一种多模态脑机接口数字处方生成方法及平台与流程

本发明涉及一种多模态脑机接口数字处方生成方法及平台。

背景技术：

1、脑机接口技术正快速向多模态协同与闭环反馈的高价值应用场景演进。当前，脑机接口技术已分化为输出式bci（神经信号读取与解码，如fnirs、eeg、fmri等）与输入式bci（神经功能调控与干预，如tms、tes、dbs等）两大体系。两者的融合，即读-释-仿-写的闭环脑机接口，被视为实现脑疾病个体化治疗与优化干预策略的重要方向。然而，现有融合方案缺乏将多模态脑机接口数据整合为可审计、可复现、可执行的数字处方的工作流机制。

2、然而，在从实验室向规模化临床应用转化的过程中，现有技术体系存在以下系统性缺陷：

3、（一）数据孤岛严重，缺乏统一接口标准

4、不同模态、不同厂商的bci设备采用各异的数据采集协议与存储格式（如eeg的edf、fnirs的nirs、fmri的nifti，以及调控设备的私有参数格式），导致跨模态原始数据整合困难。输出式bci与输入式bci之间的数据格式、坐标空间、时序基准互不兼容，“刺激-响应”关联分析难以在同一平台上完成。此外，现有系统架构普遍封闭，当引入新型模态设备（如fus、tpbm）时，需重新开发数据解析模块，集成成本高、验证周期长。

5、（二）报告体系缺失或非标准化，临床决策支持不足

6、多数输出式bci设备仅输出原始数据或简单波形图，缺乏包含量化指标（如脑区激活强度、频段功率值）与临床解读的标准化报告；部分输入式bci设备甚至不具备报告生成功能，治疗效果依赖医生主观记录。即便少数设备可生成报告，也仅局限于单一技术维度，且报告格式、指标定义不统一。不同设备生成的报告形态各异，医生需手动复制粘贴图表至电子病历系统，耗时较长（如平均耗时20-30分钟/例）且容易引入人为错误，难以进行横向对比与纵向追踪。此外，现有报告系统缺乏对数据处理全过程的可审计溯源机制——分析参数、处理步骤、运行环境等关键信息未被记录，导致报告结果难以复现和审查，不符合医疗器械软件（samd）对可追溯性的合规要求。

7、（三）现有技术无法支撑多模态闭环协同的临床路径

8、现有相关技术虽已尝试优化单一模态的报告输出，但均局限于某一类bci技术，无法扩展至输入式bci设备的治疗数据整合，更无法实现“输出式bci测量数据+输入式bci治疗数据”的多模态结果关联。例如，在脑卒中康复评估场景中，医生需分别查阅fmri的脑损伤定位报告、eeg的神经电活动报告、tms的治疗参数记录，手动关联三者，操作繁琐且易产生信息偏差。传统报告仅为静态结果展示，未结合刺激参数与多模态解码结果给出下一阶段的调控建议，导致“数据→指标→建议”的临床决策闭环无法自动化。

9、综上所述，现有技术在跨模态数据兼容性、标准化分析流程、自动化报告生成以及闭环脑机接口临床工作流支持等关键环节存在系统性断点，无法在同一平台内实现“任意模态数据读取-跨模态指标提取-数字处方生成”的全流程自动化。因此，亟需一种通用、可扩展、支持读写交互与个体化治疗的多模态脑机接口数字处方平台，以贯通“读-释-仿-写”全链条，提升脑疾病诊疗的智能化与精准化水平。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提供一种多模态脑机接口数字处方生成方法及平台，其核心在于构建了以同构处方脚本为载体、以处方上下文为数据中枢的可审计单文件处方工作流。在该工作流中，6 条同构处方通路各自承载处方上下文沿输入层/处理层/输出层三阶段单向演化。

2、本发明采用的技术方案如下：

3、（一）方法方面

4、本发明提供一种多模态脑机接口数字处方生成方法，基于一组同构处方脚本实现。所述同构处方脚本中每一脚本文件统一内嵌同一种处方上下文数据对象作为该脚本文件的中心数据载体；所述中心数据载体中承载的数据信息沿输入层、处理层、输出层的三层数据结构，在6条同构处方通路中单向演化；所述处方上下文数据对象中包含溯源标识字段，该溯源标识字段在各处理阶段被动继承输入数据的来源标识、当前处理参数与运行环境指纹，并在各阶段自动追加新一层处理记录，形成贯穿数据全生命周期的可审计溯源链；所述6条同构处方通路包括3条调控类处方通路与3条检测类处方通路，所述3条调控类处方通路分别承载tms调控、tdcs调控与tus调控，所述3条检测类处方通路分别承载fnirs检测、eeg检测与fmri检测。

5、所述方法具体包括以下步骤：

6、步骤一（输入层写入）：在各通路的输入层节点向中心数据载体写入原始数据，并为每项原始数据生成对应的来源标识，记录数据来源设备类型、通道标识及采集时间戳，所述原始数据包括来自神经检测脑机接口设备的神经测量数据和/或来自神经调控脑机接口设备的神经调控数据。

7、步骤二（处理层标准化）：在各通路的处理层节点对原始数据进行标准化处理。具体而言，在原始数据为神经测量数据时，根据模态类型执行对应的预处理、关键指标提取与可视化结果生成；在原始数据为神经调控数据时，对其进行参数解析与记录。在处理完成后，自动将所调用的算法标识、参数快照及运行环境指纹追加写入所述溯源标识字段。处理完成后的分析结果分别写入同一条通路的输出层节点。

8、步骤三（输出层整合）：在各通路的输出层节点获取分析结果并进行关联整合，生成结构化中间态数据对象，并将该结构化中间态数据对象的哈希值以及生成该对象所依据的完整同构处方脚本的版本标识或哈希值写入同一文件的元数据区域，使最终生成的一体化数字处方报告与原始数据、处理参数、运行环境形成不可篡改的绑定关系。

9、步骤四（处方报告生成）：调用pandoc文档转换器，将所述结构化中间态数据对象转换为目标交付格式的一体化数字处方报告。

10、进一步地，上述方法中，在各通路的处理层节点对原始数据进行标准化处理的过程中，当原始数据为神经测量数据时，根据模态类型和实验任务类型执行任务特定的处理流程。具体而言：在神经测量数据为功能近红外光谱数据时，调用近红外分析库执行光密度转换与修正比尔-朗伯定律计算，经去噪与基线校正后，提取任务期内的积分值、均值、峰值及重心斜率作为激活强度指标，并利用表面映射算法将激活强度映射至皮层网格，生成三维脑功能地形图对象；在神经测量数据为脑电图数据时，调用脑电图分析库执行重采样、滤波、独立成分分析去伪迹及坏导插值，基于事件相关电位标记进行分段与叠加平均，提取感兴趣区内事件相关电位成分的波幅峰值与潜伏期，并采用球面谐波插值方法将离散头皮电极数据插值至连续头皮投影面，生成二维脑电拓扑图对象及感兴趣区平均波形图对象；在神经测量数据为功能磁共振成像数据时，调用功能磁共振预处理工具包执行头动校正、时间层校正、磁场不均匀性校正、空间配准及标准化至标准空间的处理，采用一次插值重采样策略将多种变换矩阵串联后仅执行一次插值操作，基于预处理后的数据根据任务态或静息态分别生成脑区激活热图对象或功能连接矩阵对象。所述处理流程根据用户预设的实验任务类型加载对应的专属处理参数和算法配置，不同任务类型对应不同的预处理参数、指标提取时间窗口及结果判读规则。

11、进一步地，上述方法中，调用pandoc文档转换器将结构化中间态数据对象转换为目标交付格式的一体化数字处方报告，具体包括：基于quarto动态文档技术构建数字处方模板引擎；以参数化渲染机制，将所述结构化中间态数据对象注入数字处方模板引擎，触发模板内嵌代码块运行，自动生成包含医学文本描述和可视化图形对象的中间态文档；调用pandoc文档转换器将所述中间态文档转换为目标交付格式的报告。

12、进一步地，上述方法中，自动生成包含医学文本描述和可视化图形对象的中间态文档，具体包括：将所述结构化中间态数据对象中的定量指标与预设的常模阈值进行实时比对，自动组合医学术语与解释性文本，生成动态的医学文本描述；以及，通过内存对象引用方式，将所述可视化图形对象直接嵌入中间态文档。

13、进一步地，上述方法中，在各通路的处理层节点对原始数据进行标准化处理的过程中，还包括物理场仿真步骤：接收个体化结构磁共振数据或标准脑模板，根据调控模态执行物理场仿真逻辑。对于经颅磁刺激或经颅电刺激，构建患者头部或标准脑的有限元模型，计算神经调控设备在脑内的电场分布；对于经颅超声刺激，构建声学传播模型，计算超声波在脑内的声场分布。所述仿真步骤生成三维电场或声场分布的三维大脑网格对象，并写入同一条通路的输出层节点。

14、（二）平台方面

15、本发明还提供一种多模态脑机接口数字处方平台，用于执行上述任一项所述的方法。所述平台包括任务配置层、计算仿真层和处方生成层三层级处理架构。

16、所述任务配置层用于在各通路的输入层节点向中心数据载体写入原始数据，并为每项原始数据生成对应的来源标识，所述原始数据包括来自神经检测脑机接口设备的神经测量数据和/或来自神经调控脑机接口设备的神经调控数据。

17、所述计算仿真层用于在各通路的处理层节点对原始数据进行标准化处理，包括：在所述原始数据为神经测量数据时，根据模态类型执行对应的预处理、关键指标提取与可视化结果生成；在所述原始数据为神经调控数据时，对其进行参数解析与记录；处理完成后的分析结果分别写入同一条通路的输出层节点，并维护数据在各处理阶段的溯源标识更新。

18、所述处方生成层用于在各通路的输出层节点获取分析结果并进行关联整合，生成结构化中间态数据对象，并调用pandoc文档转换器将所述结构化中间态数据对象转换为目标交付格式的一体化数字处方报告，并将溯源标识链与所述结构化中间态数据对象共同封装于最终的数字处方报告中。

19、进一步地，上述平台中，所述处方生成层还用于：基于quarto动态文档技术构建数字处方模板引擎；以参数化渲染机制，将患者信息、所述分析结果以及通过所述任务配置层获取的任务参数注入所述数字处方模板引擎，触发模板内嵌代码块运行，自动生成包含医学文本描述和可视化图形对象的中间态文档；调用pandoc文档转换器将所述中间态文档转换为目标交付格式的报告。

20、进一步地，上述平台中，所述计算仿真层在各通路的处理层节点对原始数据进行标准化处理的过程中，在原始数据为神经测量数据时，根据模态类型和实验任务类型执行任务特定的处理流程。在神经测量数据为功能近红外光谱数据时，调用近红外分析库执行光密度转换与修正比尔-朗伯定律计算，经去噪与基线校正后提取激活强度指标并生成三维脑功能地形图对象；在神经测量数据为脑电图数据时，调用脑电图分析库执行重采样、滤波、独立成分分析去伪迹及坏导插值，提取事件相关电位成分指标并生成二维脑电拓扑图对象；在神经测量数据为功能磁共振成像数据时，调用功能磁共振预处理工具包执行头动校正、时间层校正及空间标准化，基于校正及标准化处理后的数据根据任务态或静息态分别生成脑区激活热图对象或功能连接矩阵对象。所述计算仿真层根据用户预设的实验任务类型加载对应的专属处理参数和算法配置，不同任务类型对应不同的预处理参数、指标提取时间窗口及结果判读规则。

21、进一步地，上述平台中，所述计算仿真层在各通路的处理层节点对原始数据进行标准化处理的过程中，还用于：基于接收的个体化结构磁共振数据或标准脑模板，执行物理场仿真逻辑。对于经颅磁刺激或经颅电刺激，构建患者头部或标准脑的有限元模型，计算神经调控设备在脑内的电场分布；对于经颅超声刺激，构建声学传播模型，计算超声波在脑内的声场分布。所述仿真步骤生成三维电场或声场分布的三维大脑网格对象，并写入同一条通路的输出层节点，传递至所述处方生成层。

22、进一步地，上述平台中，所述处方生成层生成的一体化数字处方报告用于以下至少一种数据处理场景：

23、a.整合所述一体化数字处方报告中的神经检测脑机接口脑功能解码指标与神经调控脑机接口刺激参数，生成用于表征辅助疾病量化筛查与评估分级的结构化数据，并分析脑功能特异性关联机制以生成用于表征神经调控靶点推荐的结构化数据；

24、b.基于所述一体化数字处方报告生成用于表征调控位点推荐的结构化数据、进行治疗过程数据关联分析以及生成用于表征治疗前后疗效对比的结构化数据；

25、c.通过所述平台的计算仿真层对不同厂商、不同模态的脑功能数据进行统一预处理与指标提取，生成研究用数字处方报告，以构建多模态脑功能数据库；

26、d.通过云化部署或标准化报告接口，输出所述一体化数字处方报告中结构化的评估结论与历史追踪数据，以生成健康管理建议。

27、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

28、1.可审计单文件处方工作流：基于quarto.qmd格式的同构处方脚本，每一脚本文件内嵌统一的处方上下文数据对象作为中心数据载体，该数据对象中包含溯源标识字段，在各处理阶段被动继承并自动追加来源标识、处理参数与环境指纹，形成贯穿数据全生命周期的可审计溯源链。将多模态脑机接口数据处理全流程（输入→处理→输出）封装于单一可执行文件中。该文件天然支持版本管理（git），自动记录数据处理的完整演变历史，通过哈希值写入元数据区域实现完整性锁定，确保最终报告与原始数据、处理参数、运行环境的不可篡改绑定，从根本上解决了现有脑机接口数据处理流程中分析步骤难追溯、参数版本难对齐、跨设备跨模态数据难复现的行业痛点。

29、2.六通路同构架构的多模态统一适配：通过3条调控类通路与3条检测类通路的同构化设计，将6种不同物理机理的脑机接口设备（tms、tdcs、tus、fnirs、eeg、fmri）统一映射至同一套三层数据结构（输入层→处理层→输出层），消除了传统方案中“一种设备一套分析流程”的碎片化困境。每一通路均以同一处方上下文数据对象为中心数据载体，确保无论数据来源为何，其处理逻辑均遵循统一的单向演化规则。

30、3.调控与检测的闭环整合：通过输出层节点的关联整合，将神经检测业务流线的脑功能解码指标与神经调控业务流线的刺激参数融合于同一结构化中间态数据对象中，生成一体化数字处方报告。在此基础上可进一步实现：脑功能特异性关联机制分析、神经调控靶点推荐、治疗前后疗效对比、闭环脑机接口参数优化，这是现有单一模态或调控-检测分离方案无法实现的。

31、4.标准化处方交付与临床决策支持：通过pandoc文档转换器，将结构化中间态数据对象一键转换为word、pdf、html等多种交付格式，满足不同临床场景（专科诊疗、科研管理、健康管理）的报告需求。配合quarto动态文档技术，实现了定量指标与常模阈值的实时比对和医学文本的自动生成，使数字处方从“数据报表”升级为“可解释的临床决策依据”。

32、5.物理场仿真的深度融合：将tms/tdcs的电场仿真与tus的声场仿真嵌入处理层节点，使调控处方在生成前即可获得个体化或标准脑的场分布可视化结果，进一步提升神经调控靶点定位的精准性与治疗方案的个体化水平。