一种基于群体响应图谱的智能电针频率优化系统及方法

本发明涉及电针设备，尤其涉及一种基于群体响应图谱及实时闭环调控的智能电针频率优化系统及方法。

背景技术：

1、失眠症是临床常见的睡眠障碍性疾病，常表现为入睡困难、睡眠维持困难、早醒以及由此导致的日间疲劳、注意力下降和情绪异常。电针干预作为中医针灸与现代电刺激技术结合的治疗方式，具有操作相对简便、参数可调和患者依从性较好的特点，在失眠及相关脑功能障碍辅助治疗中具有应用价值。

2、现有电针治疗中，刺激频率通常由医生根据经验设定，常用频率包括2hz、5hz和10hz。不同频率可能诱发不同的神经调节效应，不同患者对同一频率的脑电响应和临床收益也存在显著差异。固定频率方案难以同时兼顾群体规律和个体差异，容易出现起始频率选择不充分、治疗过程中缺乏动态反馈以及疗效数据难以沉淀的问题。

3、在真实临床场景中，同一患者通常不适宜依次完成2hz、5hz和10hz三种完整疗程后再比较最优频率，既增加治疗负担，也影响临床效率。因此，需要一种能够利用既往群体数据形成频率响应规律，并在单次治疗过程中结合患者实时脑电状态进行动态优化的智能电针系统。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种可以在单次电针刺激过程中结合患者实时脑电状态进行电针频率优化的智能电针频率优化系统及方法。

2、为了实现上述发明目的，本发明提供了如下技术方案：

3、一种基于群体响应图谱的智能电针频率优化系统，包括：

4、脑电数据处理模块，用于获取若干受试者在不同电针频率刺激前后的历史脑电信号，并从中提取若干对不同电针频率刺激前后的脑电特征；

5、群体响应图谱构建模块，用于将不同电针频率刺激前后的脑电特征变化作为对应响应，构建受试者群体对不同电针频率的群体响应图谱；

6、起始频率推荐模块，用于将当前待干预者的标准化刺激前脑电特征输入各电针频率的基线-响应映射模型，得到各电针频率下的预测响应，根据群体响应图谱中的脑电特征分量权重、响应离散度及预设有益方向计算各电针频率的预测收益评分，并选择评分最高的电针频率作为起始推荐频率；

7、实时状态评估模块，用于在电针刺激过程中提取实时脑电特征得到实时响应，并根据实时响应和不同电针频率的群体响应图谱，确定当前频率下的收益和各候选频率的收益；

8、闭环调控模块，用于根据当前频率下的收益和各候选频率的收益，判断是否切换为候选电针频率。

9、进一步的，所述脑电特征至少包括一个脑电特征分量，所述脑电特征分量包括各脑区均值、各脑区标准差、脑区间不对称性及跨脑区差异特征。

10、进一步的，所述群体响应图谱构建模块具体包括：

11、响应确定单元，用于将同一刺激频率下所有脑电特征对划分为一组，并计算每组内各脑电特征对中刺激后、前各脑电特征分量的相对变化量，作为在对应脑电特征分量的响应；

12、分布统计单元，用于计算每组内各脑电特征分量的所有响应的均值、标准差和脑电特征分量权重，并基于同一刺激频率下的历史刺激前脑电特征与对应响应训练基线-响应映射模型；其中，所述脑电特征分量权重由统计显著性得分、效应量得分、交叉验证特征重要性和专家先验值中的至少两项经加权并归一化得到。

13、进一步的，所述起始频率推荐模块具体包括：

14、刺激前脑电特征提取单元，用于获取当前待干预者的刺激前脑电信号，并提取出刺激前脑电特征；

15、预测评分单元，用于从不同电针频率的群体响应图谱中提取各电针频率的基线-响应映射模型、脑电特征分量权重和响应标准差，将当前待干预者的标准化刺激前脑电特征输入各基线-响应映射模型得到预测响应，并按照预设有益方向计算各电针频率的预测收益评分，选择评分最高的电针频率作为起始推荐频率。

16、进一步的，所述实时状态评估模块具体包括：

17、实时脑电特征提取单元，用于获取当前待干预者电针刺激后的实时脑电信号，并提取出实时刺激后脑电特征；

18、收益确定单元，用于计算当前待干预者的实时刺激后脑电特征与刺激前脑电特征的相对变化量，作为实时响应，根据所述实时响应与当前电针频率以及各候选电针频率的群体响应图谱，确定当前电针频率和各候选电针频率的收益评分；所述候选电针频率为除当前电针频率外所有电针频率。

19、进一步的，所述闭环调控模块具体用于：

20、当存在候选电针频率的收益评分大于当前电针频率的收益评分时，输出切换为收益评分最大的候选电针频率的频率切换指令。

21、进一步的，所述闭环调控模块具体还可以用于：

22、计算当前时刻的安全评分，所述安全评分由窗口质量、患者反馈舒适度以及伪迹或刺激风险等级的归一化指标加权得到；其中，伪迹或刺激风险等级由刺激伪迹率、肌电伪迹率，以及电针刺激器在当前控制周期实际输出的电流幅值、单相脉冲宽度和本次连续刺激已持续时间相对于对应预设安全上限的归一化值加权得到；

23、当存在候选电针频率的收益评分大于当前电针频率的收益评分，且安全评分大于预设阈值，且相邻频率切换间隔大于最小保持时间，则输出切换为收益评分最大的候选电针频率的频率切换指令。

24、进一步的，所述系统还包括：

25、疗效追踪与交互模块，用于显示受试者脑电状态、当前刺激频率、推荐刺激频率、报告，并接收和执行医生的确认、覆盖或终止指令。

26、一种基于群体响应图谱的智能电针频率优化方法，包括：

27、获取若干受试者在不同电针频率刺激前后的历史脑电信号，并从中提取若干对不同电针频率刺激前后的脑电特征；

28、将不同电针频率刺激前后的脑电特征变化作为对应响应，构建受试者群体对不同电针频率的群体响应图谱，并基于历史刺激前脑电特征与对应响应训练各电针频率的基线-响应映射模型。

29、将当前待干预者的标准化刺激前脑电特征输入各电针频率的基线-响应映射模型，得到各电针频率下的预测响应，并结合群体响应图谱中的脑电特征分量权重、响应离散度和预设有益方向计算预测收益评分，选择评分最高的电针频率作为起始推荐频率。

30、在电针刺激过程中提取实时脑电特征得到实时响应，并根据实时响应和不同电针频率的群体响应图谱，确定当前频率下的收益和各候选频率的收益；

31、根据当前频率下的收益和各候选频率的收益，判断是否切换为候选电针频率。

32、一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。

33、本发明与现有技术相比，其有益效果是：本发明的待干预者无需进行前期多次试验，在单次刺激过程中即可获得一个较优的起始刺激频率，而且在刺激过程中，还可以结合患者实时脑电状态进行刺激频率动态优化。

1.一种基于群体响应图谱的智能电针频率优化系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的智能电针频率优化系统，其特征在于，所述脑电特征至少包括一个脑电特征分量，所述脑电特征分量包括各脑区均值、各脑区标准差、脑区间不对称性及跨脑区差异特征。

3.根据权利要求1所述的智能电针频率优化系统，其特征在于，所述群体响应图谱构建模块具体包括：

4.根据权利要求3所述的智能电针频率优化系统，其特征在于，所述起始频率推荐模块具体包括：

5.根据权利要求1所述的智能电针频率优化系统，其特征在于，所述实时状态评估模块具体包括：

6.根据权利要求1所述的智能电针频率优化系统，其特征在于，所述闭环调控模块具体用于：

7.根据权利要求1所述的智能电针频率优化系统，其特征在于，所述闭环调控模块具体用于：

8.根据权利要求1所述的智能电针频率优化系统，其特征在于，所述系统还包括：

9.一种基于群体响应图谱的智能电针频率优化方法，其特征在于，包括：

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求9所述的方法。