[发明专利]一种基于生物标记识别的闭环DBS系统

权利要求书

1.一种基于生物标记识别的闭环DBS系统，其特征在于，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，

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；

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；

所述初始特征参数单元基于术中LFP特征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；

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，评估调控单元进行参数配置和调控后反馈输出给神经刺激器；

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。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，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。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，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。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，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。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，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。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，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。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述特定频段滤波处理中的特定频段包括Delta、Theta、Alpha、Low Beta、High Beta和Gamma波段。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，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、BetaPower、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。