一种基于生物标记识别的闭环dbs系统
技术领域
1.本发明属于神经刺激领域，涉及一种基于生物标记识别的闭环dbs系统。
背景技术：
2.1997年，美国fda批准脑深部电刺激疗法(deep brain stimulation,dbs)用于治疗特发性震颤和帕金森病(pd，parkinson’s disease)；1998年，中国成功开展第一例dbs手术；2002年，美国fda批准dbs用于控制和缓解中晚期帕金森病的运动症状；2012年，欧洲、澳大利亚、韩国等多国陆续批准癫痫作为dbs治疗的适应症。
3.近些年来，针对帕金森发病机制的认识以及对早期诊断生物学标志物的发现，及对其治疗方法和手段的探索，都有了显著的进步，治疗方法也更加系统准确化。脑深部电刺激疗法是治疗帕金森(pd)病的有效方法，也是帕金森药物治疗之外的一种有效补充手段。dbs手术靶点包括苍白球内侧部gpi、丘脑腹中间核vim和丘脑底核stn，其中在stn行dbs对改善震颤、强直、运动迟缓和异动症的疗效最为显著。另外，dbs也在逐步用于精神疾病治疗，像强迫症(厌食症、网瘾、药物依赖等)，还有尝试治疗抑郁症、抽动秽语综合征等心理疾病。
4.脑深部电刺激技术经过近些年的发展，在为广大的帕金森患者带来福音的同时也暴露了越来越多的刺激副作用，如刺痛感(感觉异常)、语言问题，如低声说话(发音困难)及拼字困难(构音障碍)、头昏眼花或头晕(眩晕感)、脸部及四肢肌肉无力或部分麻木感、肢体运动有问题或协调性降低、震动或摇晃感等。
5.人脑的工作机制十分复杂，且随着年龄的增长变化及疾病的自然发展，生物标记物及相关指征也在动态变化。现有医学技术虽然有多种手段可以探测脑内的功能活动，如mri、ct、头皮脑电等，但局限性也尤为突出，如mri或ct影像观察仅能短时观察，无时间方面自由度；头皮脑电监测需要长时间佩戴脑电电极且经头皮传递出的脑电信号与颅内核团放电产生的lfp(local field potential，局部场电位)信号差异巨大。
6.参见图1，所示为现有技术中开环神经调控示意图，其描述了当前神经调控产品的工作状态，即由评估调控单元22与患者脑部30同时在场或基于远程网络面对面视频调控，由医生问询患者疾病状态，进行参数配置，调控结束后神经刺激器40按照所配置的参数恒定输出，直至患者下次发生参数调控。
技术实现要素：
7.有鉴于此，为了能够进一步分析研究神经网络与脑内疾病的关联特性，帮助临床一线医生获知患者最真实的脑内靶点核团电生理活动，探寻复杂疾病的病理机制特性，研究服药后的脑部神经电生理活动，研究神经核团电刺激的定量性、精准性，探寻副反应与颅内靶点核团的关联性、与电刺激参数的相关性等，本发明提出基于生物标记识别的闭环dbs系统，真真正正实现基于个体生物指征，进行按需刺激、定量精准刺激，最大程度改善患者生活质量。
8.本发明的技术方案为：一种基于生物标记识别的闭环dbs系统，包括术中mer信号记录单元、术中lfp特征计算单元、初始特征参数单元、评估调控单元、生物标记物采集单元、信号处理单元、生物信号特征提取单元、更新特征参数单元、脑区lfp采集单元和信号传输单元，其中，
9.所述术中mer信号记录单元的输入与术前的脑部连接，输出与术中lfp特征计算单元连接，引导手术实施以及对手术质量进行电生理指征层面的确认；
10.所述术中lfp特征计算单元将mer记录的局部场电位及spike信号进行特征计算；
11.所述初始特征参数单元基于术中lfp特征所计算单元输出的特征值，经评估调控单元将特征值传递给神经刺激器，神经刺激器将该组特征值用于脑部闭环调控识别的基始条件；
12.所述脑区lfp采集单元和生物标记物采集单元均采集植入了神经刺激器的脑部的输出信号，脑区lfp采集单元的输出经所述信号传输单元至评估调控单元，评估调控单元进行lfp信号的判读分析，了解脑区电信号活动，并进行参数配置和调控后反馈输出给神经刺激器；
13.所述生物标记物采集单元、信号处理单元、生物信号特征提取单元和更新特征参数单元依次连接，更新特征参数单元自适应调配神经刺激器参数，形成闭环。
14.优选地，所述术中mer信号记录单元采用高采样率进行lfp及spike信号采集，mer采集设备支持设定阈值比较限值及颅内核团位点选择，不同的核团放电节律不同，所需的滤波算法及信号判别算法亦不同。
15.优选地，所述术中lfp特征计算单元将所述术中mer信号记录单元记录的局部场电位及spike信号进行特征计算，计算环节包括信号滤波、降采样处理、信号平滑处理、fft分析、归一化处理及功率谱密度计算，通过计算处理，得出个体特征参数，该组个体特征参数将后续使用于闭环神经调控的基始参数。
16.优选地，所述初始特征参数单元基于术中lfp特征计算单元输出的delta power、delta ratio、theta power、theta ratio、alpha power、alpha ratio、beta power、beta ratio、gamma power、gamma ratio及betaalpha ratio特征值，经评估调控单元将特征值传递给神经刺激器，神经刺激器将该组特征值用于该患者闭环调控识别的基始条件。
17.优选地，所述生物标记物采集单元是植入颅内功能区的电极或者颅内皮层电极，按照预设指令进行脑深部功能核团的局部场电位采集，并对感知的事件进行采集标定，存储于神经刺激器内部，以便外部读取使用。
18.优选地，所述信号处理单元包括对采集到的局部场电位信号进行特定频段滤波处理、fft在线处理、信号聚类和功率谱密度计算。
19.优选地，所述特定频段滤波处理中的特定频段包括delta、theta、alpha、beta(low beta和high beta)和gamma波段。
20.优选地，所述生物信号特征提取单元包括对fft后的信号进行聚类分析，依靠算法判断数据之间的相似性，分析数据间潜在的联系并计算delta power、delta ratio、theta power、theta ratio、alpha power、alpha ratio、beta power、beta ratio、gamma power、gamma ratio及betaalpha ratio特征值，并通过更新特征参数单元将重新计算的特征值更新给植入式神经刺激器，作为新的判别条件，并自适应调整刺激参数量值及刺激窗口，实现
闭环机制及按需定量刺激。
21.优选地，所述脑区lfp采集单元包括对颅内特定核团进行局部场电位采集和无损记录，采样率根据评估调控单元的选择而进行，神经刺激器将采集到的lfp信号进行左右脑及电极位点的标定后，无损传输至体外医生平板电脑端，医生平板电脑端具备滤波功能、fft计算功能、功率谱密度及均方根值计算。
22.优选地，所述信号传输单元将脑区lfp采集单元从神经刺激器采集到的无损lfp信号通过专用射频传输网络进行传输，传输速率不低于18kbits/s，传输数据进行链路加密。
23.本发明在在传统神经刺激器基础上，引入生物标记物识别技术，并通过标记物的特征进行自适应参数调整及算法更新，实现完全自适应闭环神经调控。该技术一方面可进一步分析研究神经网络与脑内疾病的关联特性，帮助临床一线医生获知患者最真实的脑内靶点核团电生理活动，探寻复杂疾病的病理机制特性，研究服药后的脑部神经电生理活动，研究神经核团电刺激的定量性、精准性，探寻副反应与颅内靶点核团的关联性、与电刺激参数的相关性等。本发明提出基于生物标记识别的闭环dbs系统，真真正正实现基于个体生物指征，进行按需刺激、定量精准刺激，最大程度改善患者生活质量。同时也为未来探索更好的神经调控算法提供了硬件条件，在无需更改刺激器硬件设计的条件下即可验证新的刺激算法，大大提高了效率，缩短了周期。
24.有益效果至少包括：
25.1.基于患者个体的自适应参数调节，提升使用体验；
26.2.可感知疾病事件及副作用事件，用于自主调校刺激参量，实现按需刺激、定量刺激；
27.3.可分析研究神经网络与脑内疾病的关联特性，帮助临床一线医生获知患者最真实的脑内靶点核团电生理活动，探寻复杂疾病的病理机制特性，研究服药后的脑部神经电生理活动，研究神经核团电刺激的定量性、精准性，探寻副反应与颅内靶点核团的关联性、与电刺激参数的相关性等；
28.4.为未来探索更好的神经调控算法提供了硬件条件。
附图说明
29.图1为现有技术中开环神经调控示意图；
30.图2为本发明具体实施例基于生物标记识别的闭环dbs系统的结构示意图；
31.图3为本发明具体实施例基于生物标记识别的闭环dbs系统的生物标记物特征提取及算法迭代学习示意图。
具体实施方式
32.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
33.相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的
描述也可以完全理解本发明。
34.参见图2，所示为本发明实施例的一种基于生物标记识别的闭环dbs系统结构框图，包括术中mer信号记录单元11、术中lfp特征计算单元12、初始特征参数单元21、评估调控单元22、生物标记物采集单元25、信号处理单元27、生物信号特征提取单元28、更新特征参数单元26、脑区lfp采集单元23和信号传输单元24，其中，
35.术中mer信号记录单元11的输入与术前的脑部30连接，输出与术中lfp特征计算单元12连接，引导手术实施以及对手术质量进行电生理指征层面的确认；
36.术中lfp特征计算单元12将mer记录的局部场电位及spike信号进行特征计算；
37.初始特征参数单元21基于术中lfp特征所计算单元12输出的delta power、delta ratio、theta power、theta ratio、alpha power、alpha ratio、beta power、beta ratio、gamma power、gamma ratio及betaalpha ratio等特征值，经评估调控单元22将特征值传递给神经刺激器40，神经刺激器40将该组特征值用于脑部30闭环调控识别的基始条件；
38.脑区lfp采集单元23和生物标记物采集单元25均采集植入了神经刺激器40的脑部30的输出信号，脑区lfp采集单元23的输出经信号传输单元24至评估调控单元22，评估调控单元22进行lfp信号的判读分析，了解脑区电信号活动，进行参数配置和调控后反馈输出给神经刺激器40；
39.生物标记物采集单元25、信号处理单元27、生物信号特征提取单元28和更新特征参数单元26依次连接，更新特征参数单元26自适应调配神经刺激器40的参数，形成闭环。
40.术中mer信号记录单元11采用高采样率进行lfp及spike信号采集，mer采集设备支持设定阈值比较限值及颅内核团位点选择，不同的核团放电节律不同，所需的滤波算法及信号判别算法亦不同。
41.术中lfp特征计算单元12将术中mer信号记录单元11记录的局部场电位及spike信号进行特征计算，计算环节包括信号滤波、降采样处理、信号平滑处理、fft分析、归一化处理及功率谱密度计算等，通过计算处理，得出个体特征参数，该组个体特征参数将后续使用于闭环神经调控的基始参数。
42.初始特征参数单元21基于术中lfp特征计算单元12输出的delta power、delta ratio、theta power、theta ratio、alpha power、alpha ratio、beta power、beta ratio、gamma power、gamma ratio及betaalpha ratio等特征值，经评估调控单元22将特征值传递给神经刺激器40，神经刺激器40将该组特征值用于该患者闭环调控识别的基始条件。
43.生物标记物采集单元25是植入颅内功能区的电极或者颅内皮层电极，按照预设指令进行脑深部功能核团的局部场电位采集，并对感知的事件进行采集标定，存储于神经刺激器40内部，以便外部读取使用。
44.信号处理单元27包括对采集到的局部场电位信号进行特定频段滤波处理、fft在线处理、信号聚类和功率谱密度计算等，特定频段滤波处理中的特定频段包括但不限于delta、theta、alpha、beta(low beta和high beta)和gamma波段。
45.生物信号特征提取单元28包括对fft后的信号进行聚类分析，依靠算法判断数据之间的相似性，分析数据间潜在的联系并计算delta power、delta ratio、theta power、theta ratio、alpha power、alpha ratio、beta power、beta ratio、gamma power、gamma ratio及betaalpha ratio等特征值，并通过更新特征参数单元26将重新计算的特征值更新
给植入式神经刺激器40，作为新的判别条件，并自适应调整刺激参数量值及刺激窗口，实现按需定量刺激，以此模式形成参数迭代更新；内置的算法将根据患者个体生物指标的动态变化进行自适应学习及特征阈值更新，使刺激参数始终能以最佳条件传递与患者，对疾病进行控制，参见图2中的环路1所示。
46.脑区lfp采集单元23包括对颅内特定核团进行局部场电位采集和无损记录，采样率根据评估调控单元22的选择而进行，神经刺激器40将采集到的lfp信号进行左右脑及电极位点的标定后，无损传输至体外医生平板电脑端，医生平板电脑端具备滤波功能、fft计算功能、功率谱密度及均方根值计算等功能，这些功能便于临床医生了解患者颅内真实的生物电信号活动，为临床判别疾病相关性提供有力支撑，参见图2中的环路2所示。
47.信号传输单元24将脑区lfp采集单元23从神经刺激器40采集到的无损lfp信号通过专用射频传输网络进行传输，传输速率不低于18kbits/s，传输数据进行链路加密。
48.参见图3，所示为本发明实施例的生物标记物特征提取及算法迭代学习示意图，神经刺激器内置的算法将根据患者个体生物指标的动态变化进行自适应学习、个体自适应刺激参数调控及特征阈值更新，使刺激参数始终能以最佳条件传递至患者，对疾病进行控制。
49.本发明基于术前mer(micro electrode recording，mer)记录的lfp特征作为基始特征值，由医生(评估调控单元)配置参数给神经刺激器，神经刺激器进行生物标记物采集、信号处理、闭环参数调校、自适应调控输出参数并对感知事件进行存储及lfp信号的无损传输。本发明将能够进一步分析研究神经网络与脑内疾病的关联特性，帮助临床一线医生获知患者最真实的脑内靶点核团电生理活动，探寻复杂疾病的病理机制特性，研究服药后的脑部神经电生理活动，研究神经核团电刺激的定量性、精准性，探寻副反应与颅内靶点核团的关联性、与电刺激参数的相关性等。
50.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。