一种刺激效果的预测方法及相关装置与流程

本发明涉及植入式医疗设备刺激效果预测的，尤其涉及一种刺激效果的预测方法及相关装置。

背景技术：

1、随着现代医疗技术的发展，植入式医疗设备和神经刺激技术在临床诊断和治疗中的应用越来越广泛。这些技术通过直接或间接地向患者体内传递电、声、光等刺激信号，实现对患者特定生理功能的监测、调控或治疗。然而，由于人体生理系统的复杂性和个体差异，如何准确预测刺激效果并据此调整刺激参数，以实现最佳的治疗效果，成为了当前亟待解决的问题。

2、在现有的刺激效果预测方法中，通常采用基于统计模型或经验公式的方式，根据患者的生理参数和刺激参数，估算出可能的刺激效果。然而，这种方法存在诸多局限性。首先，由于人体生理系统的复杂性，单一的统计模型或经验公式很难全面反映不同患者之间的个体差异。其次，这种方法通常只能预测出刺激效果的平均值或大致范围，无法提供具体的、个性化的预测结果。

3、因此，本发明提出一种刺激效果的预测方法及相关装置。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种刺激效果的预测方法及相关装置，能够预测预设刺激参数对应的刺激效果，使患者能够更快地获得有效的治疗。

2、本发明的目的采用以下技术方案实现：

3、一方面，本发明提供一种刺激效果的预测方法，所述预测方法适用于植入式医疗设备，包括以下步骤：

4、获取针对目标患者的预设刺激位点以及预设刺激参数；

5、根据预设刺激位点和所述预设刺激参数的电场作用范围确定至少一个目标神经纤维束；

6、根据所述至少一个目标神经纤维束、预设刺激参数的电场强度以及关联特征，确定所述预设刺激参数对应的刺激效果；

7、其中，所述关联特征是目标患者反馈的刺激参数的刺激效果与神经纤维束之间的关联关系。

8、进一步的，所述目标神经纤维束包括第一目标神经纤维束；

9、所述根据预设刺激位点和所述预设刺激参数的电场作用范围确定至少一个目标神经纤维束包括：

10、根据刺激参数的电场作用范围以及预设刺激位点，确定目标区域；

11、以预设刺激位点为中心，利用扩散张量成像技术(diffusion tensor imaging，dti)扫描所述目标区域，并利用纤维束追踪技术追踪出第一目标神经纤维束。

12、进一步的，所述目标神经纤维束还包括第二目标神经纤维束，所述第二目标神经纤维束与第一目标神经纤维束链接；和/或，

13、所述目标神经纤维束还包括第二目标神经纤维束，所述第二目标神经纤维束的路径与第一目标神经纤维束的路径交叉。

14、进一步的，所述关联特征通过如下步骤建立：

15、获取针对目标患者的多组历史刺激位点和多组历史刺激参数；

16、根据所述历史刺激位点，获取每组历史刺激参数关联到的神经纤维束，以及获取目标患者对每组历史刺激参数反馈的刺激效果；

17、根据历史刺激位点、每组历史刺激参数关联到的神经纤维束以及目标患者对每组历史刺激参数反馈的刺激效果，建立基于神经纤维束-刺激参数-刺激效果的关联特征。

18、进一步的，所述关联特征还包括所述刺激参数与神经纤维束之间的关联关系，包括：

19、所述刺激参数促进神经纤维束的恢复、导致神经纤维束的损伤或不足以激活神经纤维束；

20、进一步的，所述刺激参数促进神经纤维束的放电、导致神经纤维束的过度兴奋或不足以引起神经纤维束响应。

21、进一步的，所述刺激参数与神经纤维束之间的关联关系还包括：

22、所述刺激参数的大小与神经纤维束的放电模式的关联关系；

23、所述刺激参数的大小与神经纤维束的神经递质释放的关联关系。

24、进一步的，所述关联特征还包括刺激参数与机体参数的关联关系。

25、进一步的，所述关联特征包括神经纤维束与机体参数的关联关系，包括：

26、神经纤维束的恢复程度与机体参数的关联关系；

27、神经纤维束的损伤程度与机体参数的关联关系；

28、神经纤维束的兴奋程度与机体参数的关联关系；

29、神经纤维束的放电模式与机体参数的关联关系；

30、神经纤维束的神经递质释放与机体参数的关联关系。

31、进一步的，所述机体参数包括以下中的至少一个：心率、血压、呼吸速率、痛感、运动功能、认知功能。

32、进一步的，所述刺激参数包括：电流强度、刺激频率以及脉冲宽度。

33、第二方面，本发明提供一种刺激效果的预测装置，包括：

34、获取模块，用于获取针对目标患者的预设刺激位点以及预设刺激参数；

35、目标神经纤维束确定模块，用于根据预设刺激位点和所述预设刺激参数的电场作用范围确定至少一个目标神经纤维束；

36、预测模块，用于根据所述至少一个目标神经纤维束、预设刺激参数的电场强度以及关联特征，确定所述预设刺激参数对应的刺激效果；

37、其中，所述关联特征是目标患者反馈的刺激参数的刺激效果与神经纤维束之间的关联关系。

38、第三方面，本发明提供一种计算设备，包括处理器、存储器以及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述刺激效果的预测方法的步骤。

39、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器实现上述刺激效果的预测方法的步骤。

40、第五方面，本发明提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述刺激效果的预测方法的步骤。

41、与现有技术相比，本发明的有益效果至少包括：

42、本发明通过目标患者的预设刺激位点和预设刺激参数的电场作用范围来识别具体影响的神经纤维束，可以极大提高治疗的靶向性和精确度，这有助于减少非目标区域的刺激，降低副作用，提升整体治疗效果。进一步的，考虑到每个患者的神经结构和生理反应都是独特的，通过收集并分析患者特定的“关联特征”，能够预测预设刺激参数对应的刺激效果，不仅能够使得治疗更加精准、有效，且减少了不必要的痛苦和风险，患者的整体治疗体验会得到显著提升，还能够显著减少试验性过程，使患者能够更快地获得有效的治疗。

1.一种刺激效果的预测方法，其特征在于，所述预测方法适用于植入式医疗设备，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的刺激效果的预测方法，其特征在于，所述目标神经纤维束包括第一目标神经纤维束；

3.根据权利要求2所述的刺激效果的预测方法，其特征在于，所述目标神经纤维束还包括第二目标神经纤维束，所述第二目标神经纤维束与第一目标神经纤维束链接；和/或，

4.根据权利要求1所述的刺激效果的预测方法，其特征在于，所述关联特征通过如下步骤建立：

5.根据权利要求4所述的刺激效果的预测方法，其特征在于，所述关联特征还包括所述刺激参数与神经纤维束之间的关联关系，包括：

6.根据权利要求5所述的刺激效果的预测方法，其特征在于，所述刺激参数与神经纤维束之间的关联关系还包括：

7.根据权利要求1所述的刺激效果的预测方法，其特征在于，所述关联特征还包括刺激参数与机体参数的关联关系。

8.根据权利要求1所述的刺激效果的预测方法，其特征在于，所述关联特征包括神经纤维束与机体参数的关联关系，包括：

9.根据权利要求7或8所述的刺激效果的预测方法，其特征在于，所述机体参数包括以下中的至少一个：心率、血压、呼吸速率、痛感、运动功能、认知功能。

10.根据权利要求1所述的刺激效果的预测方法，其特征在于，所述刺激参数包括：电流强度、刺激频率以及脉冲宽度。

11.一种刺激效果的预测装置，其特征在于，包括：

12.一种计算设备，包括处理器、存储器以及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至10任一项所述刺激效果的预测方法的步骤。

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器实现权利要求1至10任一项所述刺激效果的预测方法的步骤。

14.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至10任一项所述刺激效果的预测方法的步骤。