异常生物电信号可以是不同的病患在发病时对应的生物电信号，还可以是当前患者本人在发病时对应的生物电信号，当前患者患有帕金森病时，异常数据库的异常生物电信号可以包括帕金森患者在发病时对应的生物电信号，将患者的生物电信号分别与异常数据库中的每个异常生物电信号进行比对，将多个相似度中最高的相似度作为预测相似度，通过比较预测相似度和预设相似度阈值的大小来判断患者的生物电信号是否发生异常，显然，预测相似度越高，患者的生物电信号越有可能发生异常，患者越有可能发病，将患者的生物电信号与异常数据库预先存储的多个异常生物电信号逐一进行比对，找出相似度最高的异常生物电信号，进一步提高了异常检测结果的准确性。19.在一些可选的实施例中，所述预设事件包括所述体外程控器的实际配置信息与所述患者的参考配置信息的相似度不大于第二相似度阈值；所述参考配置信息的获取过程如下：将所述患者的疾病信息输入参考配置模型，得到所述参考配置信息；其中，所述参考配置模型的训练过程包括：获取第一训练集，所述第一训练集包括多个第一训练数据，每个所述第一训练数据包括一个样本对象的疾病信息以及所述样本对象的参考配置信息的标注数据；针对所述第一训练集中的每个第一训练数据，执行以下处理：将所述第一训练数据中的样本对象的疾病信息输入预设的第一深度学习模型，得到所述样本对象的参考配置信息的预测数据；基于所述样本对象的参考配置信息的预测数据和标注数据，对所述第一深度学习模型的模型参数进行更新；检测是否满足预设的第一训练结束条件；如果是，则将训练出的第一深度学习模型作为所述参考配置模型；如果否，则利用下一个所述第一训练数据继续训练所述第一深度学习模型。20.该技术方案的有益效果在于：通过设计，建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输入层和输出层，就可以得到预设的第一深度学习模型，通过该预设的第一深度学习模型的学习和调优，建立起从输入到输出的函数关系，虽然不能100%找到输入与输出的函数关系，但是可以尽可能地逼近现实的关联关系，由此训练得到的参考配置模型，可以基于患者的疾病信息获取刺激器对应的参考配置信息，且计算结果准确性高、可靠性高。21.在一些可选的实施例中，所述体外充电器还包括警报组件，所述控制器还被配置成：接收所述刺激器的反馈信息，所述反馈信息用于指示所述刺激器是否停止递送电刺激；基于所述反馈信息，控制所述警报组件的警示状态，以使所述警报组件在所述反馈信息不同时呈现不同的警示状态。22.该技术方案的有益效果在于：通过设置警报组件，可以控制警报组件的警示状态，以使警报组件根据不同的反馈信息呈现不同的警示状态，这样的话，刺激器是否成功停止递送电刺激可以直接通过警报组件的警示状态得知，使患者及时知晓刺激有没有停止，减轻患者的心理负担。23.在一些可选的实施例中，所述警报组件包括显示灯，所述警示状态包括开关状态、颜色、亮度和闪烁频率中的一种或几种。24.该技术方案的有益效果在于：警报组件可以包括显示灯，警示状态可以包括开关状态、颜色、亮度和闪烁频率等，这样的话，可以利用显示灯的开启或关闭来指示刺激器是否停止递送电刺激，或者，利用显示灯不同的发光颜色来指示刺激器是否停止递送电刺激，或者，利用显示灯不同的发光亮度来指示刺激器是否停止递送电刺激，或者，利用显示灯不同的闪烁频率来指示刺激器是否停止递送电刺激。25.在一些可选的实施例中，所述体外充电器与所述体外程控器采用蓝牙通信的方式进行数据交互，所述体外充电器与所述刺激器采用射频通信的方式进行数据交互。26.该技术方案的有益效果在于：体外充电器与体外程控器可以采用蓝牙通信的方式进行数据交互，蓝牙通信的方式功耗较低，覆盖范围较大；体外充电器与刺激器可以采用射频通信的方式进行数据交互，射频通信的方式通信频带较宽，可传输的信息量大，数据传输速度和信号处理速度快。27.在一些可选的实施例中，所述患者的疾病类型包括癫痫、震颤、帕金森病、抑郁症、强迫症、阿尔茨海默症和药物成瘾症中的一个或多个。28.该技术方案的有益效果在于：体外充电器适用于多种不同疾病类型的患者，适用范围较广。29.在一些可选的实施例中，所述控制器存储有事件处理函数，所述控制器还被配置成：响应于所述触发操作，将所述触发操作对应的停止刺激事件加入事件队列；利用所述事件处理函数根据事件的优先级处理事件队列中的事件，其中，所述停止刺激事件的优先级为最高优先级。30.该技术方案的有益效果在于：将触发操作对应的停止刺激事件的优先级设置为最高优先级，这样的话，事件处理函数可以优先处理停止刺激事件，提升触发操作的响应速度，在较短的时间内就可以实现急停功能，进一步保障了患者的生命安全。31.第二方面，本技术提供了一种程控系统，所述程控系统包括植入于患者体内的刺激器、体外程控器和上述任一项体外充电器。32.在一些可选的实施例中，所述体外程控器与所述体外充电器集成为一体。33.第三方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项控制器的功能。附图说明34.下面结合附图和实施例对本技术进一步说明。35.图1是本技术实施例提供的一种程控系统的结构框图。36.图2本技术实施例提供的一种体外充电器的控制方法的流程示意图。37.图3是本技术实施例提供的另一种体外充电器的控制方法的流程示意图。38.图4是本技术实施例提供的一种利用事件处理函数处理事件的原理图。39.图5是本技术实施例提供的一种控制器的结构框图。40.图6是本技术实施例提供的一种用于实现控制方法的程序产品的结构示意图。具体实施方式41.下面，结合附图以及具体实施方式，对本技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。42.在本技术中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b的情况，其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，a和b，a和c，b和c，a和b和c，其中a、b和c可以是单个，也可以是多个。值得注意的是，“至少一项(个)”还可以解释成“一项(个)或多项(个)”。43.还需说明的是，本技术中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本技术中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施方式或设计方案不应被解释为比其他实施方式或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。44.下面，首先对本技术的应用领域进行简单说明。45.植入式神经刺激系统主要包括植入体内的刺激器以及体外的体外程控器。现有的神经调控技术主要是通过立体定向手术在体内特定结构（即靶点）植入电极，并由植入患者体内的刺激器经电极向靶点发放电脉冲，调控相应神经结构和网络的电活动及其功能，从而改善症状、缓解病痛。其中，刺激器可以是植入式神经电刺激装置、植入式心脏电刺激系统(又称心脏起搏器)、植入式药物输注装置(implantabledrugdeliverysystem，简称idds)和导线转接装置中的任意一种。植入式神经电刺激装置例如是脑深部电刺激系统（deepbrainstimulation，简称dbs）、植入式脑皮层刺激系统（corticalnervestimulation，简称cns）、植入式脊髓电刺激系统（spinalcordstimulation，简称scs）、植入式骶神经电刺激系统（sacralnervestimulation，简称sns）、植入式迷走神经电刺激系统（vagusnervestimulation，简称vns）等。46.刺激器可以包括ipg、延伸导线和电极导线，ipg（implantablepulsegenerator，植入式脉冲发生器）设置于患者体内，依靠密封电池和电路向体内组织提供可控制的电刺激能量，通过植入的延伸导线和电极导线，为体内组织的特定区域提供一路或两路可控制的特定电刺激能量。延伸导线配合ipg使用，作为电刺激信号的传递媒体，将ipg产生的电刺激信号，传递给电极导线。电极导线将ipg产生的电刺激信号，通过多个电极触点，向体内组织的特定区域释放电刺激能量；所述植入式医疗设备具有单侧或双侧的一路或多路电极导线，所述电极导线上设置有多个电极触点，所述电极触点可以均匀排列或者非均匀排列在电极导线的周向上。作为一个示例，所述电极触点以4行3列的阵列（共计12个电极触点）排列在电极导线的周向上。电极触点可以包括刺激电极触点和/或采集电极触点。电极触点例如可以采用片状、环状、点状等形状。47.在一些可能的实现方式中，受刺激的体内组织可以是患者的脑组织，受刺激的部位可以是脑组织的特定部位。当患者的疾病类型不同时，受刺激的部位一般来说是不同的，所使用的刺激触点（单源或多源）的数量、一路或多路（单通道或多通道）特定电刺激信号的运用以及刺激参数数据也是不同的。本技术对适用的疾病类型不做限定，其可以是脑深部刺激(dbs)、脊髓刺激(scs)、骨盆刺激、胃刺激、外周神经刺激、功能性电刺激所适用的疾病类型。其中，dbs可以用于治疗或管理的疾病类型包括但不限于：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、药物成瘾症、自闭症或其他神经学或精神科疾病和损害。48.本技术中，体外程控器和刺激器建立程控连接时，可以利用体外程控器调整刺激器的电刺激信号的刺激参数，也可以通过刺激器感测患者脑深部的生物电活动，并可以通过所感测到的生物电活动来继续调节刺激器的电刺激信号的刺激参数。49.体外程控器可以是医生程控器或者患者程控器。50.当医生远程程控时，医生程控器可以通过服务器、患者程控器与刺激器进行数据交互。当医生线下和患者面对面进行程控时，医生程控器可以通过患者程控器与刺激器进行数据交互，医生程控器还可以直接与刺激器进行数据交互。患者程控器还可以直接与刺激器进行数据交互。51.参见图1，图1示出了本技术提供的一种程控系统100的结构框图。52.所述程控系统100包括：植入于患者体内的刺激器103、体外程控器101和体外充电器102，所述体外充电器102分别与体外程控器101以及植入于患者体内的刺激器103进行数据交互，所述体外充电器102设置有交互组件。53.所述体外充电器102包括控制器，所述控制器被配置成实现控制方法的步骤。54.体外程控器101例如可以包括平板电脑、笔记本电脑、台式机、手机和智能穿戴设备中的一种或多种。55.在一些可选的实施例中，所述体外程控器101可以与所述体外充电器102集成为一体。56.下文将先对控制方法进行说明。57.参见图2，图2是本技术实施例提供的一种体外充电器的控制方法的流程示意图。58.所述体外充电器分别与体外程控器以及植入于患者体内的刺激器进行数据交互，所述体外充电器设置有交互组件；所述方法包括：s101：利用所述交互组件接收触发操作；s102：响应于所述触发操作，检测所述体外程控器与所述刺激器是否处于程控连接状态；s103：当所述体外程控器与所述刺激器处于程控连接状态时，控制所述刺激器停止递送电刺激。59.由此，体外充电器设置有交互组件，通过交互组件可以接收用户的触发操作，此时不直接让刺激器停止刺激，而是检测体外程控器与刺激器是否处于程控连接状态，只有体外程控器与刺激器处于程控连接状态时，才控制刺激器停止递送电刺激。60.只有在程控过程中，体外充电器的交互组件才可以触发，用来紧急停止刺激，这样的话，体外充电器可以在程控过程中独立控制刺激器停止递送电刺激，当体外程控器出现故障导致无法向体外充电器发送停止刺激的程控指令时，可以直接利用交互组件接收触发操作，从而实现急停功能，极大程度上保障了患者的生命安全。61.正常使用场景下，体外程控器可以通过体外充电器发送程控指令给刺激器，从而关闭刺激。但是鉴于整个程控系统健壮性和完整性的考虑，在体外充电器上设置交互组件，有助于在特殊场景下关闭刺激器的刺激功能，比如体外程控器出现问题导致无法发送程控指令，体外程控器与体外充电器的连接异常中断，患者在现有刺激参数下出现不适，需要快速中断刺激等。此时通过直接触发交互组件，体外充电器可以直接发送程控指令给刺激器停止刺激输出，极大程度上降低了程控系统失效的风险。62.现有的具备程控功能的体外充电器在程控过程中，充当的是体外程控器和刺激器程控连接的媒介，如果要让刺激器停止刺激，需要体外程控器发送停止刺激的程控指令给充电器，通过体外充电器将程控指令转发至刺激器，由此控制刺激器停止刺激。63.本技术对现有的体外充电器进行改进，在体外充电器上增设了一个交互组件，用户触发交互组件后，检测体外程控器与刺激器是否处于程控连接状态，只有体外程控器与刺激器处于程控连接状态时，才控制刺激器停止递送电刺激。64.如此，可以保证体外充电器只有在程控的过程中才可以控制刺激器停止递送电刺激（这是因为程控过程中刺激器的刺激参数随时会因为程控指令的下发而改变，如果程控过程中刺激参数设置得不合理，而体外程控器发生故障无法及时发送程控指令给充电器，患者就会处于很危险的境地，所以允许充电器单独控制刺激器停止刺激是十分有必要的）；而非程控的状态，也就是体外充电器只用来对刺激器进行充电时，触发交互组件是无效的，避免用户误操作（非程控的状态下，刺激器的刺激参数基本不会发生改变，也就没有必要停止刺激）。在一些实施方式中，所述交互组件可以设置于所述体外充电器的外壳的上盖，所述交互组件例如是按钮、按键、推钮或者旋钮等。65.该交互组件用于在体外程控器和刺激器处于程控连接状态时紧急关闭刺激器的刺激，将刺激器的刺激幅值归零。66.当交互组件是按钮或者按键时，触发操作可以是按压按钮或者按压按键的操作，当交互组件是旋钮时，触发操作可以是旋转旋钮的操作，当交互组件是推钮时，触发操作可以是推拉推钮的操作。67.在一些实施方式中，所述体外充电器用于为所述刺激器进行充电，所述体外充电器设置有可充电电池和显示屏，所述方法还可以包括：获取所述可充电电池的健康状态评分；当所述健康状态评分小于预设评分阈值时，利用所述显示屏显示提示信息。68.所述提示信息可以是文字信息、图像信息和视频信息的一种或多种。69.可充电电池例如可以是锂电池。70.提示信息可以用于提醒更换该可充电电池，例如，提示信息可以是一条内容为“请及时更换电池”的文字信息。71.本技术对预设评分阈值不做限定，预设评分阈值例如可以是50分、80分或者90分，分值越高，健康状态越好。72.体外充电器可以为刺激器进行充电，对患者而言十分重要，通过实时评估体外充电器的可充电电池的健康状态，可以在电池报废之前进行预警，避免患者在使用体外充电器的过程中因为电池的问题而充电失败，进一步保障患者的生命安全。73.所述体外充电器的可充电电池可以是锂离子电池包，在一些实施方式中，体外充电器的可充电电池（下称电池包）的健康状态评分的获取方式如下：s1，预设一电池电压阈值判定条件，读取电池包各串电池的电压数据，若读取的电压数据不符合判定条件，则判定电池包已处于非健康状态；若读取的电压数据符合判定条件，则进行下一步；s2，s2可以包括s21~s24；s21，读取电池包最近一次满放电的数据，包括放电时间td和放电电流id，s22，依据计算公式：计算电池包满放电的放电容量qd，s23，依据计算公式：sohfd＝qd/q0×100％得到电池包的sohfd，q0为电池包的初始额定容量，s24，若sohfd＜80％，则判定电池包已处于非健康状态；若sohfd≥80％，则进行下一步；s3，读取电池包的当前soc，若soc≤50％，则通过内阻测试法、恒压放电测试法和容量比对测试法三种方法分别计算得出电池包的健康状态值sohr、sohvd和sohc，然后取三者最小值作为电池包的soh值；若soc＞50％，则通过内阻测试法、恒压充电测试法和容量比对测试法三种方法分别计算得出电池包的健康状态值sohr、sohvd和sohc，然后取三者最小值作为电池包的soh值；将电池包的soh值作为电池包的健康状态评分。74.在一些实施方式中，体外充电器的可充电电池（下称电池）的健康状态评分的获取方式如下：对电池进行循环寿命测试，得到开路电压谱；基于rls构建开路电压模型和二阶rc等效电路模型；基于ekf算法构建荷电状态估计模型；根据荷电状态估计模型得到荷电状态；通过配置估计器将荷电状态估计模型设为第一优先级、将二阶rc等效电路模型设为第二优先级、将开路电压模型设为第三优先级；以荷电状态估计模型得到的荷电状态作为开路电压模型和二阶rc等效电路模型的输入量，对开路电压模型参数和二阶rc等效电路模型参数进行修正，得到修正后的开路电压模型和修正后的二阶rc等效电路模型；根据二阶rc等效电路模型和开路电压谱的参数提取rc参数并进行相关性分析，得到关键因子；结合开路电压谱、荷电状态、rc参数和关键因子，基于svr算法构建电池健康状态估算模型；获取待测电池当前的荷电状态并输入到电池健康状态估算模型，得到电池的健康状态评分。在一些实施方式中，所述体外充电器还设置有身份信息采集组件；所述步骤s101可以包括：利用所述身份信息采集组件采集用户的待验证身份信息；将所述待验证身份信息分别与预先存储的每个已验证身份信息进行匹配，当所述待验证身份信息与其中一个所述已验证身份信息匹配成功时，利用所述交互组件接收所述用户的触发操作。75.其中，身份信息采集组件可以包括以下一种或多种：静脉信息采集组件、人脸信息采集组件、虹膜信息采集组件、唇纹信息采集组件、视网膜信息采集组件、手形信息采集组件、语音信息采集组件和指纹信息采集组件。76.相应地，待验证身份信息和已验证身份信息可以包括以下一种或多种：静脉信息、人脸信息、虹膜信息、唇纹信息、视网膜信息、手形信息、语音信息和指纹信息。77.只有当前用户的待验证身份信息与其中一个已验证身份信息匹配成功，也就是该用户身份认证通过时，才可以成功触发交互组件。78.已验证身份信息所对应的用户可以是患者本人、医生、患者家属、护工等照护患者的人。79.在一具体应用中，身份信息采集组件包括静脉信息采集组件，待验证身份信息和已验证身份信息包括静脉信息。静脉信息可以是指静脉信息或者掌静脉信息。80.相比于人脸识别、指纹识别来说，静脉的识别精度更高，且必须是活体才能执行识别，避免人脸识别、指纹识别等识别方式中人脸信息、指纹信息被盗用来进行身份验证的情况，并且，只有用户主动伸出手指或者手掌认证才可以进行识别，充分尊重用户意愿。81.在一些实施方式中，所述身份信息采集组件可以与交互组件集成为一体。82.在一些可选的实施例中，所述步骤s101可以包括：利用所述交互组件接收待验证身份信息；将所述待验证身份信息分别与预先存储的每个已验证身份信息进行匹配，当所述待验证身份信息与其中一个所述已验证身份信息匹配成功时，停止匹配并接收所述交互组件的触发操作。83.由此，通过交互组件接收待验证身份信息，将待验证身份信息与每个已验证身份信息进行匹配，以实现身份认证，当待验证身份信息与其中一个已验证身份信息匹配成功时，表明待验证身份信息对应的用户通过了身份认证，只有身份认证通过才可以利用交互组件接收该用户的触发操作。84.并不是所有用户的触发操作都是有效的，只有通过身份认证的用户的触发操作才是有效的，避免无关人员有意或者无意中触发体外充电器的急停功能，导致刺激突然停止，进一步保障患者的生命安全。85.在一些可选的实施例中，所述交互组件包括指纹识别按钮和/或麦克风，所述待验证身份信息包括指纹信息和/或语音信息。相应地，所述已验证身份信息可以包括指纹信息和/或语音信息。86.由此，通过指纹识别按钮可以接收用户的指纹信息，以实现指纹识别，通过麦克风可以接收用户的语音信息，以实现语音识别。87.在一些实施方式中，所述交互组件包括麦克风，所述待验证身份信息包括语音信息，相应地，所述已验证身份信息包括语音信息；当所述待验证身份信息与其中一个所述已验证身份信息匹配成功时，检测所述待验证身份信息的语音识别内容是否包括以下至少一种：“关闭刺激”、“停止刺激”、“控制刺激器关闭”和“停掉刺激”；若包括，检测所述体外程控器与所述刺激器是否处于程控连接状态；当所述体外程控器与所述刺激器处于程控连接状态时，控制所述刺激器停止递送电刺激。88.在一些可选的实施例中，所述步骤s103包括：当所述体外程控器与所述刺激器处于程控连接状态时，检测是否发生预设事件，当发生所述预设事件时，控制所述刺激器停止递送电刺激；其中，所述预设事件包括以下一种或几种：所述患者的生物电信号发生异常；所述刺激器的电量低于预设电量阈值；所述体外程控器的程控应用未响应；所述体外程控器与所述体外充电器的连接发生中断；所述体外程控器的实际配置信息与所述患者的参考配置信息的相似度不大于第二相似度阈值。89.其中，所述体外程控器的程控应用未响应是指：当所述体外程控器接收到用户的参数配置操作后，无法生成对应的程控指令。90.由此，在程控过程中接收到触发操作时，不直接控制刺激器停止递送电刺激，而是检测是否发生了预设事件，进一步确认是否有停止刺激的必要（发生预设事件则表明需要停止刺激，未发生预设事件表明没有停止刺激的必要），只有发生了预设事件才控制刺激器停止递送电刺激，没有发生预设事件，则不会控制刺激器停止递送电刺激，避免用户误操作。91.一方面，当预设事件包括患者的生物电信号发生异常时，发生预设事件表明患者的状态异常，极有可能发病，此时需要停止刺激；一方面，当预设事件包括体外充电器的电量低于预设电量阈值时，发生预设事件表明刺激器的电量过低，不能支持长时间的电刺激，此时需要停止刺激；一方面，当预设事件包括体外程控器的程控应用未响应时，表明体外程控器无法对刺激器进行程控，刺激器处于不可控状态，此时需要停止刺激；一方面，当预设事件包括体外程控器与体外充电器的连接发生中断时，表明体外程控器无法通过体外充电器对刺激器进行程控，刺激器处于不可控状态，此时需要停止刺激；另一方面，当预设事件包括体外程控器的实际配置信息与患者的参考配置信息的相似度不大于预设相似度阈值时，发生预设事件表明体外程控器的实际配置信息与参考配置信息相差太大，体外程控器对应的程控指令可能并不合适该患者，此时需要停止刺激。92.本技术对预设电量阈值不作限定，其可以是5%、8%或者10%。93.在一些可选的实施例中，所述预设事件包括所述患者的生物电信号发生异常，检测所述患者的生物电信号是否发生异常的过程如下：将所述患者的生物电信号输入异常检测模型，以输出所述生物电信号对应的预测相似度；其中，所述异常检测模型用于将所述生物电信号分别与异常数据库中的每个异常生物电信号进行比对，得到所述生物电信号与每个异常生物电信号的相似度，将所述生物电信号对应的多个相似度中最高的相似度作为所述生物电信号对应的预测相似度；当所述预测相似度不小于第一相似度阈值时，确定所述生物电信号发生异常；当所述预测相似度小于所述第一相似度阈值时，确定所述生物电信号没有发生异常。94.由此，通过将患者的生物电信号输入异常检测模型，利用异常检测模型确定生物电信号对应的预测相似度，其中，异常检测模型可以调用异常数据库，异常数据库存储着大量的异常生物电信号，具体而言，异常生物电信号可以是不同的病患在发病时对应的生物电信号，还可以是当前患者本人在发病时对应的生物电信号，当前患者患有帕金森病时，异常数据库的异常生物电信号可以包括帕金森患者在发病时对应的生物电信号，将患者的生物电信号分别与异常数据库中的每个异常生物电信号进行比对，将多个相似度中最高的相似度作为预测相似度，通过比较预测相似度和预设相似度阈值的大小来判断患者的生物电信号是否发生异常，显然，预测相似度越高，患者的生物电信号越有可能发生异常，患者越有可能发病，将患者的生物电信号与异常数据库预先存储的多个异常生物电信号逐一进行比对，找出相似度最高的异常生物电信号，进一步提高了异常检测结果的准确性。95.在一些实施方式中，患者的生物电信号可以利用生物电采集设备采集得到。96.本技术对生物电采集设备不作限定，生物电采集设备可以包括以下任意一种或多种：脑电采集设备（例如电极帽、皮层电极、颅内电极等）、心电采集设备、眼电采集设备、肌电采集设备。相应地，患者的生物电信号可以包括以下任意一种或多种：脑电信号、心电信号、眼电信号、肌电信号。97.在一具体应用中，生物电采集设备可以是植入于患者体内的刺激器，患者的生物电信号可以包括脑电信号，刺激器兼具感测脑电信号和递送电刺激的功能。98.预测相似度可以用数字或者百分数表示，用数字表示时，预测相似度例如是60、80或者90；用百分数表示时，预测相似度例如是60%、80%或者90%，数值越高，预测相似度越高。99.本技术对第一相似度阈值不作限定，其可以是70%、80%或者90%。100.所述异常检测模型的训练过程可以包括：获取第二训练集，所述第二训练集包括多个第二训练数据，每个所述第二训练数据包括用于训练的第一样本信号、第二样本信号以及所述第一样本信号和所述第二样本信号的相似度的标注数据；针对所述第二训练集中的每个第二训练数据，执行以下处理：将所述第二训练数据中的第一样本信号和第二样本信号分别输入预设的第二深度学习模型，得到所述第一样本信号和所述第二样本信号的相似度的预测数据；基于所述第一样本信号和所述第二样本信号的相似度的预测数据和标注数据，对所述第二深度学习模型的模型参数进行更新；检测是否满足预设的第二训练结束条件；如果是，则将训练出的第二深度学习模型作为所述异常检测模型；如果否，则利用下一个所述第二训练数据继续训练所述第一深度学习模型。101.本技术对预设的第二训练结束条件不作限定，其例如可以是训练次数达到预设次数（预设次数例如是1次、3次、10次、100次、1000次、10000次等），或者可以是第二训练集中的训练数据都完成一次或多次训练，或者可以是本次训练得到的总损失值不大于预设损失值。102.在一些可选的实施例中，所述预设事件包括所述体外程控器的实际配置信息与所述患者的参考配置信息的相似度不大于第二相似度阈值；所述参考配置信息的获取过程如下：将所述患者的疾病信息输入参考配置模型，得到所述参考配置信息；其中，所述参考配置模型的训练过程包括：获取第一训练集，所述第一训练集包括多个第一训练数据，每个所述第一训练数据包括一个样本对象的疾病信息以及所述样本对象的参考配置信息的标注数据；针对所述第一训练集中的每个第一训练数据，执行以下处理：将所述第一训练数据中的样本对象的疾病信息输入预设的第一深度学习模型，得到所述样本对象的参考配置信息的预测数据；基于所述样本对象的参考配置信息的预测数据和标注数据，对所述第一深度学习模型的模型参数进行更新；检测是否满足预设的第一训练结束条件；如果是，则将训练出的第一深度学习模型作为所述参考配置模型；如果否，则利用下一个所述第一训练数据继续训练所述第一深度学习模型。103.由此，通过设计，建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输入层和输出层，就可以得到预设的第一深度学习模型，通过该预设的第一深度学习模型的学习和调优，建立起从输入到输出的函数关系，虽然不能100%找到输入与输出的函数关系，但是可以尽可能地逼近现实的关联关系，由此训练得到的参考配置模型，可以基于患者的疾病信息获取刺激器对应的参考配置信息，且计算结果准确性高、可靠性高。104.韦坚等人在2017年07月15日出版的期刊《有线电视技术》中发表了《基于深度学习神经网络技术的数字电视监测平台告警模型的研究》一文，文中公开了以下内容：深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像,声音和文本等。105.从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图(flowgraph)来表示：流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算以及一个计算的值，计算的结果被应用到这个节点的子节点的值。考虑这样一个计算集合，它可以被允许运算在每一个节点和整个可能的图结构中，并定义了一个函数族，其输入节点没有父节点，输出节点没有子节点。106.这种流向图的一个特别属性是深度(depth)：从一个输入到一个输出的最长路径的长度。107.传统的前馈神经网络能够被看成具有浅层数的深度(比如对于输出层为隐层数加1)。svm（支持向量机）深度为2(一个对应于核输人或者特征空间，另一个对应于所产生输出的线性混合)。108.深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而提升分类或预测的准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：（1）强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；（2）明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据丰富的内在信息。109.通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构,选择合适的输入层和输出层,通过网络的学习和调优,建立起从输入到输出的函数关系，虽然不能100%找到输入与输出的函数关系,但是可以尽可能的逼近现实的关联关系。使用训练成功的网络模型，就可以实现我们对复杂事务处理的自动化要求。所述患者的疾病信息包括所述患者的基本信息、病史信息、医学影像信息、预先录制视频信息和实时视频信息中的一个或多个；其中，患者的基本信息例如可以包括性别、身高、体重、年龄中的一个或多个；患者的病史信息可以包括主诉信息、现病史信息、既往史信息和家族遗传史信息的一个或多个；患者的医学影像信息可以包括x光信息、ct信息和mr信息、pet信息、pet-ct信息、pet-mr信息中的一个或多个。其中，ct(computedtomography)即电子计算机断层扫描，mr（magneticresonance）即磁共振，pet（positronemissiontomography）即正电子发射断层扫描。110.在一些实施方式中，体外程控器的实际配置信息与患者的参考配置信息均用于指示刺激器的刺激参数。111.刺激器的刺激参数可以包括以下至少一种：频率(例如是单位时间1s内的电刺激脉冲信号个数，单位为hz)、脉宽(每个脉冲的持续时间，单位为μs)、幅值(一般用电压表述，即每个脉冲的强度，单位为v)、刺激模式（包括电流模式、电压模式、定时刺激模式和循环刺激模式中的一种或多种）、医生控制上限及下限（医生可调节的范围）和患者控制上限及下限（患者可自主调节的范围）。112.在一具体应用中，可以在电流模式或者电压模式下对刺激器的各刺激参数进行调节。113.其中，刺激参数标识可以使用中文、字母、数字、符号和特殊符号中的至少一种来表示。例如“a01”、“幅值”或者“#01”。114.当体外程控器为医生程控器时，体外程控器的实际配置信息是医生利用医生程控器设置刺激器的刺激参数所对应的信息，例如是“刺激模式为电压模式、频率为130hz、脉宽为60μs和幅值为3v”。115.相应地，当体外程控器为患者程控器时，体外程控器的实际配置信息是患者利用患者程控器设置刺激器的刺激参数所对应的信息，例如是“刺激模式为电压模式、频率为90hz、脉宽为50μs和幅值为4v”。116.参考配置信息可以是预先设置好的，也可以是根据患者的病情利用人工智能算法自动生成的。117.本技术对第二相似度阈值不作限定，其可以是70%、80%或者90%。118.参见图3，图3是本技术实施例提供的另一种体外充电器的控制方法的流程示意图。119.在一些可选的实施例中，所述体外充电器还包括警报组件，所述方法还可以包括：步骤s104：接收所述刺激器的反馈信息，所述反馈信息用于指示所述刺激器是否停止递送电刺激；步骤s105：基于所述反馈信息，控制所述警报组件的警示状态，以使所述警报组件在所述反馈信息不同时呈现不同的警示状态。120.由此，通过设置警报组件，可以控制警报组件的警示状态，以使警报组件根据不同的反馈信息呈现不同的警示状态，这样的话，刺激器是否成功停止递送电刺激可以直接通过警报组件的警示状态得知，使患者及时知晓刺激有没有停止，减轻患者的心理负担。121.在一些实施方式中，所述方法还可以包括：当所述反馈信息指示所述刺激器停止递送电刺激时，生成信号采集指令并发送至所述刺激器；接收所述刺激器所采集的所述患者的脑电信号；基于所述患者的脑电信号，更新所述参考配置模型的模型参数。122.在程控过程中，由于体外程控器设置的刺激参数不合适，要紧急停止刺激器的刺激，刺激停止之后，可以利用刺激器采集患者此时的脑电信号，根据该脑电信号，重新调整刺激参数，具体而言，可以更新参考配置模型的模型参数，使参考配置模型输出的参考配置信息更适用于患者当前的状态。123.还可以将患者此时的脑电信号反馈至医生的平板电脑、手机等设备，让医生了解患者此时的状态。124.在一些可选的实施例中，所述警报组件包括显示灯，所述警示状态包括开关状态、颜色、亮度和闪烁频率中的一种或几种。125.由此，警报组件可以包括显示灯，警示状态可以包括开关状态、颜色、亮度和闪烁频率等，这样的话，可以利用显示灯的开启或关闭来指示刺激器是否停止递送电刺激，或者，利用显示灯不同的发光颜色来指示刺激器是否停止递送电刺激，或者，利用显示灯不同的发光亮度来指示刺激器是否停止递送电刺激，或者，利用显示灯不同的闪烁频率来指示刺激器是否停止递送电刺激。126.在一具体应用中，所述警报组件包括显示灯，所述警示状态包括颜色和亮度；所述反馈信息指示所述刺激器停止递送电刺激时，控制所述显示灯的颜色为蓝色，亮度为第一亮度；所述反馈信息指示所述刺激器没有停止递送电刺激时，控制所述显示灯的颜色为红色，亮度为第二亮度，所述第二亮度高于所述第一亮度。127.在一些实施方式中，所述警报组件包括显示屏，所述反馈信息指示所述刺激器停止递送电刺激时，控制所述显示屏显示第一提示信息；所述反馈信息指示所述刺激器没有停止递送电刺激时，控制所述显示屏显示第二提示信息。128.其中，第一提示信息和第二提示信息的形式可以是文字信息、图像信息、视频信息中的一种或几种。129.例如，第一提示信息可以是一条“刺激器已经停止刺激”的文字信息，第二提示信息可以是一条“刺激器未停止刺激”的文字信息。130.在一些实施方式中，所述警报组件包括蜂鸣器，所述警示状态包括发声状态、发声音调和发声频率中的一种或几种。131.所述反馈信息指示所述刺激器停止递送电刺激时，控制所述蜂鸣器不发声；所述反馈信息指示所述刺激器没有停止递送电刺激时，控制所述蜂鸣器发声。132.在一些可选的实施例中，所述体外充电器与所述体外程控器采用蓝牙通信的方式进行数据交互，所述体外充电器与所述刺激器采用射频通信的方式进行数据交互。133.由此，体外充电器与体外程控器可以采用蓝牙通信的方式进行数据交互，蓝牙通信的方式功耗较低，覆盖范围较大；体外充电器与刺激器可以采用射频通信的方式进行数据交互，射频通信的方式通信频带较宽，可传输的信息量大，数据传输速度和信号处理速度快。134.在一些实施方式中，体外充电器可以通过401mhz-433mhz工作频段或者2.4ghz-2.5ghz工作频段与刺激器进行数据交互。135.在一具体应用中，体外充电器可以通过433mhz工作频段或者2.4ghz工作频段与刺激器进行数据交互。136.在一些可选的实施例中，所述患者的疾病类型包括癫痫、震颤、帕金森病、抑郁症、强迫症、阿尔茨海默症和药物成瘾症中的一个或多个。137.由此，体外充电器适用于多种不同疾病类型的患者，适用范围较广。138.在一些可选的实施例中，所述方法还可以包括：响应于所述触发操作，将所述触发操作对应的停止刺激事件加入事件队列；利用事件处理函数根据事件的优先级处理事件队列中的事件，其中，所述停止刺激事件的优先级为最高优先级。139.由此，将触发操作对应的停止刺激事件的优先级设置为最高优先级，这样的话，事件处理函数可以优先处理停止刺激事件，提升触发操作的响应速度，在较短的时间内就可以实现急停功能，进一步保障了患者的生命安全。140.本技术对事件处理函数不做限定。141.在一些实施方式中，可以通过事件总线分析所发布的事件，获取事件参数，并根据该事件参数获取预先分类好的、对应该事件的事件处理函数集合。142.在一些实施方式中，可以注册特定事件和与所述特定事件对应的特定事件处理函数到特定事件列表，启动多项通过单线程管理的工作进程。其中，触发操作对应的停止刺激事件可以作为特定事件。143.在一些实施方式中，可以监听事件以及事件处理函数的注册，提供优先级以及远程调用模式。具体实现方式为：将此注册的监听事件加入到此进程的事件处理函数链表中，同时将注册的监听事件添加到消息队列中，在event的核心进程中会读取消息队列中的注册事件添加到事件管理链表中，设置事件的相关工作模式。144.参见图4，图4是本技术实施例提供的一种利用事件处理函数处理事件的原理图。145.在一具体应用中，利用事件处理函数可以实时监测程控系统中各类事件，其中通过交互组件触发的停止刺激事件有最高的优先级，交互组件例如可以是按键，当按键按下时，产生下降沿外部中断或者上升沿外部中断，经过防抖措施后加入事件队列，事件处理函数优先处理该停止刺激事件，体外充电器通过射频通信的方式发送对应的指令给刺激器，从而控制刺激器停止递送电刺激。146.本技术还提供了一种体外充电器，所述体外充电器分别与体外程控器以及植入于患者体内的刺激器进行数据交互，所述体外充电器设置有交互组件；所述体外充电器包括控制器，所述控制器的具体实现方式与上述方法实施方式中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。147.所述控制器被配置成：利用所述交互组件接收触发操作；响应于所述触发操作，检测所述体外程控器与所述刺激器是否处于程控连接状态；当所述体外程控器与所述刺激器处于程控连接状态时，控制所述刺激器停止递送电刺激。148.在一些可选的实施例中，所述控制器存储有一个或多个已验证身份信息，所述控制器被进一步配置成采用如下方式接收所述触发操作：利用所述交互组件接收待验证身份信息；将所述待验证身份信息分别与每个所述已验证身份信息进行匹配，当所述待验证身份信息与其中一个所述已验证身份信息匹配成功时，停止匹配并接收所述交互组件的触发操作。149.在一些可选的实施例中，所述交互组件包括指纹识别按钮和/或麦克风，所述待验证身份信息包括指纹信息和/或语音信息。150.在一些可选的实施例中，所述控制器被进一步配置成采用如下方式控制所述刺激器停止递送电刺激：当所述体外程控器与所述刺激器处于程控连接状态时，检测是否发生预设事件，当发生所述预设事件时，控制所述刺激器停止递送电刺激；其中，所述预设事件包括以下一种或几种：所述患者的生物电信号发生异常；所述刺激器的电量低于预设电量阈值；所述体外程控器的程控应用未响应；所述体外程控器与所述体外充电器的连接发生中断；所述体外程控器的实际配置信息与所述患者的参考配置信息的相似度不大于第二相似度阈值。151.在一些可选的实施例中，所述预设事件包括所述患者的生物电信号发生异常，检测所述患者的生物电信号是否发生异常的过程如下：将所述患者的生物电信号输入异常检测模型，以输出所述生物电信号对应的预测相似度；其中，所述异常检测模型用于将所述生物电信号分别与异常数据库中的每个异常生物电信号进行比对，得到所述生物电信号与每个异常生物电信号的相似度，将所述生物电信号对应的多个相似度中最高的相似度作为所述生物电信号对应的预测相似度；当所述预测相似度不小于第一相似度阈值时，确定所述生物电信号发生异常；当所述预测相似度小于所述第一相似度阈值时，确定所述生物电信号没有发生异常。152.在一些可选的实施例中，所述预设事件包括所述体外程控器的实际配置信息与所述患者的参考配置信息的相似度不大于第二相似度阈值；所述参考配置信息的获取过程如下：将所述患者的疾病信息输入参考配置模型，得到所述参考配置信息；其中，所述参考配置模型的训练过程包括：获取第一训练集，所述第一训练集包括多个第一训练数据，每个所述第一训练数据包括一个样本对象的疾病信息以及所述样本对象的参考配置信息的标注数据；针对所述第一训练集中的每个第一训练数据，执行以下处理：将所述第一训练数据中的样本对象的疾病信息输入预设的第一深度学习模型，得到所述样本对象的参考配置信息的预测数据；基于所述样本对象的参考配置信息的预测数据和标注数据，对所述第一深度学习模型的模型参数进行更新；检测是否满足预设的第一训练结束条件；如果是，则将训练出的第一深度学习模型作为所述参考配置模型；如果否，则利用下一个所述第一训练数据继续训练所述第一深度学习模型。153.在一些可选的实施例中，所述体外充电器还包括警报组件，所述控制器还被配置成：接收所述刺激器的反馈信息，所述反馈信息用于指示所述刺激器是否停止递送电刺激；基于所述反馈信息，控制所述警报组件的警示状态，以使所述警报组件在所述反馈信息不同时呈现不同的警示状态。154.在一些可选的实施例中，所述警报组件包括显示灯，所述警示状态包括开关状态、颜色、亮度和闪烁频率中的一种或几种。155.在一些可选的实施例中，所述体外充电器与所述体外程控器采用蓝牙通信的方式进行数据交互，所述体外充电器与所述刺激器采用射频通信的方式进行数据交互。156.在一些可选的实施例中，所述患者的疾病类型包括癫痫、震颤、帕金森病、抑郁症、强迫症、阿尔茨海默症和药物成瘾症中的一个或多个。157.在一些可选的实施例中，所述控制器存储有事件处理函数，所述控制器还被配置成：响应于所述触发操作，将所述触发操作对应的停止刺激事件加入事件队列；利用所述事件处理函数根据事件的优先级处理事件队列中的事件，其中，所述停止刺激事件的优先级为最高优先级。158.参见图5，图5是本技术实施例提供的一种控制器200的结构框图。159.控制器200例如可以包括至少一个存储器210、至少一个处理器220以及连接不同平台系统的总线230。160.存储器210可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(ram)211和/或高速缓存存储器212，还可以进一步包括只读存储器(rom)213。161.其中，存储器210还存储有计算机程序，计算机程序可以被处理器220执行，使得处理器220实现上述任一项控制器的功能，其具体实现方式与上述方法实施方式中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。162.存储器210还可以包括具有至少一个程序模块215的实用工具214，这样的程序模块215包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。163.相应的，处理器220可以执行上述计算机程序，以及可以执行实用工具214。164.处理器220可以采用一个或多个应用专用集成电路（asic，applicationspecificintegratedcircuit）、dsp、可编程逻辑器件（pld，programmablelogicdevice）、复杂可编程逻辑器件（cpld，complexprogrammablelogicdevice）、现场可编程门阵列（fpga，field-programmablegatearray）或其他电子元件。165.总线230可以为表示几类总线结构的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、图形加速端口、处理器或者使用多种总线结构的任意总线结构的局域总线。166.控制器200也可以与一个或多个外部设备240例如键盘、指向设备、蓝牙设备等通信，还可与一个或者多个能够与该控制器200交互的设备通信，和/或与使得该控制器200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等)通信。这种通信可以通过输入输出接口250进行。并且，控制器200还可以通过网络适配器260与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器260可以通过总线230与控制器200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合控制器200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。167.本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项控制器的功能或者实现上述控制方法的步骤，其具体实现方式与上述控制器的实施方式中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。168.参见图6，图6示出了本技术提供的一种用于实现控制方法的程序产品的结构示意图。程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本技术中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。169.计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言诸如c语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。170.本技术从使用目的上，效能上，进步及新颖性等观点进行阐述，已符合专利法所强调的功能增进及使用要件，本技术以上的说明书及说明书附图，仅为本技术的较佳实施例而已，并非以此局限本技术，因此，凡一切与本技术构造，装置，特征等近似、雷同的，即凡依本技术专利申请范围所作的等同替换或修饰等，皆应属本技术的专利申请保护的范围之内。当前第1页12当前第1页12