[发明专利]用于癫痫治疗的多通道无线闭环神经电刺激系统

权利要求书

1.一种用于癫痫治疗的多通道无线闭环神经电刺激系统，其特征在于，所述系统包括：

多通道信号采集模块，用于多个通道神经信号的采集与模数转换，并将转换后的神经信号发送给闭环控制模块；

闭环控制模块，闭环控制模块内植入两级串联分类器，用于对多通道信号采集模块数模转换后的神经信号进行两级处理，在第一级分类器中进行疑似癫痫神经信号的筛选；筛选通过的信号进入第二级分类器，第二级分类器由多个子级分类器串联形成；在第二级分类器中先计算子级分类器中的弱分类器所对应的特征值，然后将该特征值与该弱分类器的阈值比较，得到对应输出，该输出与前一子级分类器输出的累加和作为该子级分类器的输出，子级分类器的输出与该子级分类器阈值进行比较得到分类结果；如果分类结果不是疑似癫痫信号则停止计算，并等待下一时间序列的到来，只有分类结果为癫痫信号的神经信号，则需要计算所有子级分类器所包含的所有弱分类器所对应的特征，从而判断是否发生癫痫；

信号传输与存储模块，用于接收上位机配置的各模块工作参数和闭环控制模块传输的神经信号，并将神经信号进行存储，作为对象个性化数据集；

上位机，用于根据对象个性化数据集训练闭环控制模块中所植入的两级串联分类器的参数，并与信号传输与存储模块进行实时通信，实现控制指令的传输与数据交换；配置与调整各个模块工作时所需的工作参数，更新闭环控制模块中所植入的两级串联分类器中的各种参数，并实时显示采集到的神经生理信号；

多通道可编程刺激模块，用于根据闭环控制模块得到的结果或者上位机指令，实时改变多路电刺激的输出，根据闭环控制模块的癫痫检测结果，对单个或多个颅内刺激电极植入区域进行电刺激。

2.如权利要求1所述的一种用于癫痫治疗的多通道无线闭环神经电刺激系统，其特征在于，所述两级串联分类器中的第一级分类器采用Ada Boost算法训练得到的强分类器。

3.如权利要求1所述的一种用于癫痫治疗的多通道无线闭环神经电刺激系统，其特征在于，所述第二级分类器中的子级分类器串联的顺序按照该子级中包含的弱分类器的有效性从大到小依次排列。

4.如权利要求1所述的一种用于癫痫治疗的多通道无线闭环神经电刺激系统，其特征在于，所述弱分类器全部通过Real AdaBoost算法结合对象个性化数据集训练得到。

5.如权利要求1所述的一种用于癫痫治疗的多通道无线闭环神经电刺激系统，其特征在于，所述两级串联分类器采用机器学习的算法训练得到。

6.如权利要求1所述的一种用于癫痫治疗的多通道无线闭环神经电刺激系统，其特征在于，所述两级串联分类器中的弱分类器是由多个信号时域、频域、复杂度等多维空间上的特征训练得到。

7.如权利要求1所述的一种用于癫痫治疗的多通道无线闭环神经电刺激系统，其特征在于，所述特征优选幅值、线长、峰值个数、子段能量、能量占比和熵等。

8.如权利要求1所述的一种用于癫痫治疗的多通道无线闭环神经电刺激系统，其特征在于，所述多通道可编程刺激模块的刺激电路与其它电路电气隔离。