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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于计算模型的帕金森状态下闭环DBS刺激效果评价指标计算方法，属于数字医疗仪器领域。该方法包括：S1：信号采集：基于计算模型采集LFP信号；S2：信号预处理：对LFP信号进行滤波及降采样；S3：时域分割：将β爆发从预处理后的LFP信号中分离出来；S4：统计分析：根据步骤S3得到的β爆发持续时间长短进行统计分析，并进行长振荡与短振荡的二分类；S5：量化：将步骤S4得到的二分类结果进行量化，获得闭环DBS刺激效果的评价指标。本发明使得基于模型的闭环DBS刺激效果评估更加全面，更具有可靠性。
主权项：1.一种基于计算模型的帕金森状态下闭环DBS刺激效果评价指标计算方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：信号采集：基于计算模型采集局部场电位LFP信号；所述计算模型是基于电导的皮层-基底节-丘脑网络模型，每类核团均包含10个神经元，每个核团之间的连接包含兴奋性连接与抑制性连接，根据网络之间的连接得到各神经元的膜电位方程，膜电位方程采用Hodgkin-Huxley方程和Izhikevich方程进行建模；LFP的计算公式为： 其中，R表示均匀的细胞外电阻率，ISTNi为第i个STN神经元的总输入电流，Dic为第i个STN神经元与中心记录电极之前的距离；S2：信号预处理：对LFP信号进行滤波及降采样；S3：时域分割：将β爆发从预处理后的LFP信号中分离出来；S4：统计分析：根据步骤S3得到的β爆发持续时间长短进行统计分析，并进行长振荡与短振荡的二分类，具体是：根据具体情况将持续时间较短的β爆发舍去；然后对剩下的振荡进行统计分析，并进行长振荡与短振荡的二分类；以某个持续时间为节点，分为长振荡与短振荡，并且在刺激状态与未刺激状态下长短振荡均具有显著性差异；S5：量化：将步骤S4得到的二分类结果进行量化，获得闭环DBS刺激效果的评价指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于计算模型的帕金森状态下闭环DBS刺激效果评价指标计算方法
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