[发明专利]一种动态β功率信号跟踪方法、系统及终端

说明书

本申请公开了一种动态β功率信号跟踪方法、系统及终端，建立受控自回归CAR模型，接收PI控制器的第一输出信号输出第一β功率信号，获取第一β功率信号与期望β功率信号的信号差值；将信号差值输入PI控制器，PI控制器根据信号差值输出第二输出信号给CAR模型，CAR模型输出第二β功率信号。从CAR模型输出的β功率信号与期望β功率信号进行比较后，获得的差值输入到收PI控制器，PI控制器根据接收的差值信号获得一个输出信号给CAR模型。CAR模型根据接收到的信号输出一个接近于期望β功率信号的输出信号。这样不论期望β功率信号是否变动，都可以实现对β功率信号的跟踪。

技术领域

本申请涉及技术领域，具体涉及一种动态β功率信号跟踪方法、系统及终端。

背景技术

帕金森疾病(PD)是一种常见的神经系统变性疾病，对内侧苍白球(GPi) 或底丘脑核(STN)施加深度脑刺激(DBS)能够缓解PD症状。DBS刺激参数主要根据临床医生的经验选取，不能根据任何神经或运动反馈调整参数，因此会耗费更多的能量，增加患者更换刺激器的频率。如果能够辨识基底核模型输入刺激频率与输出β功率信号的关系，根据β功率信号的变化选取合适的刺激参数，可以提高控制疗效。

闭环DBS比开环高频刺激能更好的抑制PD患者的运动症状，如果能够找到合适的反应病理状态的参考信号，实现按需刺激，能够在降低能耗的同时又能减少副作用。因此如何能够准确跟踪β功率信号是本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请为了解决上述技术问题，提出了如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供了一种动态β功率信号跟踪方法，所述方法包括：建立受控自回归CAR模型，所述CAR模型用于接收PI控制器的第一输出信号输出第一β功率信号，所述第一输出信号为所述PI控制器任一时刻输出的信号；获取所述第一β功率信号与期望β功率信号的信号差值；将所述信号差值输入所述PI控制器，所述PI控制器根据所述信号差值输出第二输出信号给所述CAR模型，所述CAR模型输出第二β功率信号。

采用上述实现方式，从CAR模型输出的β功率信号与期望β功率信号进行比较后，获得的差值输入到收PI控制器，PI控制器根据接收的差值信号获得一个输出信号给CAR模型。CAR模型根据接收到的信号输出一个接近于期望β功率信号的输出信号。这样不论期望β功率信号是否变动，都可以实现对β功率信号的跟踪。

结合第一方面，在第一方面第一种可能的实现方式中，所述建立受控自回归CAR模型包括：辨识神经网络输入刺激频率与输出GPi神经元β功率的关系，从CTx-BG-Th神经网络收集输入输出数据，输入输出表示为：

其中u(k)表示输入信号刺激频率，y(k)表示输出GPi神经元β频段振荡功率，n_a和n_b为输出输入信号的阶数，ε(k)表示白噪声；确定CAR模型的模型参数和所述模型参数的阶数。

结合第一方面第一种可能的实现方式，在第一方面第二种可能的实现方式中，所述确定CAR模型的模型参数和所述模型参数的阶数，包括：使用递归最小二乘法估计CAR模型参数；通过真实输出信号与所述CAR模型的输出信号获得所述CAR模型的输出均方根误差，所述输出均方根误差用于量化所述CAR模型的预测精度；根据所述输出均方根误差确定所述模型参数的阶数。

结合第一方面，在第一方面第三种可能的实现方式中，所述获取所述第一β功率信号与期望β功率信号的信号差值，包括：将所述第一β功率信号和所述期望β功率信号输入到减法器；所述减法器输出所述信号差值。

结合第一方面，在第一方面第四种可能的实现方式中，还包括确定所述 PI控制器的参数，以使得所述PI控制器稳定。