CN110338793A - 经颅直流电刺激的个性化人体阻抗检测技术 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种适用于经颅电刺激的个性化在线阻抗检测技术，其特征在于，其包括：校正模块、模型建立和个性化阻抗阈值选择。所述阻抗校正模块：包括电压采集、电压校正和阻抗校正；电压采集主要通过C#编写的上位机系统完成，包括对高端电压和低端电压的采集。电压校正主要对采集的电压进行校正；阻抗校正主要是通过校正后的电压与电流的比值得到。所述建立的模型主要表征刺激电流和人体阻抗的关系，选取指数函数或幂函数两种模型对上述关系进行拟合。所述个性化阻抗阈值选择依据刺激电流和人体阻抗的的数学模型，获得在线个性化的阻抗检测阈值。个性化阻抗检测技术可以获得经颅电刺激设备在不同电流下阻抗阈值；合理设定阻抗阈值主要能防止皮肤灼伤。

Description

经颅直流电刺激的个性化人体阻抗检测技术

技术领域

本发明涉及经颅电刺激阻抗检测领域，具体地说，是一种新型的个性化阻抗检测的技术。

背景技术

经颅直流电刺激是一种非侵入性神经刺激技术，它通过电极将特定的、低强度电流作用于特定脑区，达到调节大脑皮层神经活动的目的。研究表明，经颅电刺激技术对于脑损伤的恢复、情绪调节、认知能力增强等具有一定的作用。其便携、无损伤、低成本、安全、长效的特点使这项技术成为一项很有发展前景的脑刺激技术。

目前国内外有不少经颅直流电刺激设备的研发公司，主要作为实验用的仪器，可以基本满足研究的需要，但是在人体实验时还是存在安全性和可靠性还等问题。国外研制经颅直流电刺激仪的公司主要是德国Neuro Conn公司和美国 Soterix公司。Neuro Conn公司的 DC-STIMULATOR系列，经过许可和认证可以面向临床销售，Soterix公司开发的一系列经颅直流电刺激产品，其刺激精度与安全性也有一定的保障。但是，这些产品在使用过程中，都有灼伤的报道。主要的原因是人体阻抗在不同的刺激条件下差异性很大。现有的国内外设备还没有个性化的人体阻抗检测技术，目前大多数人体阻抗的获取是简单通过采集人体两端的电压和电流来确定的。但是实验发现人体阻抗大小会随刺激电流变化而改变，由于每个人的阻抗随电流的变化情况又不相同；另外不同的刺激方案采用的电流不相同，对应的人体阻抗也不相同。目前国内外经颅电刺激的阻抗检测大多数是设定一个标准阈值，当阻抗检测值大于该阈值时，检测未通过，重新进行检测；相反，检测值小于该阈值时，阻抗检测通过并进行刺激，这样很可能会存在小电流阻抗检测时不会通过的情况，并且人为地划分阻抗阈值缺乏客观性和准确性，这样也会影响到仪器的使用。

实验证明人体阻抗与刺激电流之间呈幂函数的非线性关系。根据欧姆定律可知，当小电流刺激时，阻抗值受电流影响很大。现阶段国外单通道经颅电刺激（tDCS）设备采集的阻抗值可以精确到小数点后一位。但是当需要高精度的阻抗分析时，仅仅精确到小数点后一位已经达不到的要求。实际使用过程中，需要低采样率的情况下也能够得到高精度阻抗，实现安全有效的经颅直流电刺激。

发明内容

针对现有tDCS阻抗检测的缺点，本发明提出一种新型的个性化阻抗检测的技术，旨在针对不同个体和刺激电流下获得精确的阻抗阈值，用于提高经颅直流电刺激的治疗效果和安全性。

本发明所解决的主要技术问题如下：

1、提供了一种适用于经颅电刺激的个性化阻抗检测技术，包括校正模块、模型和个性化阻抗阈值选择功能；

2、提供了阻抗校正模块，包括电压采集、电压校正和阻抗校正；

3、刺激电流和人体阻抗相关模型，包括指数函数或幂函数的选择，模型参数的优化；

4、阻抗检测技术，包括刺激前检测技术和实时检测技术；

5、系统自动地进行电流和阻抗采集，建立阻抗与电流的个性化参数的数学模型。

图1为 系统结构设计连接说明图，其中：

1.校正模块

2.数学模型建立

3.个性化阻抗阈值选择

4.阻抗检测模块

图2为志愿者受试结果拟合图，其中x为电流（单位：mA），y为阻抗（单位：K），其中黑色离散点代表数据分散情况，曲线是对数据拟合后的结果。

本发明的优点：

1、针对经颅电刺激的安全问题，本发明提供了一种个体化的阻抗检测技术，考虑了人体在不同刺激电流下，人体阻抗的差异；自动构建了个体化的阻抗检测模型，实现在线个体化阻抗检测；

2、在经颅电刺激中，一旦电极发生脱落或与人体接触不良时，就会造成检测阻抗过高，这样不仅影响治疗效果，而且可能会造成皮肤灼伤。在本发明中提出了个性化阻抗检测的技术，自动形成不同刺激电流下不同的阻抗阈值作为判断标准，从而提高了刺激的安全性和疗效；另外由于皮肤灼伤与阻抗的大小有直接的联系，所以划定合理的阻抗阈值也会防止皮肤灼伤的可能性。

3、本发明所使用的是自行设计的一种便携式家用经颅电刺激设备，个性化阻抗检测技术普及，可以增强tDCS设备的安全性和推广这种技术进入千家万户。

附图说明

图1为 结构设计连接说明图，其中：

1.校正模块

2.数学模型建立

3.个性化阻抗阈值选择

4.阻抗检测模块

图2为志愿者受试结果拟合图，其中x为电流（单位：mA），y为阻抗（单位：K），其中黑色离散点代表数据分散情况，曲线是对数据拟合后的结果。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

本发明的具体实施例如以下说明。

实施例

首先，主要通过C#编写的上位机串口采集电压信号，包括高端电压和低端电压集，对采集的电压进行回归分析进行校正，通过计算校正后的电压与电流的比值即可获得校正后的人体阻抗。

其次，模型建立，主要通过设定不同的刺激电流和获得校正的人体阻抗，选取指数函数或幂函数构建电流和人体阻抗间的模型。幂函数y=a/x+b，其中x为电流（单位：mA），y为阻抗（单位：K），拟合结果如图2所示（其中黑色离散点代表数据分散情况，蓝色曲线是对数据拟合后的结果）。

再次，人体阻抗阈值选择和检测，通过将刺激电流值输入上述建立的模型，即可预测人体阻抗，设定阻抗阈值。刺激前阻抗检测主要通过设定的个性化阻抗阈值标准判断阻抗检测是否通过；实时阻抗检测主要是在刺激过程中检测，一旦阻抗过高，指示灯变为红色，并立即切断输出，停止刺激。因此，在阻抗检测之前，设计系统会自动地进行电流和阻抗采集，自动构建个体化模型，刺激电流在线预测人体阻抗。另外，人体阻抗是由采集的电压和电流的精度决定的，通过线性回归的方法对电压和阻抗进行校正来提高检测精度。电压和阻抗校正的分析方法如下。

给定电压的数据集D=(,),(,),...,(,)，其中,代表采集的电压值，代表校正后的电压值。“线性回归”试图学得一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记，建立数学模型如下：

(1)

式中：为线性参数，为常量。

为了使得≈，需要衡量f(x)和y之间的差别，而均方误差是回归任务中最常用的性能度量（均方误差最小化），即

(2)

均方误差有非常好的几何意义，对应了常用的欧几里得距离或简称“欧式距离”。采用最小二乘法基于均方误差的最小化来对模型进行求解，在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条线，使所有样本到线上的欧式距离之和最小。

为求解w和b使最小化的过程，称为线性回归模型的最小二乘“参数估计”，可以将E分别对w和b求偏导，公式如下：

(3)

(4)

分别令其为0，根据公式(3)和(4)即可得到w和b的最优解如下所示：

；

采用最小二乘参数估计的算法，建立的模型预测的阻抗值可以达到0.1%精度，即使在低采样率的情况下也能够得到高精度人体阻抗。

需要说明的是，以上所述仅为本发明的优选具体的实施例，若依本发明的构想所作变动，其产生的功能作用，仍未超出说明书要求，均应在本发明的范围内。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种适用于经颅电刺激的个性化阻抗检测系统，如图1所示，其特征在于，其包括：校正模块、模型建立和个性化阻抗阈值选择。

2.权利要求1所述的检测系统，其特征在于，所述阻抗校正模块：包括电压采集、电压校正和阻抗校正；电压采集主要通过C#编写的上位机系统完成，主要包括对高端电压和低端电压的采集；对采集的电压进行校正，校正后的电压与电流的比值即可获得校正后的阻抗。

3.权利要求1或2所述的检测系统，其特征在于，所述建立数学模型主要表征电流和人体阻抗的关系，初步选取指数函数或幂函数两种模型对上述关系进行拟合，采用幂函数y=a/x+b拟合曲线，其中x为电流（单位：mA），y为阻抗（单位：K））拟合结果如图2所示（其中黑色离散点代表数据分散情况，曲线是对数据拟合）。

4.权利要求3所述的检测系统，所述个性化阻抗阈值选择基于需要的刺激电流值和建立的数学模型，即可获得个性化的阻抗阈值。

5.权利要求1-4任一项所述的检测系统，所述阻抗检测模块，包括刺激前阻抗检测和实时阻抗检测；刺激前检测主要通过设定的个性化阻抗阈值标准判断阻抗检测是否通过；实时检测主要在刺激过程中阻抗过高，指示灯变为红色，并立即切断输出，停止刺激。

6.权利要求5所述的检测系统，在阻抗检测之前，系统会自动地进行电流和阻抗采集，自动建立阻抗与电流的个性化参数的数学模型，实现阻抗检测前对个性化的阻抗标定。

7.权利要求6所述的检测系统，阻抗是由采集的电压和电流的精度决定的，通过线性回归的方法-最小二乘估计对电压和电流进行校准来提高检测精度。