CN115999053A - 电子设备、医疗***及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供电子设备、医疗***及计算机可读存储介质，所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：S1：利用所述采样电极采集所述患者的至少两个通道的实时脑电数据；S2：计算每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值以及所有通道的实时脑电数据的移动平均差值；S3：检测所述患者的实时脑电数据是否满足首次刺激条件，如果所述患者的实时脑电数据满足所述首次刺激条件，则执行步骤S4；S4：控制所述刺激器首次向所述患者递送电刺激。本申请根据患者的实际情况自适应地向患者递送电刺激，避免出现刺激不及时或者无效刺激的情况。

Description

电子设备、医疗***及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及植入式器械技术领域，尤其涉及电子设备、医疗***及计算机可读存储介质。

背景技术

癫痫是由神经元高度同步化活动形成的异常放电导致一种慢性疾病，会引起抽搐或痉挛，混乱，茫然，有时甚至丧失意识，是神经科仅次于头痛的第二大常见病。神经调控手术是针对药物难治性癫痫的一种常见外科手术。

随着立体定向技术的发展，电刺激直接作用于预定靶点成为可能，同时，大量基础研究和临床试验支持电刺激可作为新的抗癫痫手段，目前用于抗癫痫的电刺激主要包括迷走神经刺激(VNS)、皮层电刺激和脑深部刺激(DBS)。

然而，现有市面上的治疗癫痫的有源植入神经刺激器大多不包含癫痫检测的功能，只能以固定的刺激模式间歇发出电刺激进行治疗。

基于此，本申请提供了电子设备、医疗***及计算机可读存储介质，以解决上述现有技术中存在的问题。

发明内容

本申请的目的在于提供电子设备、医疗***及计算机可读存储介质，根据患者的实际情况自适应地向患者递送电刺激，避免出现刺激不及时或者无效刺激的情况。

本申请的目的采用以下技术方案实现：

第一方面，本申请提供了一种电子设备，用于实现对采样电极与刺激器的控制功能，所述刺激器设置于患者的体内；

所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

S1：利用所述采样电极采集所述患者的至少两个通道的实时脑电数据；

S2：计算每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值以及所有通道的实时脑电数据的移动平均差值；

S3：检测所述患者的实时脑电数据是否满足首次刺激条件，如果所述患者的实时脑电数据满足所述首次刺激条件，则执行步骤S4；

S4：控制所述刺激器首次向所述患者递送电刺激；

其中，所述首次刺激条件为：至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于预设幅值阈值，且所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于预设数值区间。

该技术方案的有益效果在于：利用采样电极采集患者的至少两个通道的实时脑电数据，检测该实时脑电数据是否满足首次刺激条件，若满足，表明患者极有可能发病，控制刺激器向患者递送电刺激，本申请可以根据患者的实际情况自适应地向患者递送电刺激(实时检测患者是否发病，一旦发病，立即提供电刺激)，避免出现刺激不及时或者无效刺激(在患者未发病时提供刺激)的情况。

此外，首次刺激条件为：至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于预设幅值阈值，且所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于预设数值区间，这两个子条件必须同时满足才能确定患者发病并首次提供电刺激，这种严苛的判定方式可以大大减少误判的概率，及时且准确地提供电刺激，保障患者的生命安全。

在一些可选的实施例中，所述步骤S4还包括：

在向所述患者递送电刺激的过程中，继续执行步骤S1；

所述至少一个处理器执行所述计算机程序时还实现以下步骤：

S5：检测所述患者的实时脑电数据是否满足继续刺激条件，如果所述患者的实时脑电数据满足所述继续刺激条件，则执行步骤S6；

S6：控制所述刺激器继续向所述患者递送电刺激，并继续执行步骤S1；

其中，所述继续刺激条件包括以下一个或多个：

至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于所述预设幅值阈值；

所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于所述预设数值区间。

该技术方案的有益效果在于：在向患者递送电刺激的过程中，脑电数据采集的工作不停止(边刺激边采样)，若患者的实时脑电数据满足继续刺激条件，表明首次电刺激未能抑制患者的病情(患者仍在发病)，继续向患者递送电刺激。

此外，继续刺激条件为：至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于所述预设幅值阈值，和/或，所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于所述预设数值区间，也就是说，这两个子条件只要满足其中之一，就视为患者仍在发病(继续刺激条件没有首次刺激条件严苛)，在患者已经满足首次刺激条件的前提下，放宽继续刺激条件的标准，使得电刺激更能适应患者的真实状态。

在一些可选的实施例中，步骤S5还包括：

如果所述患者的实时脑电数据不满足所述继续刺激条件，则控制所述刺激器停止刺激。

该技术方案的有益效果在于：如果患者的实时脑电数据不满足继续刺激条件，表明首次电刺激成功抑制住了患者的病情，患者当前未发病，可以控制刺激器停止刺激，避免对患者造成不必要的伤害。

在一些可选的实施例中，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时还实现以下步骤：

S7：检测所述刺激器的连续刺激时长是否不小于第一预设时长阈值，如果不小于，则执行步骤S8；

S8：控制所述刺激器停止刺激，且控制所述采样电极停止采集实时脑电数据；

S9：检测停止刺激的时长是否不小于第二预设时长阈值，如果是，则继续执行步骤S1。

该技术方案的有益效果在于：当刺激器的连续刺激时长(单次刺激)过长，超过第一预设时长阈值时，表明本次刺激对患者的病情并未起到抑制效果，本次刺激无效，此时可以控制刺激器停止刺激，控制采样电极停止采集，防止过度刺激，当停止刺激的时长达到第二预设时长阈值时，可以继续采集患者的实时脑电数据，监测患者的状态。

在一些可选的实施例中，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时采用以下方式计算每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值：

计算每个通道在第一预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据的最大值与最小值的第一差值，并将所述第一差值作为每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值。

该技术方案的有益效果在于：计算每个通道在第一预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据的最大值与最小值的第一差值，第一差值即为每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值，这种差值运算方式计算量小，运算效率较高。

在一些可选的实施例中，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时采用以下方式计算所有通道的实时脑电数据的移动平均差值：

对每个通道在第二预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据进行移动平均，依次得到每个通道对应的多个移动平均值；

基于每个通道的最后一个移动平均值，计算所有通道的实时脑电数据的移动平均差值。

该技术方案的有益效果在于：对每个通道在第二预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据进行移动平均，依次得到每个通道对应的多个移动平均值，根据每个通道的最后一个移动平均值，计算所有通道的实时脑电数据的移动平均差值，这种以通道间的移动平均差值为依据来检测病症和进行刺激治疗的方式，不涉及机器学习和深度学习等复杂算法，实现起来简单有效，响应速度快。

在一些可选的实施例中，所述至少两个通道包括第一通道和第二通道；

所述至少一个处理器执行所述计算机程序时采用以下方式计算所述第一通道和所述第二通道的实时脑电数据的移动平均差值：

计算所述第一通道的最后一个移动平均值与所述第二通道的最后一个移动平均值的第二差值，并将所述第二差值的绝对值作为所述第一通道和所述第二通道的实时脑电数据的移动平均差值。

该技术方案的有益效果在于：最少只需要对2个通道的脑电数据进行采样，即可进行病症的检测和刺激治疗，对采样电极的硬件要求低，且检测精度较高。

在一些可选的实施例中，所述第二预设采样时长大于所述第一预设采样时长。

该技术方案的有益效果在于：第二预设采样时长大于第一预设采样时长，这样可以保证在进行移动平均时，有相对充裕的数据量作为支撑，使得到的移动平均差值更为准确。

第二方面，本申请提供了一种医疗***，所述医疗***包括：

刺激器，所述刺激器设置于所述患者的体内，所述刺激器用于向所述患者递送电刺激；

采样电极，用于采集所述患者的至少两个通道的实时脑电数据；

上述任一项电子设备。

第三方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求上述任一项电子设备的功能。

附图说明

下面结合附图和实施方式对本申请进一步说明。

图1是本申请实施例提供的一种控制方法的流程示意图。

图2是本申请实施例提供的另一种控制方法的流程示意图。

图3是本申请实施例提供的又一种控制方法的流程示意图。

图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。

图5是本申请实施例提供的一种医疗***的结构框图。

图6是本申请实施例提供的一种程序产品的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请的说明书附图以及具体实施方式，对本申请中的技术方案进行描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施方式之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施方式。

在本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，a和b，a和c，b和c，a和b和c，其中a、b和c可以是单个，也可以是多个。值得注意的是，“至少一项(个)”还可以解释成“一项(个)或多项(个)”。

还需说明的是，本申请中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施方式或设计方案不应被解释为比其他实施方式或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

下面，首先对本申请的应用领域进行简单说明。

植入式神经刺激***主要包括植入体内的刺激器以及体外的程控设备。现有的神经调控技术主要是通过立体定向手术在体内特定结构(即靶点)植入电极，并由植入患者体内的刺激器经电极向靶点发放电脉冲，调控相应神经结构和网络的电活动及其功能，从而改善症状、缓解病痛。其中，刺激器可以是植入式神经电刺激装置、植入式心脏电刺激***(又称心脏起搏器)、植入式药物输注装置(Implantable Drug Delivery System，简称IDDS)和导线转接装置中的任意一种。植入式神经电刺激装置例如是脑深部电刺激***(Deep Brain Stimulation，简称DBS)、植入式脑皮层刺激***(Cortical NerveStimulation，简称CNS)、植入式脊髓电刺激***(Spinal Cord Stimulation，简称SCS)、植入式骶神经电刺激***(Sacral Nerve Stimulation，简称SNS)、植入式迷走神经电刺激***(Vagus Nerve Stimulation，简称VNS)等。

刺激器可以包括IPG、延伸导线和电极导线，IPG(implantable pulse generator，植入式脉冲发生器)设置于患者体内，依靠密封电池和电路向体内组织提供可控制的电刺激能量，通过植入的延伸导线和电极导线，为体内组织的特定区域提供一路或两路可控制的特定电刺激能量。延伸导线配合IPG使用，作为电刺激信号的传递媒体，将IPG产生的电刺激信号，传递给电极导线。电极导线将IPG产生的电刺激信号，通过多个电极触点，向体内组织的特定区域释放电刺激能量；所述植入式医疗设备具有单侧或双侧的一路或多路电极导线，所述电极导线上设置有多个电极触点，所述电极触点可以均匀排列或者非均匀排列在电极导线的周向上。

在一些可能的实现方式中，受刺激的体内组织可以是患者的脑组织，受刺激的部位可以是脑组织的特定部位(例如迷走神经)。当患者的疾病类型不同时，受刺激的部位一般来说是不同的，所使用的刺激触点(单源或多源)的数量、一路或多路(单通道或多通道)特定电刺激信号的运用以及刺激参数数据也是不同的。本申请对适用的疾病类型不做限定，其可以是脑深部刺激(DBS)、脊髓刺激(SCS)、骨盆刺激、胃刺激、外周神经刺激、功能性电刺激所适用的疾病类型。其中，DBS可以用于治疗或管理的疾病类型包括但不限于：痉挛疾病(例如，癫痫)、疼痛、偏头痛、精神疾病(例如，重度抑郁症(MDD))、躁郁症、焦虑症、创伤后压力心理障碍症、轻郁症、强迫症(OCD)、行为障碍、情绪障碍、记忆障碍、心理状态障碍、移动障碍(例如，特发性震颤或帕金森氏病)、亨廷顿病、阿尔茨海默症、药物成瘾症、自闭症或其他神经学或精神科疾病和损害。

癫痫是由神经元高度同步化活动形成的异常放电导致一种慢性疾病，会引起抽搐或痉挛，混乱，茫然，有时甚至丧失意识，是神经科仅次于头痛的第二大常见病。目前市面上的治疗癫痫的有源植入神经刺激器大多不包含癫痫检测的功能，只是间歇发出电刺激进行治疗。

而在癫痫检测上的研究，要么是对已采集的多通道脑电数据进行离线数据处理并判别癫痫发生的时刻，要么基于非侵入式可穿戴设备用强计算能力的设备做在线检测。

此外，植入式设备本身的尺寸、温升要求使得产品的功耗不能太大，并且，太过复杂的算法(机器学习、深度学习)也难以应用于植入式设备中。

为了解决现有神经刺激器无法根据癫痫患者的实际情况发出刺激治疗的问题，下文将介绍控制方法、电子设备、医疗***及计算机可读存储介质，根据患者的实际情况自适应地向患者递送电刺激，避免出现刺激不及时或者无效刺激的情况。

方法实施例

参见图1，图1是本申请实施例提供的一种控制方法的流程示意图。

所述控制方法用于实现对采样电极与刺激器的控制功能，所述刺激器设置于患者的体内，所述控制方法包括：

S1：利用所述采样电极采集所述患者的至少两个通道的实时脑电数据；

S2：计算每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值以及所有通道的实时脑电数据的移动平均差值；

S3：检测所述患者的实时脑电数据是否满足首次刺激条件，如果所述患者的实时脑电数据满足所述首次刺激条件，则执行步骤S4；

S4：控制所述刺激器首次向所述患者递送电刺激；

其中，所述首次刺激条件为：至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于预设幅值阈值，且所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于预设数值区间。

在一些实施方式中，如果所述患者的实时脑电数据不满足所述首次刺激条件，则不做任何处理(不刺激，脑电数据的采集继续执行)。

由此，利用采样电极采集患者的至少两个通道的实时脑电数据，检测该实时脑电数据是否满足首次刺激条件，若满足，表明患者极有可能发病，控制刺激器向患者递送电刺激，本申请可以根据患者的实际情况自适应地向患者递送电刺激(实时检测患者是否发病，一旦发病，立即提供电刺激)，避免出现刺激不及时或者无效刺激(在患者未发病时提供刺激)的情况。

此外，首次刺激条件为：至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于预设幅值阈值，且所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于预设数值区间，这两个子条件必须同时满足才能确定患者发病并首次提供电刺激，这种严苛的判定方式可以大大减少误判的概率，及时且准确地提供电刺激，保障患者的生命安全。

在一些实施方式中，将至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于预设幅值阈值作为幅值波动事件，所述首次刺激条件为：

任意一次幅值波动事件的持续时长不小于预设波动时长且相邻两次幅值波动事件发生的时间间隔小于预设间隔时长，并且，所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于预设数值区间。

本申请实施例对预设波动时长和预设间隔时长不作限定，预设波动时长例如可以是1.5秒钟、2秒钟、2.4秒钟、2.8秒钟、3秒钟、3.4秒钟等，预设间隔时长例如可以是0.5秒钟、1秒钟、1.2秒钟、1.5秒钟、1.8秒钟、2秒钟等。

本申请实施例对采样电极所采集数据的通道数量不作限定，通道数量例如可以是2个、3个、5个或者8个。

本申请实施例对预设幅值阈值和预设数值区间不作限定，预设幅值阈值例如可以是100μv、150μv、180μv、200μv、210μv、250μv等。

预设数值区间的上限值例如可以是：10μv、15μv、18μv、20μv、21μv、25μv等。

预设数值区间的下限值例如可以是：5μv、8μv、10μv、12μv、16μv、18μv等。

刺激器对应的刺激参数包括以下至少一种：频率(例如是单位时间1秒钟内的电刺激脉冲信号个数，单位为Hz)、脉宽(每个脉冲的持续时间，单位为μs)、幅值(一般用电压表述，即每个脉冲的强度，单位为V)、刺激模式(包括电流模式、电压模式、定时刺激模式和循环刺激模式中的一种或多种)、医生控制上限及下限(医生可调节的范围)和患者控制上限及下限(患者可自主调节的范围)。

在一些实施方式中，刺激器施加的电刺激可以是一组固定刺激。

固定刺激，即刺激器对应的刺激参数是固定的。

在一具体应用中，固定刺激的刺激参数如下：频率为130Hz、脉宽为60μs、持续时间为10秒钟。

在另一些实施方式中，可以根据患者的患病类型及病情严重程度调节刺激器的刺激参数。

在一具体应用中，当患者患有轻度癫痫时，刺激器对应的刺激参数如下：频率为100Hz、脉宽为50μs、持续时间为5秒钟。

当患者患有重度帕金森时，刺激器对应的刺激参数如下：频率为200Hz、脉宽为80μs、持续时间为15秒钟。

在一些可选的实施例中，所述步骤S2中，计算每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值，可以包括：

计算每个通道在第一预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据的最大值与最小值的第一差值，并将所述第一差值作为每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值。

由此，计算每个通道在第一预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据的最大值与最小值的第一差值，第一差值即为每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值，这种差值运算方式计算量小，运算效率较高。

本申请实施例对第一预设采样时长不作限定，第一预设采样时长可以是0.5秒钟、1秒钟、1.2秒钟、1.5秒钟、1.8秒钟、2秒钟等。

需要注意的是：第一预设采样时长是从采样电极的当前采样点(检测点)往前推进的，这样的话，可以采用时间上最新的脑电数据，由此得到的检测结果(是否发病)更能贴近患者的当前状态。

例如：第一预设采样时长为1秒钟，第一预设采样时长的采样窗口是指当前采样点的前1秒钟的时间段的采样窗口。

在一具体应用中，第一预设采样时长为1秒钟，采样电极采集了3个通道(第一通道、第二通道和第三通道)的实时脑电数据；

第一通道在当前采样点前一秒的采样窗口内的实时脑电数据的最大值与最小值分比为60μv和100μv，则第一通道的幅值波动值为40μv；

第二通道在当前采样点前一秒的采样窗口内的实时脑电数据的最大值与最小值分比为40μv和700μv，则第二通道的幅值波动值为30μv；

第三通道在当前采样点前一秒的采样窗口内的实时脑电数据的最大值与最小值分比为80μv和900μv，则第三通道的幅值波动值为10μv。

在一些可选的实施例中，所述步骤S2中，计算所有通道的实时脑电数据的移动平均差值，可以包括：

对每个通道在第二预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据进行移动平均，依次得到每个通道对应的多个移动平均值；

基于每个通道的最后一个移动平均值，计算所有通道的实时脑电数据的移动平均差值。计算过程中采用最后一个移动平均值，从时间上来说数据比较新，由此得到的检测结果(是否发病)更能贴近患者的当前状态。

移动平均，即利用平滑窗口在数据上移动求平均，从而对数据进行平滑处理，消除数据中的噪音。

例如：使用窗口大小为5的平滑窗口，所选择的5个连续采样点为：50μv、60μv、90μv、80μv和100μv，对其进行求平均，然后将当前平滑窗口的中心点对应的移动平均值赋值为76μv。

接着由前向后移动该平滑窗口，使得平滑窗口的中心点遍历整个第二预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据，完成移动平均，移动平均得到的多个移动平均值如下：76μv、83μv、71μv、65μv、73μv、54μv、23μv、45μv、82μv、56μv、67μv(最后一个移动平均值为67μv)。

在一些实施方式中，可以对任意两个通道的最后一个移动平均值进行差值运算，得到多个差值，将多个差值的平均值作为所有通道的实时脑电数据的移动平均差值。

由此，对每个通道在第二预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据进行移动平均，依次得到每个通道对应的多个移动平均值，根据每个通道的最后一个移动平均值，计算所有通道的实时脑电数据的移动平均差值，这种以通道间的移动平均差值为依据来检测病症和进行刺激治疗的方式，不涉及机器学习和深度学习等复杂算法，实现起来简单有效，响应速度快。

本申请实施例对第二预设采样时长不作限定，第二预设采样时长可以是1.5秒钟、2秒钟、2.4秒钟、2.8秒钟、3秒钟、3.4秒钟等。

需要注意的是：与第一预设采样时长类似，第二预设采样时长是从采样电极的当前采样点(检测点)往前推进的，这样的话，可以采用时间上最新的脑电数据，由此得到的检测结果(是否发病)更能贴近患者的当前状态。

例如：第二预设采样时长为2秒钟，第二预设采样时长的采样窗口是指当前采样点的前2秒钟的时间段的采样窗口。

在一些可选的实施例中，所述至少两个通道包括第一通道和第二通道；

计算所述第一通道和所述第二通道的实时脑电数据的移动平均差值的过程可以包括：

计算所述第一通道的最后一个移动平均值与所述第二通道的最后一个移动平均值的第二差值，并将所述第二差值的绝对值作为所述第一通道和所述第二通道的实时脑电数据的移动平均差值。

由此，最少只需要对2个通道的脑电数据进行采样，即可进行病症的检测和刺激治疗，对采样电极的硬件要求低，且检测精度较高。

在一具体应用中，第一通道进行移动平均后得到的最后一个移动平均值为67μv，第二通道进行移动平均后得到的最后一个移动平均值为78μv，二者差值的绝对值为11μv，则第一通道和所述第二通道的实时脑电数据的移动平均差值为11μv。

在一些可选的实施例中，所述第二预设采样时长大于所述第一预设采样时长。

由此，第二预设采样时长大于第一预设采样时长，这样可以保证在进行移动平均时，有相对充裕的数据量作为支撑，使得到的移动平均差值更为准确。

在一具体应用中，第二预设采样时长为2秒钟，第一预设采样时长为1秒钟。

参见图2，图2是本申请实施例提供的另一种控制方法的流程示意图。

在一些可选的实施例中，所述步骤S4还包括：

在向所述患者递送电刺激的过程中，继续执行步骤S1；

所述方法还可以包括：

S5：检测所述患者的实时脑电数据是否满足继续刺激条件，如果所述患者的实时脑电数据满足所述继续刺激条件，则执行步骤S6；

S6：控制所述刺激器继续向所述患者递送电刺激，并继续执行步骤S1；

其中，所述继续刺激条件包括以下一个或多个：

至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于所述预设幅值阈值；

所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于所述预设数值区间。

由此，在向患者递送电刺激的过程中，脑电数据采集的工作不停止(边刺激边采样)，若患者的实时脑电数据满足继续刺激条件，表明首次电刺激未能抑制患者的病情(患者仍在发病)，继续向患者递送电刺激。

此外，继续刺激条件为：至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于所述预设幅值阈值，和/或，所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于所述预设数值区间，也就是说，这两个子条件只要满足其中之一，就视为患者仍在发病(继续刺激条件没有首次刺激条件严苛)，在患者已经满足首次刺激条件的前提下，放宽继续刺激条件的标准，使得电刺激更能适应患者的真实状态。

在另一些可选的实施例中，在向所述患者递送电刺激的过程中，不采集脑电数据，而是在刺激结束采样屏蔽时长后，再执行步骤S1。

这是因为考虑到，向患者递送电刺激时，会对采集的脑电数据造成一定干扰，所以不采用边刺激边采集的方式(即刺激不应期)。

在一些实施方式中，可以根据采样电极与刺激器的刺激电极的相对距离，确定采样屏蔽时长。二者的距离越远，表明刺激对数据采集的影响程度越小，采样屏蔽时长可以设置的越小。

在一具体应用中，采样屏蔽时长例如可以是0.5秒钟、0.8秒钟、1秒钟、1.2秒钟、1.3秒钟、1.4秒钟等。

在一些可选的实施例中，步骤S5还包括：

如果所述患者的实时脑电数据不满足所述继续刺激条件，则控制所述刺激器停止刺激。

由此，如果患者的实时脑电数据不满足继续刺激条件，表明首次电刺激成功抑制住了患者的病情，患者当前未发病，可以控制刺激器停止刺激，避免对患者造成不必要的伤害。

参见图3，图3是本申请实施例提供的又一种控制方法的流程示意图。

在一些可选的实施例中，所述方法还可以包括：

S7：检测所述刺激器的连续刺激时长是否不小于第一预设时长阈值，如果不小于，则执行步骤S8；

S8：控制所述刺激器停止刺激，且控制所述采样电极停止采集实时脑电数据；

S9：检测停止刺激的时长是否不小于第二预设时长阈值，如果是，则继续执行步骤S1。

由此，当刺激器的连续刺激时长(单次刺激)过长，超过第一预设时长阈值时，表明本次刺激对患者的病情并未起到抑制效果，本次刺激无效，此时可以控制刺激器停止刺激，控制采样电极停止采集，防止过度刺激，当停止刺激的时长达到第二预设时长阈值时，可以继续采集患者的实时脑电数据，监测患者的状态。

本申请实施例对第一预设时长阈值和第二预设时长阈值不作限定，第一预设时长阈值例如可以是15秒钟、18秒钟、20秒钟、22秒钟、25秒钟、28秒钟等；第二预设时长阈值例如可以是5秒钟、8秒钟、10秒钟、12秒钟、15秒钟、18秒钟等。

本申请实施例还提供了一种检测和刺激治疗癫痫的方法，该方法要求至少采样2个通道(通道一和通道二)的脑电信号，具体过程如下：

1、计算通道一幅值波动特征(用feat_ch1_ff表示)

计算方式为：计算通道一的数据的当前检测点前1秒时间窗口内的幅值波动(幅值波动，即窗口数据的最大值减去最小值)。

2、计算通道二幅值波动特征(用feat_ch2_ff表示)

计算方式为：计算通道二的数据的当前检测点前1秒时间窗口内的幅值波动(幅值波动，即窗口数据的最大值减去最小值)。

3、计算通道间移动平均差值特征(用feat_ma_diff表示)

计算方式为：先对通道一的当前检测点前2秒时间窗口内的数据做移动平均；

再对通道二的当前检测点前2秒时间窗口内的数据做移动平均；

然后，使用通道一的移动平均后的最后一个数据值减去通道二的移动平滑后的最后一个数据值，最后对这个差值进行取绝对值得到通道间移动平均差值。

4、当通道一幅值波动特征(feat_ch1_ff)和通道二幅值波动特征(feat_ch2_ff)中任何一个超过设定阈值，即发生幅值波动事件；

5、检测发生幅值波动事件时间超过2秒且任意前后2次事件发生的时间间隔小于1秒时，检测通道间移动平均差值特征(feat_ma_diff)是否大于设定上限阈值或者小于设定下限阈值，若是则判定患者发生癫痫，给一组固定刺激；

6、继续检测发生幅值波动事件或者通道间移动平均差值特征(feat_ma_diff)是否大于设定上限阈值或者小于设定下限阈值(两个条件满足其一)，则判定患者继续发生癫痫，继续给一组固定刺激；

7、连续刺激时长超过20秒，判定本次刺激无效，进入刺激屏蔽时间10秒(即后面10秒不再进行检测，也不再给刺激)，过了10秒屏蔽时间以后，继续开启检测。

上述方法通过计算幅值波动特征(幅值波动，即窗口数据的最大值减去最小值)和通道间移动平均差值特征来实现检测和刺激治疗癫痫的功能，不涉及机器学习和深度学习等复杂算法，实现起来简单有效，响应速度快；并且，只需要采样2个通道的脑电数据，即可进行癫痫的检测和刺激，硬件要求低，检测精度高。

设备实施例

本申请实施例还提供了一种电子设备，其具体实现方式与上述方法实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。

所述电子设备用于实现对采样电极与刺激器的控制功能，所述刺激器设置于患者的体内；

所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

S1：利用所述采样电极采集所述患者的至少两个通道的实时脑电数据；

S2：计算每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值以及所有通道的实时脑电数据的移动平均差值；

S3：检测所述患者的实时脑电数据是否满足首次刺激条件，如果所述患者的实时脑电数据满足所述首次刺激条件，则执行步骤S4；

S4：控制所述刺激器首次向所述患者递送电刺激；

其中，所述首次刺激条件为：至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于预设幅值阈值，且所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于预设数值区间。

在一些实施方式中，所述电子设备与所述刺激器集成为一体。

在一些可选的实施例中，将至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于预设幅值阈值作为幅值波动事件，所述首次刺激条件为：

任意一次幅值波动事件的持续时长不小于预设波动时长且相邻两次幅值波动事件发生的时间间隔小于预设间隔时长，并且，所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于预设数值区间。

在一些可选的实施例中，所述步骤S4还包括：

在向所述患者递送电刺激的过程中，继续执行步骤S1；

所述至少一个处理器执行所述计算机程序时还实现以下步骤：

S5：检测所述患者的实时脑电数据是否满足继续刺激条件，如果所述患者的实时脑电数据满足所述继续刺激条件，则执行步骤S6；

S6：控制所述刺激器继续向所述患者递送电刺激，并继续执行步骤S1；

其中，所述继续刺激条件包括以下一个或多个：

至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于所述预设幅值阈值；

所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于所述预设数值区间。

在一些可选的实施例中，步骤S5还包括：

如果所述患者的实时脑电数据不满足所述继续刺激条件，则控制所述刺激器停止刺激。

在一些可选的实施例中，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时还实现以下步骤：

S7：检测所述刺激器的连续刺激时长是否不小于第一预设时长阈值，如果不小于，则执行步骤S8；

S8：控制所述刺激器停止刺激，且控制所述采样电极停止采集实时脑电数据；

S9：检测停止刺激的时长是否不小于第二预设时长阈值，如果是，则继续执行步骤S1。

在一些可选的实施例中，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时采用以下方式计算每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值：

计算每个通道在第一预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据的最大值与最小值的第一差值，并将所述第一差值作为每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值。

在一些可选的实施例中，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时采用以下方式计算所有通道的实时脑电数据的移动平均差值：

对每个通道在第二预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据进行移动平均，依次得到每个通道对应的多个移动平均值；

基于每个通道的最后一个移动平均值，计算所有通道的实时脑电数据的移动平均差值。

在一些可选的实施例中，所述至少两个通道包括第一通道和第二通道；

所述至少一个处理器执行所述计算机程序时采用以下方式计算所述第一通道和所述第二通道的实时脑电数据的移动平均差值：

计算所述第一通道的最后一个移动平均值与所述第二通道的最后一个移动平均值的第二差值，并将所述第二差值的绝对值作为所述第一通道和所述第二通道的实时脑电数据的移动平均差值。

参见图4，图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。电子设备例如可以包括至少一个存储器210、至少一个处理器220以及连接不同平台***的总线230。

存储器210可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)211和/或高速缓存存储器212，还可以进一步包括只读存储器(ROM)213。

其中，存储器210还存储有计算机程序，计算机程序可以被处理器220执行，使得处理器220实现上述控制方法的步骤，其具体实现方式与上述方法实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。

存储器210还可以包括具有至少一个程序模块215的实用工具214，这样的程序模块215包括但不限于：操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

相应的，处理器220可以执行上述计算机程序，以及可以执行实用工具214。

处理器220可以采用一个或多个应用专用集成电路(ASIC，Application SpecificIntegrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，ProgrammableLogic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)或其他电子元件。

总线230可以为表示几类总线结构的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、***总线、图形加速端口、处理器或者使用多种总线结构的任意总线结构的局域总线。

电子设备也可以与一个或多个外部设备240例如键盘、指向设备、蓝牙设备等通信，还可与一个或者多个能够与该电子设备交互的设备通信，和/或与使得该电子设备能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等)通信。这种通信可以通过输入输出接口250进行。并且，电子设备还可以通过网络适配器260与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器260可以通过总线230与电子设备的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。

***实施例

参见图5，图5是本申请实施例提供的一种医疗***的结构框图。

本申请还提供了一种医疗***100，其具体实现方式与上述方法实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。

所述医疗***100包括：

刺激器300，所述刺激器300设置于所述患者的体内，所述刺激器300用于向所述患者递送电刺激；

采样电极400，用于采集所述患者的至少两个通道的实时脑电数据；

上述任一项电子设备200。

介质实施例

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项电子设备的功能或者实现上述控制方法的步骤，其具体实现方式与上述方法实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。

参见图6，图6示出了本申请提供的一种用于实现控制方法的程序产品的结构示意图。程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本申请中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言诸如C语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本申请从使用目的上，效能上，进步及新颖性等观点进行阐述，已符合专利法所强调的功能增进及使用要件，本申请以上的说明书及说明书附图，仅为本申请的较佳实施例而已，并非以此局限本申请，因此，凡一切与本申请构造，装置，特征等近似、雷同的，即凡依本申请专利申请范围所作的等同替换或修饰等，皆应属本申请的专利申请保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种电子设备，其特征在于，用于实现对采样电极与刺激器的控制功能，所述刺激器设置于患者的体内；

所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

S1：利用所述采样电极采集所述患者的至少两个通道的实时脑电数据；

S2：计算每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值以及所有通道的实时脑电数据的移动平均差值；

S3：检测所述患者的实时脑电数据是否满足首次刺激条件，如果所述患者的实时脑电数据满足所述首次刺激条件，则执行步骤S4；

S4：控制所述刺激器首次向所述患者递送电刺激；

其中，所述首次刺激条件为：至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于预设幅值阈值，且所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于预设数值区间。

2.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，将至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于预设幅值阈值作为幅值波动事件，所述首次刺激条件为：

任意一次幅值波动事件的持续时长不小于预设波动时长且相邻两次幅值波动事件发生的时间间隔小于预设间隔时长，并且，所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于预设数值区间。

3.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述步骤S4还包括：

在向所述患者递送电刺激的过程中，继续执行步骤S1；

所述至少一个处理器执行所述计算机程序时还实现以下步骤：

S5：检测所述患者的实时脑电数据是否满足继续刺激条件，如果所述患者的实时脑电数据满足所述继续刺激条件，则执行步骤S6；

S6：控制所述刺激器继续向所述患者递送电刺激，并继续执行步骤S1；

其中，所述继续刺激条件包括以下一个或多个：

至少一个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值不小于所述预设幅值阈值；

所有通道的实时脑电数据的移动平均差值不处于所述预设数值区间。

4.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，步骤S5还包括：

如果所述患者的实时脑电数据不满足所述继续刺激条件，则控制所述刺激器停止刺激。

5.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时还实现以下步骤：

S7：检测所述刺激器的连续刺激时长是否不小于第一预设时长阈值，如果不小于，则执行步骤S8；

S8：控制所述刺激器停止刺激，且控制所述采样电极停止采集实时脑电数据；

S9：检测停止刺激的时长是否不小于第二预设时长阈值，如果是，则继续执行步骤S1。

6.根据权利要求1-5任一项所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时采用以下方式计算每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值：

计算每个通道在第一预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据的最大值与最小值的第一差值，并将所述第一差值作为每个通道的实时脑电数据对应的幅值波动值。

7.根据权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时采用以下方式计算所有通道的实时脑电数据的移动平均差值：

对每个通道在第二预设采样时长的采样窗口内的实时脑电数据进行移动平均，依次得到每个通道对应的多个移动平均值；

基于每个通道的最后一个移动平均值，计算所有通道的实时脑电数据的移动平均差值。

8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述至少两个通道包括第一通道和第二通道；

所述至少一个处理器执行所述计算机程序时采用以下方式计算所述第一通道和所述第二通道的实时脑电数据的移动平均差值：

计算所述第一通道的最后一个移动平均值与所述第二通道的最后一个移动平均值的第二差值，并将所述第二差值的绝对值作为所述第一通道和所述第二通道的实时脑电数据的移动平均差值。

9.一种医疗***，其特征在于，所述医疗***包括：

刺激器，所述刺激器设置于所述患者的体内，所述刺激器用于向所述患者递送电刺激；

采样电极，用于采集所述患者的至少两个通道的实时脑电数据；

权利要求1-8任一项所述的电子设备。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述电子设备的功能。

Images