CN103654762A - 神经纤维分布的分析方法及诱发复合动作电位的量测方法 - Google Patents

Abstract

一种神经纤维分布的分析方法及诱发复合动作电位的量测方法，该神经纤维分布的分析方法，先令至少二电极作为讯号输入端以将刺激讯号输入神经组织，并透过电流调变技术调整作为讯号输入端的至少二电极所输入的刺激讯号的分配比率，以分别对神经组织中的多个刺激范围内的多条神经纤维进行电刺激；再令至少一电极作为讯号接收端，以分别接收该多个刺激范围内的多条神经纤维所响应出的多个诱发复合动作电位；随后对接收的多个诱发复合动作电位进行整合比较，以分析出多条神经纤维于神经组织中的分布。另根据诱发复合动作电位的量测方法及其应用来估计病患对于电刺激的最舒适电值和阈电值。

Description

神经纤维分布的分析方法及诱发复合动作电位的量测方法

技术领域

本发明为一种神经纤维分布的分析方法，尤指一种结合电流调变技术及标准化(normalized)诱发复合动作电位（evoked compound action potential，ECAP）的分析方法。另外本发明于临床应用上提供一种客观方法，利用诱发复合动作电位的量测方法及其应用来估计人体对于电刺激的阈电值(threshold level)和最舒适电值(most comfortable level)或舒适电值(comfortable level)，以作为术后设定电流刺激参数的参考。

背景技术

现有的诱发复合动作电位（evoked compound action potential，ECAP）技术能判断神经纤维的存活情形及功能状态，在应用于检测人工耳蜗植入（Cochlearimplantation，CI）手术时，有着重要的作用。

请参照图1绘示的电刺激示意图，以初步了解诱发复合动作电位技术的实施情形。如图1所示，电极E1.n作为讯号输入端以向神经纤维Nf群组（以图中上方多条直线表示）输出刺激讯号，而藉由作为讯号接收端的电极E1.n+1，用以纪录、接收刺激范围R（以图中由虚线构成的椭圆形区域表示）内的多个神经纤维的响应V_S，并进一步整合、判断出刺激范围内的多个神经纤维是否存活以及是否具有正常的功能。

美国第20080221640A1号专利案也揭露一种藉由多讯号电极进行的诱发复合动作电位技术，如该专利案图3A、图3B、图3C所示，电极E1、E2、E3皆能输出刺激讯号，藉此令刺激范围所涵盖的面积更广泛，从而令更多的神经纤维进行响应。

然而，不论是图1或美国第20080221640A1号专利案所示的技术，仍无法感测到神经纤维的分布。具体言之，虽然图1及美国第20080221640A1号专利案的刺激范围皆涵盖到多个神经纤维，且美国第20080221640A1号专利案更进一步令刺激范围的面积更广泛，但作为讯号接收端的电极却仅能判断出刺激范围内的神经纤维是否存活或具有正常功能，而无法确切地分析出神经纤维于组织结构中的分布，以致相关人员无法更完善地规划手术后应用在人工电子耳言语处理器的刺激参数与刺激策略。现今技术无法分析出神经纤维于组织结构中的分布原因在于，当作为讯号接收端的电极有多个时(例如E1.n+1、E1.n+2、…)，神经纤维Nf群组与该些作为讯号接收端的电极之间的距离皆不相同，另外，目前尚未有相关方法能够测量出神经纤维Nf群组与各个作为讯号接收端的电极之间的距离。

因此，如何进一步感测出神经纤维于神经组织结构中的分布，即为各界亟待解决的技术课题。

发明内容

鉴于现有技术的种种缺失，本发明的主要目的即在于提供一种能精确地分析出神经纤维于神经组织中的分布的分析方法。次要目的是于临床应用上提供一种客观方法，利用诱发复合动作电位的量测方法及其应用估计人体对于电刺激的阈电值(threshold level)和最舒适电值(most comfortable level)或舒适电值(comfortable level)，以作为术后设定电流刺激参数的参考。

为了达到上述目的及其它目的，本发明提供一种神经纤维分布的分析方法，应用于具有多条神经纤维的神经组织，且该多条神经纤维的处设有多个电极，该神经纤维分布的分析方法包括以下步骤：1)令至少二电极作为讯号输入端以将刺激讯号输入至该神经组织，并透过电流调变技术调整作为该讯号输入端的至少二电极所输入的刺激讯号的分配比率，以使该神经组织对应该分配比率区分为多个刺激范围，且各该刺激范围内的神经纤维因该刺激讯号而产生对应于各该刺激范围的诱发复合动作电位；2)令至少一电极作为讯号接收端，以接收该多个诱发复合动作电位；以及3)根据电位衰减因子、各该电极的相对分布角度与各该刺激范围内的神经纤维至各该电极的距离，对各该刺激范围内的神经纤维的诱发复合动作电位进行整合比较，以分析出该多条神经纤维于该神经组织中的分布。

此外，本发明还提供一种神经纤维分布的分析方法，其包括以下步骤：1)令至少二输入电极作为讯号输入端以将刺激讯号输入至神经组织，并透过电流调变技术(current steering scheme)调整作为该讯号输入端的至少二输入电极所输入的刺激讯号的分配比率，以分别对神经组织的多个刺激范围内的多条神经纤维进行电刺激；2)藉由于标准化诱发复合动作电位技术(normalized ECAP scheme)令至少二接收电极作为讯号接收端，以分别接收该多个刺激范围内的多条神经纤维因该电刺激所响应出的多个诱发复合动作电位，且分别计算该至少二接收电极至该神经组织的距离，藉此消除该多个诱发复合动作电位因衰减因子所造成的非理想效应，其中，该衰减因子各电极至该神经组织的距离的函数；以及3)对接收的多个诱发复合动作电位进行整合比较，以分析出该多条神经纤维于该神经组织中的分布。

本发明提供一种诱发复合动作电位的量测方法，其应用于周围设有多个电极的神经纤维，该诱发复合动作电位的量测方法包括以下步骤：1)令该多个电极的其中一个发出电压讯号，并令未发出该电压讯号的其它电极分别侦测出感测讯号，以计算各该电极相对的分布角度；2)根据各该电极相对的分布角度计算该神经纤维至各该电极的距离；3)令该多个电极的其中一个作为讯号输入端，以将一刺激讯号输入至该神经纤维而使该神经纤维产生诱发复合动作电位，并令非作为该讯号输入端的其它电极作为讯号接收端以分别接收感测电位，并根据该感测电位、前述该神经纤维至各该电极的距离、及电位衰减因子，计算出对应该多个作为讯号接收端的电极的该神经纤维所产生的诱发复合动作电位；以及4)将该多个作为讯号接收端的电极的诱发复合动作电位进行计算，以得出该神经纤维的平均诱发复合动作电位。

本发明提供一种标准化诱发复合动作电位的应用方法，其包括以下步骤：1)令多个电极的每一个分别作为讯号输入端以依序对神经纤维进行电刺激，并利用诱发复合动作电位的量测方法，取得对应于各该作为讯号输入端的电极的神经纤维的平均诱发复合动作电位；2)产生各该作为讯号输入端的电极与对应于各该作为讯号输入端的电极的神经纤维的平均诱发复合动作电位的对应曲线；3)取得该平均诱发复合动作电位与阀电值之间的第一相关性以及该平均诱发复合动作电位与舒适电值之间的第二相关性，并取得该神经纤维对一刺激讯号的阀电值和舒适电值；以及4)根据该第一相关性、第二相关性、及该神经纤维对该刺激讯号的阀电值和舒适电值，产生对应于各该作为讯号输入端的电极的阀电值和舒适电值。

由此可知，藉由于标准化诱发复合动作电位技术及电流调变技术的结合，本发明故能于讯号输入端的电极向神经组织输入刺激讯号时，动态地产生出涵盖区域不同的多个刺激范围，进而再利用作为讯号接收端的电极接收不同的刺激范围内的神经纤维所响应的多个诱发复合动作电位，从而对所接收到的多个诱发复合动作电位进行整合比较，俾快速、精确地分析出神经纤维于神经组织中的分布。

此外，标准化诱发复合动作电位技术(normalized ECAP scheme)是一种客观的测量方法，可不需病患的响应即可以估计病患对于电刺激的最舒适电值(mostcomfortable level)和阈电值(threshold level)，对于尚未学习语言的小婴儿而言相当有用，对于成人而言也相当有用因为这方法可以帮助快速与更准确地设定电流刺激参数。

附图说明

图1为现有的诱发复合动作电位技术的实施示意图；

图2及图3为说明本发明神经纤维分布的分析方法的电流调变技术的实施示意图；

图4A、图4B为现有去除噪声与激活时的假信号的诱发复合动作电位的实施示意图；

图5为本发明神经纤维分布的分析方法的实施架构示意图；

图6A为本发明神经纤维分布的分析方法的球状电极的电压随着距离衰减的示意图；

图6B-图6E为本发明神经纤维分布的分析方法的平板状电极的电压随着距离衰减的示意图，图6A至图6E电极是以电流讯号为电源;

图7A与图7D为本发明根据三角测量技术计算得到各电极间距离及各电极至神经纤维的质心距离的方法示意图；

图7B与图7C为本发明根据电阻测量技术所得到各电极间电阻与角度关系的示意图；

图8A至图8C为应用本发明神经纤维分布的分析方法所取得的神经纤维分布示意图；

图9为本发明的诱发复合动作电位的实施架构示意图；

图10A与图10B为本发明根据三角测量技术计算得到各电极间距离及各电极至神经纤维的质心距离的方法示意图；以及

图11为病患对于电刺激的反应示意图。

具体实施方式

以下藉由特定的具体实施例说明本发明的技术内容，熟悉此技艺的人士可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。本发明也可藉由其它不同的具体实施例加以施行或应用，本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用，在未悖离本发明的精神下进行各种修饰与变更。

本发明主要提供一种神经纤维分布的分析方法及诱发复合动作电位的量测方法，其中，该神经纤维分布的分析方法揭露于图2至图8，该诱发复合动作电位的量测方法揭露于图9至图11。

请一并参考图2及图3，以了解本发明的神经纤维分布的分析方法中电流调变技术，需先说明者，图2及图3中上方绘示的多条直线，是代表神经组织中的神经纤维（nerve fiber）Nf，例如听神经纤维、迷走神经纤维、视网膜神经纤维、或脊髓神经纤维。而下方的电极E1.n、电极E1.n+1、电极E1.n+2，则可表示为例如设置于复合式探针上的微电极数组。

实际实施时，首先先令至少二电极作为讯号输入端将刺激讯号输入神经组织，并透过电流调变技术调整作为讯号输入端的至少二电极输入刺激讯号的分配比率，以对神经组织中的第一刺激范围内的多条神经纤维进行电刺激，并令至少一电极作为讯号接收端以接收第一刺激范围内的多条神经纤维所响应出的多个诱发复合动作电位。

于此实施例中，如图3所示，电极E1.n及电极E1.n+1可作为输出量相同的讯号输入端，以藉由电极E1.n及电极E1.n+1向第一刺激范围R1内的多条神经纤维Nf进行电刺激，也就是透过电流调变技术令参数α=0.5，以调整电极E1.n及电极E1.n+1所输入的刺激讯号的分配比率，也就是，电极E1.n及电极E1.n+1的输出量皆为0.5I，且于电极E1.n及电极E1.n+1间形成虚拟电极（未图标）。在第一刺激范围R1内具有的多条神经纤维Nf若存活且具有正常功能，即会被活化以产生诱发复合动作电位V(t)并进一步耦合至作为讯号接收端的电极E1.n+2令其予以接收(V_s(t))，又由于第一刺激范围R1内于正常情形中存活且具有正常功能的神经纤维Nf应为多个，故藉由电极E1.n+2会接收到多个诱发复合动作电位。图中所示的V(t)，即可表示第一刺激范围R1内所有存活且具有正常功能的神经纤维Nf所响应出的诱发复合动作电位的总和。

接着，再透过电流调变技术调整作为讯号输入端的至少二电极输入刺激讯号的分配比率，以对该组织结构中的第二刺激范围内的多条神经纤维进行电刺激，并透过作为讯号接收端的电极接收该第二刺激范围内的多条神经纤维响应的多个诱发复合动作电位。

于此实施例中，如图3所示，其透过电流调变技术调整作为讯号输入端的电极E1.n及电极E1.n+1的输出量，例如将参数α设定为0或趋近于0，而进行电刺激对应的刺激范围，即可藉由形成于电极E1.n及电极E1.n+1间的虚拟电极（未图标）将第一刺激范围R1变更至第二刺激范围R2。此时，作为讯号接收端的E1.n+2也会进一步接收到由第二刺激范围R2内多个神经纤维Nf响应出的诱发复合动作电位，进而得到多个诱发复合动作电位的总和。

此外，还可选择性地再利用电流调变技术调整作为讯号输入端的至少二电极输入刺激讯号的分配比率，以对神经组织中的第三刺激范围内的多条神经纤维进行电刺激，并透过作为讯号接收端的电极接收第三刺激范围内的多条神经纤维响应的多个诱发复合动作电位。

于此实施例中，如图3所示，是指可再次透过电流调变技术调整作为讯号输入端的电极E1.n及电极E1.n+1的输出量，例如将参数α设定为1趋近于1，而藉由形成于电极E1.n及电极E1.n+1间的虚拟电极（未图标），进行电刺激所对应的刺激范围即可再由第二刺激范围R2转移至第三刺激范围R3。此时，作为讯号接收端的E1.n+2也会进一步接收到第三刺激范围R3内多个神经纤维Nf所响应出的诱发复合动作电位，进而得到多个诱发复合动作电位的总和。由图式的教示可知，所述的第一刺激范围R1、第二刺激范围R2、或第三刺激范围R3于组织结构中的涵盖区域，其可为部份重叠或完全不重叠的不同区域。

值得一提的是，于针对不同的刺激范围中的神经纤维进行电刺激以获得多个诱发复合动作电位的步骤中，还可包括藉由纯信号（probe only）刺激、纯遮蔽（masker only）刺激、遮蔽及信号（masker and probe）刺激、以及无遮蔽及信号(no masker and probe)进行电刺激，以去除激活时的假信号（switch onartifact）以优化接收到的诱发复合动作电位的步骤。如图4A所示，纯信号（probeonly）刺激的信号以A予以表示，遮蔽及信号（masker and probe）刺激的信号是以B予以表示，纯遮蔽（masker only）刺激的信号是以C予以表示，无遮蔽及信号(no masker and probe)是以D予以表示，而在藉由A-(B-(C-D))的运算后，即能得到去除噪声与去除激活时的假信号的优化结果。如图4B所示，第二种去除噪声与去除激活时的假信号的方法是极交替方法(alternating polaritymethod)。这方法以阳极(anodic)刺激与阴极(cathodic)刺激所产生的诱发复合动作电位的平均值以去除噪声。

回到图2和图3，前述的实施例虽藉由两次电流调变技术的实施以形成第一刺激范围R1、第二刺激范围R2、及第三刺激范围R3，但因应不同的实际需求，实施电流调变技术的次数也可控制，例如仅形成第一刺激范围R1及第二刺激范围R2，或是实施更多次电流调变技术以形成更多个不同的刺激范围。而电流调变（current steering）技术的实施，更可将刺激范围限缩至仅涵盖特定区域中的神经纤维，以进一步确定特定区域中的神经纤维是否存活并具有正常功能。

接着，请参照图5，其为本发明结合有电流调变技术的神经纤维分布的分析方法的应用架构示意图。如图所示，在神经纤维Nf的处设置有电极E1.n、电极E1.n+1作为讯号输入端，分别提供(1-α)I与αI讯号，并设置有电极E1.n-2、E1.n-1、E1.n+3作为讯号接收端。考量电极E1.n-2、E1.n-1、E1.n+2、E1.n+3所接收到的电位讯号可能受到非理想因子所影响而产生某种程度的衰减，故电极E1.n-2、E1.n-1、E1.n+2、E1.n+3所接收到的电位讯号可表示为下列方程式(1)，同时可藉由下列方程式(2)得到诱发复合动作电位V_ECAP’(t)。如图所示，V(t)代表刺激范围R于时间t时所产生的诱发复合动作电位，而电极E1.n-2、E1.n-1、E1.n+2、E1.n+3所感测得到的电位分别为

、以及

，其中，该非理想因子表示为衰减因子DecayFactor(D_n)，D_n则为第n个电极距离该刺激范围R的神经纤维的距离。值得一提的是，所设置的讯号接收端数量并不限定于4个，视分析的需求，也可设置成具有2个或更多个电极数量。

以下列出方程式(1)和(2)

$V_s^{n-2}\left(t\right)=\mathrm{DecayFactor}\left(D_{n-2}\right)\·V\left(t\right)$

$V_s^{n-1}\left(t\right)=\mathrm{DecayFactor}\left(D_{n-1}\right)\·V\left(t\right)$

$V_s^{n+2}\left(t\right)=\mathrm{DecayFactor}\left(D_{n+2}\right)\·V\left(t\right)$

$V_s^{n+3}\left(t\right)=\mathrm{DecayFactor}\left(D_{n+3}\right)\·V\left(t\right)---\left(1\right)$

${V_{\mathrm{ECAP}}}^{\′}\left(t\right)=\frac{\underset{N}{\mathrm{\Σ}}V\left(t\right)}{N}=\left(\underset{N}{\mathrm{\Σ}}\frac{V_s\left(t\right)}{\mathrm{DecayFactor}\left(D\right)}\right)/N---\left(2\right)$

V_ECAP’(t)代表于刺激范围内神经纤维的质心的等效平均诱发复合动作电位，V(t)代表于刺激范围内神经纤维的质心的等效诱发复合动作电位，N表示作为讯号接收端的电极数量，

k1是为于刺激范围内神经纤维Nf至各讯号接收端的电极的距离D成反比的比例常数。另外，作为讯号接收端的电极为球状和平板状时，其衰减因子不相同。参阅图6A至图6E所示，图6A和图6B分别表示电极为球状和平板状时，电压讯号随着距离而衰减，另外，图6C至图6E举例说明平板状电极之间的角度与电位衰减的关系，如图6E所示，将作为讯号输入端的电极EL1的中心点连接至作为讯号接收端的电极EL2以及电极EL3，其中，电极EL1、EL2和EL3的箭头是朝神经纤维方向，μ₁=73.879°，μ₂=83.901°，而图6D和图6C分别表示角度为μ₁和μ₂时，电极EL1所发出的电压讯号随着至电极EL2以及EL3距离而衰减。因此，由图6A至图6E可知球状电极和平板状电极的衰减因子(或比例常数)，经多次实现后可作成列表以供后续查询。图6A至图6E电极是以电流讯号为电源，一般人工电子耳电极是以电流讯号为电源。

接着，回到方程式(1)和(2)，在藉由方程式(2)得到等效于神经纤维的质心的诱发复合动作电位V_ECAP’(t)之前，必须先分别得到各该电极E1.n-2、E1.n-1、E1.n+2、E1.n+3至神经纤维Nf的距离D_n-2、D_n-1、D_n+2、及D_n+3，此称的为「标准化(normalized)诱发复合动作电位技术」。在得到各该电极E1.n-2、E1.n-1、E1.n+2、E1.n+3至位置点p的距离D_n-2、D_n-1、D_n+2、及D_n+3之后，即可利用方程式(1)计算得到DecayFactor(D_n-2)、DecayFactor(D_n-1)、DecayFactor(D_n+2)及DecayFactor(D_n+3)，接着分别得到各该电极E1.n-2、E1.n-1、E1.n+2、E1.n+3所对应的V(t)。在得到各该电极E1.n-2、E1.n-1、E1.n+2、E1.n+3所对应的V(t)之后，则更进一步藉由方程式(2)得到等效于神经纤维的质心的平均诱发复合动作电位V_ECAP’(t)。

以下将详述如何根据三角测量技术(但不限于此)得到所述的各该电极E1.n-2、E1.n-1、E1.n+2、E1.n+3至位置点p的距离D_n-2、D_n-1、D_n+2、及D_n+3。请参照图7A、图7B、图7C，显示本发明根据三角测量技术计算得到各电极间的分布角度(或分布轨迹)及各电极至神经纤维质心的距离的方法。须说明的是，图7A至图7D所示的电极不限于如图所示的球状或平板状。

如图7A所示，共设置有四个电极且相邻电极之间的距离为已知。电极EL1可发出经控制的电流讯号I1’，EL1的电压讯号为未知的V1’，且于电极EL2、EL3可分别感测到电压讯号V2’与V3’，且该电极EL1与电极EL2间距离为D1，该电极EL1与电极EL3间距离为D2。

藉由电阻抗方程式可知，

Z_1,2∝D₁

Z_1,3∝D₂    (3)

其中，由于阻抗正比于距离，故于电极EL1和电极EL3之间有较大的角度时，电极EL1和电极EL3之间有较大的距离，即θ_2Β>θ₂，则Ζ_1,3Β>Ζ_1,3Α　，如图7B所示。

因此，可产生如下列方程式(4)所示的角度与阻抗比例的关系，也就是，可藉由量测阻抗Z_1,3/Z_1,2的比值得知角度θ₂，藉由量测阻抗Z_2,4/Z_2,3的比值得知角度θ₃如图7B和图7C所示。

θ₂∝Z_1,3/Z_1,2

θ₃∝Z_2,4/Z_2,3    (4)

如此一来，也可计算得到角度θ_D4与θ_D5，从而得到各电极间的分布角度(或电极分布轨迹)。第二种计算角度θ₂与θ₃到方法：若电极EL1～EL4为球状电极，也可由前述图6A取得比例常数k2(因为

V1’、D1、V2’、V3’为已知)，然后可计算得到D2的数值，也可计算得到角度θ₂；若极EL1～EL4为平板状电极，也可由前述图6B、图6C、图6D及图6E曲线拟合(curve fit)产生的公式取得电位与距离的衰减因子与角度(图6C、图6D及图6E)，然后计算得到D2的数值及角度θ₂。

此外，已知各电极的距离之后，可应用图7A所述技术手段进一步计算得到各电极至神经纤维质心CEN的距离。如图7D所示，神经纤维的质心CEN距离电极EL1的距离为D4且距离电极EL4的距离为D5，且电极EL2与EL3分别提供(1-α)I与αI讯号，以电刺激神经纤维。因此，神经纤维的质心CEN产生诱发复合动作电位Vx，且电极EL1与电极EL4分别感测到电位Vx1与Vx4，由此可得到如下列方程式(5)，即

的关系式，其中，k3为比例常数，Vx1与Vx4为测量所得到的。

Vx4·D5=Vx1·D4=k3·Vx   (5)

此外，利用三角测量技术可计算得到如方程式(6)的关系式，其中，Y为神经纤维的质心CEN至电极EL2与电极EL3两者之间特定位置的距离，且该特定位置至该电极EL1的距离为G3，至该电极EL4的距离为G1。

$D5=\sqrt{Y^2+{G1}^2-2Y\·G1\·{\cos \mathrm{\θ}}_{D5}}$

$D4=\sqrt{Y^4+{G3}^2-2Y\·G3\·{\cos \mathrm{\θ}}_{D4}}---\left(6\right)$

此外，利用先前结合如图7A至图7D所述的三角测量技术可计算得到G3、G1、θ_D5及θ_D4。如此一来，可藉由已计算得知的G3、G1、θ_D5及θ_D4进一步以方程式(5)和(6)计算得到Y，且一旦计算得到Y则也可得到距离D5与D4。接着，再藉由方程式(5)计算得到诱发复合动作电位Vx。

于本实施例中，所述的分析出多条神经纤维于组织结构中的分布，可依据多个诱发复合动作电位与作为讯号输入端的电极的位置关系进行综合性分析，或是依据多个诱发复合动作电位与作为讯号接收端的电极的位置关系进行综合性分析，以得出多条神经纤维于神经组织中的分布。详言之，可藉由调整电流调变参数α以分别计算得到第一刺激范围R1、第二刺激范围R2和第三刺激范围R3等各个刺激范围中的神轻纤维的诱发复合动作电位(图3)。请参照图8A、图8B、图8C，其中，E1.7和E1.8分别为作为输入(1-α)I和αI的讯号输入端的电极，根据图5至图7D所示的技术内容可绘制出诱发复合动作电位(V_ECAP’)与与神经纤维的距离的关系图，其中，V_ECAP’较高处为神经纤维分布较密集之处；V_ECAP’较低处为神经纤维分布较松散之处。如图8A显示接近电极E1.7处较高，于接近电极E1.8处较低，又如图8B所显示电极E1.7及电极E1.8之间的中央处具有较高的密度，再如图8C显示靠近电极E1.8处具有较高的密度。

相较于现有技术，由于本发明通过将电流调变（current steering）技术结合于标准化诱发复合动作电位技术中，所以作为讯号输入端的电极间能产生虚拟电极以对不同的刺激范围进行电刺激，进而依序获得对应不同刺激范围的诱发复合动作电位及其对应电极距离的电位关系，从而快速、精确地分析出神经纤维于组织结构中的分布，以完善地规划手术的刺激策略。

请参阅图9A，与图5不同的是，图9A所示的实施例无须结合电流调变技术，仅电极E1.n作为讯号输入端以诱发神经纤维Nf产生诱发复合动作电位，而其余电极E1.n-2、E1.n-1、E1.n+1、E1.n+2、及E1.n+3作为讯号接收端。如图9A所示，V(t)表示在刺激范围内神经纤维Nf在t时间所产生的诱发复合动作电位，在本实施例中是将V(t)假设为神经纤维Nf的质心CEN在t时间所产生的诱发复合动作电位V_ECAP’(t)，而Vs^n-2、Vs^n-1、Vsⁿ⁺¹、Vsⁿ⁺²、及Vsⁿ⁺³分别为电极E1.n-2、E1.n-1、E1.n+1、E1.n+2、及E1.n+3所感测到的电位。

由上述公式(1)和(2)得知，要得到V_ECAP’(t)需先计算出各电极的位置，如图10A所示。将第一电压讯号提供予讯号输入端电极，并令多个讯号接收端电极分别感测之，以根据非理想效应及各该讯号接收端所感测到的第二感测值，计算各该电极的位置。

详言之，在已知电极EL1和EL2之间的距离D1的前提下，先提供电流讯号I1’给电极EL1，由电极EL2、EL3所分别感测到的电压讯号V2’与V3’以及方程式(3)与方程式V2'·D1=k2·V1'与V3'·D2=k2·V1'(其中，若为球状电极，k2为比例常数)可计算出比例常数k2以及电极EL1和EL3之间的距离D2；或者，可藉由图6A至图6E的事先对电压讯号随距离衰减的实验而量测出的衰减因子，若为球状电极

(其中k2为比例常数)，若为平板状电极则以图6B至图6E曲线拟合(curve fitting)产生的公式为衰减因子)，进而得到电极EL1和EL3之间的距离D2与角度θ₂。第二种计算距离D2或θ₂角度的方法已经在方程式(3)和(4)详细描述。

接着，参阅图10B，将第二电压讯号提供予讯号输入端电极以刺激神经纤维产生诱发复合动作电位，并令多个讯号接收端电极分别感测之，以根据各该讯号接收端所感测到的第二感测值以及各该多个电极的位置，计算该神经纤维至各该电极的距离。

详言之，设定电极EL2为讯号输入端以输入电流讯号来诱发神经纤维产生诱发复合动作电位V_ECAP’，其余电极EL1、EL3和EL4为讯号接收端且分别感测到电位V1、V3和V4，神经纤维Nf的质心CEN到电极EL1的距离为D4且到电极EL1的距离为D5，再利用同前述图7D所述的三角测量技术，可计算出D3、θ₃、θ_D5、θ_D4、及Y，继而可得到D4和D5。

$D5=\sqrt{Y^2+{D3}^2-2Y\·D3\·{\cos \mathrm{\θ}}_{D5}}$

$D4=\sqrt{Y^2+{D1}^2-2Y\·D1\·{\cos \mathrm{\θ}}_{D4}}---\left(7\right)$

最后，根据该非理想效应、各该讯号接收端所感测到的第二感测值以及该神经纤维至各该电极的距离计算出该神经，计算出该神经纤维产生诱发复合动作电位。详言之，根据电极EL1和EL4所感测到的电位V1和V2以及方程式V4·D5=V1·D4=k2·V_ECAP'可得出神经纤维Nf的质心CEN的诱发复合动作电位V_ECAP’。

接着，本发明提出一种标准化诱发复合动作电位的应用方法，包括以下步骤：首先，令多个电极的每一个分别作为讯号输入端以依序电刺激神经纤维，并利用诱发复合动作电位的量测方法(如上述图9至图11所示)，取得对应于各该作为讯号输入端的电极的神经纤维的平均诱发复合动作电位，接着产生各该作为讯号输入端的电极与对应于各该作为讯号输入端的电极的神经纤维的平均诱发复合动作电位的对应曲线。然后，取得该平均诱发复合动作电位与阀电值之间的第一相关性以及该平均诱发复合动作电位与舒适电值之间的第二相关性，并取得该神经纤维对一刺激讯号的阀电值和舒适电值，最后，根据该第一相关性、第二相关性、及该神经纤维对该刺激讯号的阀电值和舒适电值，产生对应于各该作为讯号输入端的电极的阀电值和舒适电值。

请参阅图11，其为现有透过实验所量测出病患对于电刺激的反应，如图所示，T level(阈电值)表示所能接受的最低电流值，C level(舒适电值)/M level(最舒适电值)表示所能接受的最高电流值，一般而言，ECAP(诱发复合动作电位)通常在T level和C level/M level中间，且三者的曲线图形有相关性。因此，具体实施时可透过图9至图10B的技术方法所计算出的神经纤维Nf的质心CEN的诱发复合动作电位V_ECAP’，先绘制出如图11中ECAP threshold(诱发复合动作阈电位)的曲线，再根据主观行为反应(subjective behavior response)测量一个电极的Tlevel和C level/M level，然后再以ECAP threshold的曲线与T level和C level/Mlevel的相关性而绘制出如图11中T level和C level/M level的曲线，如此一来，可省略需对病人每一个电极执行主观行为反应才能逐一取得病人所能接受的最舒适电值或阈电值，即电流刺激参数。

综上所述，本发明结合电流调变技术与标准化诱发复合动作电位技术以分析出神经纤维的分布，另外，也利用标准化诱发复合动作电位技术在手术后设定电刺激的电流级，而无须对病人一一执行电刺激。

然而，上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟习此项技艺的人士均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (20)

1.一种神经纤维分布的分析方法，应用于具有多条神经纤维的神经组织，且该多条神经纤维的设置有多个电极，该神经纤维分布的分析方法包括以下步骤：

1）令至少二电极作为讯号输入端以将刺激讯号输入至该神经组织，并透过电流调变技术调整作为该讯号输入端的至少二电极所输入的刺激讯号的分配比率，以使该神经组织对应该分配比率区分为多个刺激范围，且各该刺激范围内的神经纤维因该刺激讯号而产生对应于各该刺激范围的诱发复合动作电位；

2）令至少一电极作为讯号接收端，以接收该多个诱发复合动作电位；以及

3）根据电位衰减因子、各该电极的相对分布角度与各该刺激范围内的神经纤维至各该电极的距离，对各该刺激范围内的神经纤维的诱发复合动作电位进行整合比较，以分析出该多条神经纤维于该神经组织中的分布。

2.根据权利要求1所述的神经纤维分布的分析方法，其特征在于，所述分析出该多条神经纤维于该组织结构中的分布，是指依据多个诱发复合动作电位与作为该讯号输入端的电极的位置关系进行关联性分析，或是依据多个诱发复合动作电位与作为该讯号接收端的电极的位置关系进行关联性分析，以得出该多条神经纤维于该组织结构中的分布。

3.根据权利要求1所述的神经纤维分布的分析方法，其特征在于，所述透过电流调变技术调整作为该讯号输入端的电极输入刺激讯号的分配比率，是于作为讯号输入端的电极间产生虚拟电极。

4.根据权利要求1所述的神经纤维分布的分析方法，其特征在于，步骤3)还包括以下步骤：令该多个电极的其中一个发出电压讯号，并令未发出该电压讯号的其它电极分别侦测出感测讯号，以根据该电位衰减因子、该电压讯号及感测讯号，计算各该电极相对的分布角度，再根据各该电极相对的分布角度计算各该刺激范围内的神经纤维至各该电极的距离。

5.根据权利要求1所述的神经纤维分布的分析方法，其特征在于，该多个电极为球状电极，且该电位衰减因子为该刺激范围内的神经纤维至各该电极的距离的反比。

6.根据权利要求1所述的神经纤维分布的分析方法，其特征在于，该多个电极为平板状电极，该电位衰减因子为对电极相对于距离的关系执行曲线拟合所取得的数值。

7.根据权利要求1所述的神经纤维分布的分析方法，其特征在于，所述多个刺激范围于该组织结构中的涵盖区域为不相同。

8.一种神经纤维分布的分析方法，包括以下步骤：

1）令至少二输入电极作为讯号输入端以将刺激讯号输入至神经组织，并透过电流调变技术调整作为该讯号输入端的至少二输入电极所输入的刺激讯号的分配比率，以分别对神经组织的多个刺激范围内的多条神经纤维进行电刺激；

2）令至少二接收电极作为讯号接收端，以分别接收该多个刺激范围内的多条神经纤维因该电刺激所响应出的多个诱发复合动作电位，且分别计算该至少二接收电极至该神经组织的距离，藉此消除该多个诱发复合动作电位因衰减因子所造成的非理想效应，其中，该衰减因子是各电极至该神经组织的距离的函数；以及

3）对接收的多个诱发复合动作电位进行整合比较，以分析出该多条神经纤维于该神经组织中的分布。

9.根据权利要求8所述的神经纤维分布的分析方法，其特征在于，于步骤2）中，是利用三角测量技术以及电位与距离比例关系而计算得到该至少二接收电极至该神经组织的距离。

10.根据权利要求8所述的神经纤维分布的分析方法，其特征在于，所述分析出该多条神经纤维于该组织结构中的分布，是指依据多个诱发复合动作电位与作为该讯号输入端的输入电极的位置关进行关联性分析，或是依据多个诱发复合动作电位与作为该讯号接收端的接收电极的位置关系进行关联性分析，以得出该多条神经纤维于该组织结构中的分布。

11.根据权利要求8所述的神经纤维分布的分析方法，其特征在于，所述透过电流调变技术调整作为该讯号输入端的输入电极输入刺激讯号的分配比率的步骤，是于作为该讯号输入端的输入电极间产生虚拟电极。

12.一种诱发复合动作电位的量测方法，应用于周围设有多个电极的神经纤维，该诱发复合动作电位的量测方法包括以下步骤：

1)令该多个电极的其中一个发出电压讯号，并令未发出该电压讯号的其它电极分别侦测出感测讯号，以计算各该电极相对的分布角度；

2)根据各该电极相对的分布角度计算该神经纤维至各该电极的距离；

3)令该多个电极的其中一个作为讯号输入端，以将一刺激讯号输入至该神经纤维而使该神经纤维产生诱发复合动作电位，并令非作为该讯号输入端的其它电极作为讯号接收端以分别接收感测电位，并根据该感测电位、前述该神经纤维至各该电极的距离、及电位衰减因子，计算出对应该多个作为讯号接收端的电极的该神经纤维所产生的诱发复合动作电位；以及

4)将该多个作为讯号接收端的电极的诱发复合动作电位进行计算，以得出该神经纤维的平均诱发复合动作电位。

13.根据权利要求12所述的诱发复合动作电位的量测方法，其特征在于，该神经纤维至各该电极的距离是指该神经纤维的质心至各该电极的距离，而该神经纤维所产生的诱发复合动作电位是指该神经纤维的质心的等效诱发复合动作电位，该神经纤维的平均诱发复合动作电位是指该神经纤维的质心的等效平均诱发复合动作电位。

14.根据权利要求12所述的诱发复合动作电位的量测方法，其特征在于，步骤1)还包括令该多个电极的其中一个发出电压讯号，并令未发出该电压讯号的其它电极分别侦测出感测讯号，以根据电位衰减因子、该电压讯号及感测讯号，计算各该电极相对的分布角度。

15.根据权利要求12所述的诱发复合动作电位的量测方法，其特征在于，步骤1)还包括令该多个电极的其中一个发出电压讯号，令未发出该电压讯号的其它电极分别侦测出感测讯号，并测量该多个电极之间的电阻，以根据该电压讯号、感测讯号及电阻，计算各该电极相对的分布角度。

16.根据权利要求12所述的诱发复合动作电位的量测方法，其特征在于，步骤2)还包括根据各该电极相对的分布角度，利用三角测量技术计算该神经纤维至各该电极的距离。

17.根据权利要求12所述的诱发复合动作电位的量测方法，其特征在于，该多个电极为球状电极，该电位衰减因子为距离的反比。

18.根据权利要求12所述的诱发复合动作电位的量测方法，其特征在于，该多个电极为平板状电极，该电位衰减因子为对电极相对于距离的关系执行曲线拟合所取得的数值。

19.一种标准化诱发复合动作电位的应用方法，包括以下步骤：

1)令多个电极的每一个分别作为讯号输入端以依序对神经纤维进行电刺激，并利用诱发复合动作电位的量测方法，取得对应于各该作为讯号输入端的电极的神经纤维的平均诱发复合动作电位；

2)产生各该作为讯号输入端的电极与对应于各该作为讯号输入端的电极的神经纤维的平均诱发复合动作电位的对应曲线；

3)取得该平均诱发复合动作电位与阀电值之间的第一相关性以及该平均诱发复合动作电位与舒适电值之间的第二相关性，并取得该神经纤维对一刺激讯号的阀电值和舒适电值；以及

4)根据该第一相关性、第二相关性、及该神经纤维对该刺激讯号的阀电值和舒适电值，产生对应于各该作为讯号输入端的电极的阀电值和舒适电值。

20.根据权利要求19所述的标准化诱发复合动作电位的应用方法，其特征在于，该诱发复合动作电位的量测方法包括以下步骤：

1)令该多个电极的任一个发出电压讯号，并令未发出该电压讯号的其它电极分别侦测出感测讯号，以根据电位衰减因子、该电压讯号及感测讯号，计算各该电极相对的分布角度；

2)根据各该电极相对的分布角度计算该神经纤维至各该电极的距离；

3)令该多个电极的其中一个作为讯号输入端，以将一刺激讯号输入至该神经纤维而使该神经纤维产生诱发复合动作电位，并令非作为该讯号输入端的其它电极作为讯号接收端以分别接收到感测电位，并根据该感测电位、前述该神经纤维至各该电极的距离、及该电位衰减因子，计算出对应该多个作为讯号接收端的电极的该神经纤维所产生的诱发复合动作电位；以及

4)对该多个作为讯号接收端的电极的诱发复合动作电位进行计算，以得出该神经纤维的平均诱发复合动作电位。

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