一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法

本发明涉及数字信号处理，特别是涉及一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法。

背景技术：

1、生物体的神经调控靶区选择的精确性极大地影响调控结果，但是神经调控脑部靶区定位大多基于大脑的结构信息，例如通过核磁共振产生的大脑结构图像信息标定和校准调控靶点。但是，生物体大脑的功能分区存在极大的个体差异性，功能分区不能完全由结构信息进行表征，并且对于生物体大脑的不同的控制功能，其相对应的感兴趣脑区也不同，仅基于结构信息定位也就限制了神经调控效果的进一步提升。另外，大脑的控制功能还体现在传递神经信号至肌肉，使得肌肉激活收缩产生运动，运动进而产生感觉并反馈回大脑并作用于下一次运动控制，因此大脑和肌肉之间的交互信息将更全面的表征大脑的实际控制功能，将大脑-肌肉交互的交互信息引入神经调控靶点的选择将极大的提高靶区选择效果。

2、已有的神经调控靶点选择的方法：专利cn111657947a是基于核磁共振图像信息对靶点进行选择和标定，专利cn116250809a是基于光声信号对生物样品的靶区进行选择标定，上述发明的不足之处在于对靶区进行选择时缺少对大脑功能信息的参考。因此，现有神经调控靶区选择技术中存在的未考虑大脑功能信息这一关键因素。

技术实现思路

1、本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、为此，本发明提出了一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法，提出基于脑电、肌电及其相关性解析的靶向脑区标定技术，以提升神经调控靶点选择的精准性。

3、本发明的另一个目的在于提出一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择系统。

4、为达上述目的，本发明一方面提出一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法，包括：

5、同步采集受试者在运动控制任务中脑电导联和肌电导联对应的脑电数据和肌电数据；

6、根据基于所述脑电数据计算得到的所有脑激活特征值的数值排序结果，将预设的第一脑电导联序号集合中对应的特征值组成第一权重集合；

7、根据基于所述脑电数据和肌电数据计算得到的所有脑肌交互特征值的数值排序结果，将预设的第二脑电导联序号集合中对应的特征值组成第二权重集合；

8、基于所述第一权重集合和所述第二权重集合计算导联权重，并将权重最大的导联作为神经调控靶向脑区。

9、本发明实施例的基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法还可以具有以下附加技术特征：

10、在本发明的一个实施例中，根据基于所述脑电数据计算得到的所有脑激活特征值的数值排序结果，将预设的第一脑电导联序号集合中对应的特征值组成第一权重集合，包括：

11、基于所有脑电导联的脑电数据计算得到所有的脑激活特征值，并按照导联序号从小到大排列组成脑激活特征向量；

12、将所述脑激活特征向量中大于零的特征按照特征数值从大到小进行排列得到第一数值排序结果；

13、选取所述第一数值排序结果中第一预设数量的脑激活特征，并将所述第一预设数量的脑激活特征对应的脑电导联序号组成第一脑电导联序号集合；

14、将第一脑电导联序号集合中每个导联对应的脑激活特征值组成第一权重集合。

15、在本发明的一个实施例中，根据基于所述脑电数据和肌电数据计算得到的所有脑肌交互特征值的数值排序结果，将预设的第二脑电导联序号集合中对应的特征值组成第二权重集合，包括：

16、基于所有脑电导联的脑电数据和肌电导联的肌电数据计算脑肌交互特征值，以得到脑肌交互特征矩阵；

17、将所述脑肌交互特征矩阵中的所有脑肌交互特征按照数值从大到小进行排列得到第二数值排序结果；

18、选取所述第二数值排序结果中第二预设数量的脑肌交互特征，并将所述第二预设数量的脑肌交互特征对应的脑电导联序号组成第二脑电导联序号集合；

19、将所述第二脑电导联序号集合中每个导联对应的脑肌交互特征值组成第二权重集合。

20、在本发明的一个实施例中，基于所述第一权重集合和所述第二权重集合计算导联权重，并将权重最大的导联作为神经调控靶向脑区，包括：

21、基于所述第一权重集合和所述第二权重集合得到交集权重集合；

22、将所述第一脑电导联序号集合和所述第二脑电导联序号集合中对应所述交集权重集合中的导联权重进行线性加和得到线性加和权重值；

23、将所述线性加和权重值中权重最大的导联作为神经调控靶向脑区。

24、在本发明的一个实施例中，将所述第一脑电导联序号集合和所述第二脑电导联序号集合中对应所述交集权重集合中的导联权重进行线性加和得到线性加和权重值，还包括：

25、分别获取所述第一脑电导联序号集合和所述第二脑电导联序号集合中对应导联的导联系数；

26、分别获取所述第一脑电导联序号集合和所述第二脑电导联序号集合中对应导联的权重值；以及，

27、基于对应导联的所述导联系数和所述权重值计算对应导联的线性加和权重值。

28、为达上述目的，本发明另一方面提出一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择系统，包括：

29、脑电肌电数据采集模块，用于同步采集受试者在运动控制任务中脑电导联和肌电导联对应的脑电数据和肌电数据；

30、大脑激活信息提取模块，用于根据基于所述脑电数据计算得到的所有脑激活特征值的数值排序结果，将预设的第一脑电导联序号集合中对应的特征值组成第一权重集合；

31、脑肌交互信息提取模块，用于根据基于所述脑电数据和肌电数据计算得到的所有脑肌交互特征值的数值排序结果，将预设的第二脑电导联序号集合中对应的特征值组成第二权重集合；

32、靶向脑区识别模块，用于基于所述第一权重集合和所述第二权重集合计算导联权重，并将权重最大的导联作为神经调控靶向脑区。

33、本发明实施例的基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法和系统，基于大脑激活特征和脑肌交互特征的提取，计算导联权重以将权重最大的导联作为神经调控靶向脑区，本发明可以有效提升神经调控靶点选择的精准性。

34、本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据基于所述脑电数据计算得到的所有脑激活特征值的数值排序结果，将预设的第一脑电导联序号集合中对应的特征值组成第一权重集合，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据基于所述脑电数据和肌电数据计算得到的所有脑肌交互特征值的数值排序结果，将预设的第二脑电导联序号集合中对应的特征值组成第二权重集合，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第一权重集合和所述第二权重集合计算导联权重，并将权重最大的导联作为神经调控靶向脑区，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述第一脑电导联序号集合和所述第二脑电导联序号集合中对应所述交集权重集合中的导联权重进行线性加和得到线性加和权重值，还包括：

6.一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择系统，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述大脑激活信息提取模块，还用于：

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述脑肌交互信息提取模块，还用于：

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述靶向脑区识别模块，包括：

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述权重线性加和单元，还用于：

技术总结本发明公开了一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法，该方法包括同步采集受试者在运动控制任务中脑电导联和肌电导联对应的脑电数据和肌电数据；根据基于脑电数据计算得到的所有脑激活特征值的数值排序结果，将预设的第一脑电导联序号集合中对应的特征值组成第一权重集合；根据基于脑电数据和肌电数据计算得到的所有脑肌交互特征值的数值排序结果，将预设的第二脑电导联序号集合中对应的特征值组成第二权重集合；基于第一权重集合和第二权重集合计算导联权重，并将权重最大的导联作为神经调控靶向脑区。本发明能够有效提升神经调控靶点选择的精准性。技术研发人员：莫林宏,李青,刘爱贤,贾天宇,赵勇焜受保护的技术使用者：首都医科大学附属北京康复医院（北京工人疗养院）技术研发日：技术公布日：2024/8/1