提取震颤特征并减少震颤的方法和装置与流程

本发明涉及减少震颤的方法和装置，特别是涉及一种提取震颤特征并减少震颤的方法和装置。

背景技术：

1、震颤是由中枢神经系统(主要是脑)中一系列异常放电的神经元群(称为“中央振荡器”)引起的，这种放电具有一定的节律，它们产生动作电位，向外周的效应器(肌肉)传导。中央振荡器的节律性的异常放电会引起效应器(肌肉)的律性收缩，从而表现为震颤症状。因此在治疗震颤时，干扰效应器(肌肉)接收到这种节律性的信号，或者干扰中枢神经系统的节律性的异常放电，是绝大多数疗法的关键。

2、近年来，外周神经刺激疗法已经开始临床应用。这是指通过电极传递的能量来招募外周的传出或传入神经通路和/或其支配的效应器(如肌肉)，从而调节异常的神经回路，并改善相对应的症状，如通过刺激外周神经和/或肌肉来治疗病理性震颤。外周神经刺激的方式可以选择电流刺激、电场刺激、磁刺激、光刺激等，其电极形态包括植入式电极和经皮电极。外周神经刺激根据刺激部位的不同，分为神经肌肉刺激(也叫功能性刺激)和传入神经刺激。

3、在使用能量刺激治疗震颤的疗法之中，需要对患者进行个体化的治疗，个体化治疗包括使用不同的幅值、频率、脉宽、刺激时间去进行刺激。具体而言，不同患者震颤的特征是不一样的，如频率、幅度、速度、方向等。同一个患者的不同肢体节段的震颤特征也不同，甚至同一个患者的同一个肢体节段在进行不同行为时，其震颤特征也是不一样的。因此，需要一种快速、鲁棒、高灵敏度的方法和设备提取患者的震颤特征，以便进行个体化的治疗。

4、震颤特征提取的主要意义在于：①识别用于定制刺激参数的震颤参数，如震颤的频率、振幅、方向等；②识别用于评价治疗效果的震颤参数，如震颤的频率、振幅、极值等；③识别肢体的状态，如放松、无意识运动、特定运动、保持姿势等。在实际使用中，采集到的一段震颤数据，是一段具有循环往复的特征的数据，因为震颤本身是往复运动。但是实际采集的数据都是有干扰的，这些干扰来源于传感器和数据处理系统本身的扰动或者接收到的干扰信号，或者非震颤的运动信号，或者传感器和/或其位于的肢体收到的其他与震颤无关的力，或者因此造成的与震颤无关的运动产生的信号，这种干扰信号会影响原始数据。

5、如在公开号为cn 113164744 a的中国专利公开文本中公开了了“预测性的疗法神经刺激系统”，在该公开文本记载的技术方案中，先将一段原始数据分成多个部分，然后在每个部分之中对噪声和有效成分(也就是第一能量和第二能量)进行比较，来确定每一个帧是否可用，将干扰比较大的帧滤除，再将剩余的帧组合起来，然后进行特征的提取。上述方案虽然采用了将干扰比较大的帧滤除，但是其并没有专门区分与震颤无关的运动产生的信号，尤其是非震颤的运动信号，将会造成难以去除的混杂的干扰，导致失真。

6、因此，需要考虑在进行数据处理时如何减少对于待分析的数据的影响，否则分析结果(也就是提取出的震颤特征)会失真。

7、由于震颤是往复运动，所以震颤数据的最大特征是其也是往复的，也就是它是带有频率特征的数据，虽然原始数据本身并不一定是频域的，而可能是时域的。因此，由于数据处理的目的是对表征震颤的成分或数据，与不表征震颤的成分或数据进行处理，所以较为直接、效率较高、效果较好的方式是根据其频域的特征进行处理。对于常见的频域特征提取(时频转换)的数学方法而言，一般是假定数据是一组有限数据的集合，如一个连续的波形是由若干段小波形组成的，而时域和频域都是环形的拓扑结构，时间上前后两个端点是相连的。如果测量得到数据是往复的周期性的数据，采集时间内刚好有整数个周期，那么上述假设就是合理的。但实际数据往往不满足这一条件，那么测量到的一段数据就会被从其周期中间的某个点切断，从而显示出与连续的原始信号不同的特征。

8、在进行有限数据采样，会使测量信号产生剧烈的变化，从而在提取频率特征时，将数据本身具有的单个频率提取为多个频率的组合。在这一原理下，如果将一段数据分成多个窗，然后在每个窗中提取频率特征，就会放大上述干扰，这会带来两方面的劣势：①使原始数据本身具有的频率特征变得相对不明显；②分窗带来的频率干扰会影响对于频率特征的提取，同时影响震颤数据和非震颤数据(第二数据)，因为不论是震颤数据还是非震颤数据，都是实际产生的数据，而分窗带来的频率干扰，是实际没有产生的，因为数据处理方法而产生的数据变化。如图2a所示，同样频率的周期数据，在窗口正好采纳往复数据(首尾相接)的情况下，频率分析为单个频率；如图2b所示，在窗口没有正好采纳往复数据(首尾不相接)的情况下，频率分析为分布在真实频率周围的频率带，而图2a、图2b的原始数据却是完全相同的。

9、而上述干扰，会随着窗长的缩短的放大，因为窗长越短，两端的断端数据对于整体的影响就越大。如图3a、图3b、图3c所示，对同一个震颤患者的同一段数据进行频率特征提取结果显示，窗长越长，其主频率峰就越宽，而且与副频率峰的高度就越接近，本领域技术人员可以知晓，这代表了数据处理方法带来了的干扰，而这种干扰的严重程度与分窗是正相关的。

技术实现思路

1、为了克服上述缺陷，本发明提供了一种提取震颤特征并进行处理的方法，包括：

2、步骤s101，利用传感器采集可表征震颤的生物信号，将运动学原始数据通过时域分离和频域分离为第一数据和第二数据，所述第一数据为可表征震颤成分的数据，第二数据为可表征非震颤成分的数据；

3、步骤s102，至少对所述第一数据进行特征提取，所述特征提取的数据包括频率、相位、幅度、能量、均方根、偏移中的一个或多个；

4、步骤s103，将提取特征后的第一数据以及第二数据变换到频域中；

5、步骤s104，进行特征提取后分别从第一数据、第二数据中的获得第一频率、第二频率，所述第一频率与第二频率均为频率谱中的峰，将所述第一频率设定为震颤的主要频率，所述第二频率设定为基线运动和干扰的主要频率，并对第一频率与第二频率进行强度计算，分别计为第一强度、第二强度；

6、步骤s105，基于提取的特征确定特定的刺激参数，生成特定的所述刺激参数并通过电极施加到目标组织上，对支配同一段肢体的多个外周神经或效应器进行刺激。

7、优选地，步骤s103中，将运动学原始数据变换到频域中的变换方法包括：傅里叶变换、快速傅里叶变换、功率谱密度、奈奎斯特变换、小波变换或莱斯变换。

8、优选地，步骤s101中，时域分离和频域分离的方式包括：高通滤波、低通滤波、带通滤波、独立成分分析、非负矩阵分解、盲源分离中的一种或其多种的组合。

9、优选地，所述低通滤波的设置为1.5～4hz，所述高通滤波为10～18hz，所述带通滤波为1.5～4hz到10～18hz。

10、优选地，根据患者的震颤部位和震颤疾病的常见频率设置滤波的频率。

11、优选地，在et患者中，所述低通滤波的设置为1.5～3hz，高通滤波的设置为10～12hz，带通滤波的设置为1.5～3hz到10～12hz；

12、在pd患者中，所述低通滤波的设置为2.5～4hz，高通滤波的设置为7～10hz，带通滤波的设置为2.5～4hz到7～10hz；

13、在其他类型患者中，所述低通滤波的设置为1.5～4hz，高通滤波的设置为10～18hz，带通滤波的设置为1.5～4hz到10～18hz。

14、优选地，步骤s102中，还包括对所述第二数据进行特征提取。

15、优选地，步骤s102中，特征提取的能量包括数据在频域上的能量信息，并通过能量信息来区分数据中的主要频率成分和/或计算某个频率成分的大小。

16、优选地，步骤s102中，进行特征提取时对整体数据进行计算。

17、优选地，步骤s102中，进行特征提取时将整体数据分成多个窗，单个窗中包含的数据点的个数为2的正整数次幂。

18、优选地，单个窗按数据点划分，或按时间长度划分，或将整体数据分成指定数量的窗。

19、优选地，窗与窗之间具有可变的重叠区域，所述重叠区域为窗长的0～75％。

20、优选地，步骤s104中，强度计算使用某个频率的幅值，或使用某个频率附近的频率范围的幅值的和、积分、频率范围的强度图的所对应面积、或其平均值。

21、优选地，计算第一频率周围一定频率范围的幅值的积分作为第一频率的强度，其中，所述频率范围是高于和/或低于所述第一频率的0～4hz中的值。

22、优选地，计算幅值在所述频率范围内的分布参数，对于分布参数大于设定值的数据设定为高质量数据，且丢弃分布参数小于设定值的数据，其中，所述分布参数包括方差、标准差、均方根误差中的一项或多项。

23、优选地，在分窗进行频率特征的提取时，通过对变化的频率进行判断决定是否改变震颤刺激参数，其中判断方式包括：基于频率变化、持续时间、强度值中的一种或多种。

24、优选地，当基于频率变化判断时，设置频率变化的范围，当不同窗之间的第一频率超过了设置的范围时，认为出现了新的震颤模式，所述范围为1hz以上；

25、当基于持续时间时，频率变化的设置为持续的时间或窗的个数，当不同窗之间的第一频率超过了设置的持续的时间或窗的个数时，认为出现了新的震颤模式；

26、当基于强度值时，设置强度值变化的范围，当第一频率的强度值变化超过设置范围时认为出现新的第一频率，设定强度值为原第一频率强度值的20％以上。

27、优选地，第二频率用于分析患者的不同状态，并通过状态判断进行闭环刺激。

28、优选地，比较第一强度和第二强度，若第二强度大于第一强度的设定比例，则认为震颤不明显，此时提示用户震颤不明显，或关闭刺激，或舍弃第二强度所在的数据不参与计算。

29、优选地，步骤s105中，多个外周神经或效应器至少包括第一目标组织和第二目标组织，且在单个震颤周期或震颤周期的整数倍时间中至少具有第一刺激时间、间隔时间和第二刺激时间，所述刺激参数包括刺激的波形、频率、脉宽、幅值、第一刺激时间、间隔时间、第二刺激时间、开启电极及关闭电极，其中，所述开启电极和关闭电极由用户设定控制或闭环控制。

30、优选地，在第一刺激时间中电刺激生成器向第一目标组织的电极发放刺激，在第二刺激时间中电刺激生成器向第二目标组织的电极发放刺激，在间隔时间中不发放刺激。

31、优选地，在一个刺激单元中，具有多个间隔时间，间隔时间穿插在第一刺激时间和/或第二刺激时间中。

32、优选地，刺激单元包括1～10个震颤周期，所述第一刺激时间和第二刺激时间的长度相等，所述间隔时间占刺激时间的10～50％。

33、优选地，还包括单位时间，并在每个单位时间进行一次判定：

34、若第一强度超过特定值或特定区间，则在下一个单位时间中增加频率/脉宽/幅值中的至少一项；若第一强度低于特定值或特定区间，则在下一个单位时间中减少频率/脉宽/幅值中的至少一项。

35、优选地，设定第一强度和第二强度的预期比值，若比值超过设定值，则在下一个单位时间中减少频率/脉宽/幅值中的至少一项；若比值低于设定值，则在下一个单位时间中增加频率/脉宽/幅值中的至少一项。

36、优选地，在治疗开始之前进行运动数据的收集，并生成刺激参数。

37、优选地，在治疗开始之前进行运动数据的收集，生成规则，在治疗过程中实时改变刺激参数。

38、本发明的另一目的在于提供一种提取震颤特征并进行处理的装置，包括：

39、传感器，获取原始数据；

40、控制器，处理传感器获取的运动数据，采用所述提取震颤特征并进行处理的方法确定刺激参数，并生成刺激命令；

41、电刺激生成器，根据刺激命令生成特定的刺激参数；

42、电极，刺激参数通过电极施加到目标组织上，对支配同一段肢体的多个外周神经或效应器进行刺激。

43、基于上述技术方案，本发明的优点是：

44、本发明通过将一段时间的原始数据进行数据处理，生成第一数据(震颤数据)和第二数据(非震颤数据)，然后分别对这两类数据进行分析，从第一数据中提取震颤特征，从第二数据中提取非震颤特征。这样做的好处主要有：减少了数据处理过程中带来的数据失真；分别对两类数据进行分析，减少了混杂的干扰。