CN113398470A - 一种可增强睡眠的神经调控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种可增强睡眠的神经调控系统,应用于神经信号处理领域,为解决现有技术因体积过大、成本高等因素不适用于睡眠监测与调控整体的广泛需求的问题,本发明的调控系统,包括:微控制器采集单元、计算终端、脑电采集单元、模数转换电路、电刺激单元、以及雾化器单元;微控制器采集单元用于实时采集被测对象的睡眠脑电信号,计算终端根据实时采集的睡眠脑电信号进行计算,得到被测对象的睡眠深度信息;计算终端根据被测对象的睡眠深度信息控制脑电采集单元、模数转换电路、电刺激单元、以及雾化器单元的工作状态;本发明的系统能提供便携、有效的睡眠监测与神经调控。
Description
技术领域
本发明属于神经信号处理领域,特别涉及一种结合睡眠脑电信号处理技术与多模脑活动调节技术的系统。
背景技术
不断增加的睡眠临床数据量以及居家监测的需求量增加,研究者通过从睡眠生理信号中提取出的相关特征参数,并通过机器学习算法实现自动睡眠状态分类,也即睡眠自动分期。当前监测手段是多导睡眠监测仪,作为睡眠障碍诊断的“金标准”,该传统设备一直以来存在舒适性差、费用昂贵、操作繁杂、识别率低等缺点,使用场景并不符合慢性病,需规范、全面、长期系统管理的要求。同时具有高效便携、操作简洁、价格低廉、舒适度高,且无需专业操作和睡眠环境的监测方案,是医生和患者普遍诉求。但是部分商业设备中提供的结果难以达到临床的信任,可信度低的弊病造成当前睡眠自动监测领域混乱。改善睡眠的研究中,针对睡眠调节的非侵入式脑刺激方案越来越凸显优势。使用最广泛的神经刺激技术是重复经颅磁刺激rTMS,可用于长时程增强LTP和抑制LTD,增强神经可塑性,从而实现物理刺激调节神经活动,已达到睡眠改善的目的。但是TMS设备笨重且昂贵,不能被广泛使用。因此,针对当前诊疗设备的监护环境要求高、分析技术要求高、费用高、院内院外使用的缺点,临床上已提出一种亟待解决的需求:更加科学、先进的新睡眠监测与调控整体解决方案以替代原有技术。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提出一种可增强睡眠的神经调控系统,通过采集人体睡眠脑电,监测睡眠深度,识别睡眠中脑皮层慢振荡活动,通过对慢波睡眠阶段进行闭环在线的神经调控,在脑电靶相位上向睡眠中大脑传递物理刺激,在低延时高精准的前提下基于夹带效应达到增强睡眠的效果。
本发明采用的技术方案为:一种可增强睡眠的神经调控系统,包括:脑电采集单元、计算终端、模数转换电路、电刺激单元、以及雾化器单元;脑电采集单元用于实时采集被测对象的睡眠脑电信号,计算终端根据实时采集的睡眠脑电信号进行计算,得到被测对象的睡眠深度信息;计算终端根据被测对象的睡眠深度信息控制脑电采集单元、模数转换电路、电刺激单元、以及雾化器单元的工作状态。
计算终端基于SVM分类器,对实时输入的被测对象的睡眠脑电信号进行分类,若分类结果为浅睡眠,则控制电刺激单元与雾化单元工作,当分类结果为深度睡眠时,则停止电刺激单元与雾化单元的工作。
所述脑电采集单元包括放大电路,在计算终端的控制下用于将睡眠脑电信号进行放大;所述放大电路的输出电压与基准电压之间包括积分反馈型高通滤波电路。
所述电刺激单元用于在计算终端的控制下将电流与睡眠脑电信号的低频窄带信号同步。
所述电流震荡形式为正弦函数波形。
所述雾化器用于在在计算终端的控制下,释放与白天记忆内容相匹配的气味。
本发明的有益效果:本发明系统充分考虑到医师和患者的便利性,利用新型经颅电刺激技术作为突破口。尤其是交流电刺激,有望改善睡眠质量。这种技术在头皮上施加低轻度的交流电tACS,以同步脑网络的振荡,增加脑电低alpha和高theta活动等。本发明的系统包括以下优点:
1、本发明的脑电采集放大器,技术指标符合JJG 954-2000《数字脑电图仪以及脑电地形图仪》以及JJG 1043-2008《脑电图机检定规程》的规定,每个信号采集通道的共模抑制比均大于100dB,噪声峰峰值小于1.2μVpp;
2、本发明的经颅电刺激模块,可输出设计要求的正弦电流,并且设计人体安全电压检测功能,保护人体安全;
3、本发明可实现脑电波形和特征信息的实时显示和睡眠自动分期;
4、多刺激模式巩固增强睡眠,气味和声音刺激模式可以根据分期结果自动施加或者手动选择施加特定刺激。
附图说明
图1为本发明的系统框图;
图2为本发明实施例提供的微控制器采集和计算终端应用程序流程图;
图3为本发明实施例提供的计算机终端应用流程图;
图4为本发明实施例提供的深睡期识别流程图。
具体实施方式
为便于本领域技术人员理解本发明的技术内容,下面结合附图对本发明内容进一步阐释。
本发明的一种可增强睡眠的神经调控系统,基于可穿戴式脑电提供的长期连续观测,建立状态观测模型,为睡眠调控的刺激干预,提供睡眠状态的实时信息。在电刺激睡眠调控状态下,采集被试的脑电数据和其它电生理数据,结合睡眠分期分析,探讨调控的即时效应,以及不同调控模式下的效应差异,以优化调控方案。涉及技术内容包括循环神经网络和自注意力机制的睡眠自动分期算法、低功耗生理电采集电路、高集成采集接口、实时性识别深睡期算法、声音驱动程序、气味驱动程序、电流驱动程序、人机交互式设备。
循环神经网络和自注意力机制为现有已知技术,具体可以参考:https://blog.csdn.net/tszupup/article/details/86633139。
本发明的神经调控主要内容包括:实时采集前额Fz区睡眠脑电、实时解码脑电变化与状态转换、实时闭环反馈经颅电刺激、实时闭环反馈气味和声音两种感官刺激。气味刺激的技术原理来源于睡眠依赖性目标记忆重激活,通过播放与白天学习陈述性记忆内容相关的音乐或声音,形成配对,然后在夜晚睡眠非快速眼动期间回放音乐,达到巩固记忆目的,诱导增强学习记忆。声音刺激技术原理来源于睡眠依赖性记忆巩固的闭环慢波夹带提高睡眠中慢波振荡的强度和数量,增强睡眠内稳态维持在更底水平。电刺激技术原理来源于神经元膜电位的兴奋性改变,通过非侵入式地向大脑传输微弱电流,在目标靶区形成神经元更易兴奋或抑制,调节神经网络模式,特异性地针对干预觉醒-睡眠周期的神经活动。三种物理刺激从神经机制上来说,属于神经可塑性的增强技术范畴。
如图1所示,本发明系统中的三种物理刺激部分包括:脑电采集单元、模数转换电路、电刺激单元、以及雾化器单元;以下分别对各个单元模块进行详细阐述:
1、脑电信号采集单元:脑电信号采集单元主要包含模拟放大电路,ADC模数转换电路。
前端模拟放大器用于将脑电信号进行有效放大,同时需要去除接触头皮的电极线引起的极化电压,空气中耦合到人体的工频干扰信号。本发明采用仪表运放芯片设计放大电路。典型的积分反馈型高通滤波电路应用在放大电路输出电压Vout与基准电压Vref之间,用于滤波去除经前端放大电路放大的直流电压。经前端放大和直流校正电路,针对脑电信号,滤除极低频信号。后端需要加低通滤波器滤除与睡眠脑电信号频段无关的高频信号。
2、模数转换电路:
脑电信号的幅值较低,噪音较大。因此模数转换ADC模块采集需要具有高精度,高分辨率,高信噪比等特性。本发明ADC采集可实现多通道信号同步采样,具备超过110dB的信噪比。
3、电刺激单元:
电刺激单元的作用在非快速眼动2期和3期,将所施加的电流相位与低频窄带神经信号主成分同步,缩小相位差,进而夹带睡眠中脑活动同步振荡的振幅增强,形成睡眠稳态的增强效应,提升睡眠质量。高精度电刺激频率可设置范围在0.5-7Hz,幅度范围0-2mA,电流振荡形式为正弦函数波形。利用微控制器和数模转换(DAC)配合,构成感兴趣频率和强度可调的正弦电流源。
4、雾化器单元:
雾化器的作用是在睡眠非快速眼动2期和3期时释放气味,根据睡眠脑电状态,可选择性目标重激活,释放白天记忆内容相配对的气味,实现睡眠慢波与纺锤波的耦合度增加,其睡眠节律振荡更加活跃,在睡眠质量提高的同时助力记忆巩固的神经过程。雾化器的核心在于超声波雾化片,由压电陶瓷环和金属盖板组成。雾化片利用压电陶瓷的逆压电效应,将电能转换为机械能,当施加外加高频电场时,压电片由于逆压电效应产生高频变形而产生超声波从而产生超声波震动。本发明的雾化器模块采用超声波高频雾化器,通过外接线触发中断控制雾化器的开关,达到实时控制气味刺激的目的。由于雾化器外接市电电源,为避免工频干扰,利用了隔离芯片隔离触发信号。
如图2所示,还包括微控制器采集单元和计算终端。
微控制器采集单元的主要功能是处理单通道的脑电信号,传输通信接口采用无线透传,将数据实时传输到计算终端,由计算终端进行进一步处理,同时需要实时控制超声雾化器和微电流刺激器。
计算机终端的主要功能包括解析脑电信号数据,信号预处理,人机交互界面,实时识别睡眠阶段并向刺激设备发送刺激启动指令。如图3所示计算机终端的工作流程为:首先解析脑电数据,具体的对采集的数据进行预处理,对预处理后的数据通过高通滤波器计算,滤除经前端放大电路放大的直流电压,低通滤波器滤除与睡眠脑电信号频段无关的高频信号;然后根据解析的脑电数据进行睡眠节点识别,通过特征计算进行分类,根据得到的分期结果确定刺激决策,向对应的刺激设备发送刺激指令。
如图4所示,本睡眠仪算法模型采用有监督的学习框架,在实时连续数据的原始数据空间下,需要切割数据片段,使用30秒数据为一帧作为一个样本点,其中一个样本点30秒数据分为前后两部分,分别计算15秒的数据特征,然后融合平均,消除扰动。某一时刻特征空间为12维的向量,标准化后输入到SVM分类器,选择高斯核函数进行特征空间的高维映射,计算得到二分类交叉验证结果。SVM模型是已经预训练完成部署在计算终端上,训练数据集的标签是由专家人工标注。最后得到对当前30秒的深睡期识别结果,进行数据存储和特征存储,以便于模型迭代。同时结果送入界面上显示和刺激决策。
特征的前期选择过程中包括专家经验知识和时间序列压缩和非线性动力学等领域成果的转化和改进。12维特征包括非线性、复杂度、频率等信号信息,频率信息是基于专家经验知识的,也是美国睡眠医学学会指导手册对N3期的判断标准,该量化指标客观化不够。复杂度指标能很好反映深睡期脑电的高幅值,比较平滑,相较于其他睡眠阶段的波形较简单不复杂等明显特征。非线性动力学主要是描述睡眠脑电信号的非线性变换,极其适合人脑这样非平稳且非线性系统的信号。复杂度和非线性特征由交叉部分,但都是表征信号的非规则程序。
上述的12维特,部分特征算法如下(现有公开算法):
(1)可以表示基于时间序列的复杂程度,根据已有研究结果,样本熵从高到低的变换过程可以反映序列的自相似性由低到高的变化。以下是样本熵的计算方式:
对于长度为n非线性时间序列Xn=x1,x2,…,xn。
以固定维数m和m+1将Xn分别分解得到2组,n-m个序列向量。
其中i的取值范围[i,n-m]。
向量间的距离定义:
其中d表示的是向量距离,k的范围[0,m-1],i,j的范围[1,n-m]。
根据自相似度设置一个阈值r,统计小于阈值r的向量距离个数和总的向量距离个数。
式中num表示个数。
得到样本熵SampleEntropy的最后结果:
(2)LZ复杂度研究的随机序列必须来源于有限数据集合,要求序列离散且有限取值,可实际测量得到的时间序列大多是连续的或者取值范围大,因此LZ复杂度在计算时,需首先将时间序列进行粗粒化处理,把连续的信号转化为二值函数。一种常用的粗粒化方法是二进制转换,即先取定一个阈值,将信号中所有大于阈值的采样点取值为1,而所有小于或等于阈值的采样点取值为0,这样原信号就转化为01字符串序列,以进行下一步的计算,其具体计算步骤归纳如下:
i.粗粒化预处理:一个给定的时间序列X=(x1,x2,…,xn),首先求得到的平均值,再令大于等于平均值xi为1,小于平均值xi为0,将序列转化为一个与序列等长,只包含0和1的序列S=(s1,s2,…,sn)
ii.在新序列S后加一个或者一串字符Q(Q=sn+1)或(Q=sn+1,sn+2,…,sn+k)得到新的字符串SQ=(s1,s2,…,sn,sn+1,sn+2,…,sn+k),令SQv为SQ减去最后一个字符所得到的字符串,SQv=(s1,s2,…,sn,sn+1,sn+2,…,sn+k-1),如果Q属于SQv中已出现过得子串,则称为“复制”,此时可把Q延长,即增加k,然后重复上述步骤,直到Q不在SQv中出现过为止;如果Q并没有在SQv中出现,则称为“插入”,可用“.”记号放在Q后,下一步再把“.”前面的所有字符看成S,再重复以上步骤。
iii.用“.”分成段的字符串中段的总数即定义为“复杂度”c(n)
iv.根据Lempel和Ziv的研究理论进行归一化:
本领域的普通技术人员将会意识到,这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理,应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的权利要求范围之内。
Claims (6)
1.一种可增强睡眠的神经调控系统,其特征在于,包括:脑电采集单元、计算终端、模数转换电路、电刺激单元、以及雾化器单元;脑电采集单元用于实时采集被测对象的睡眠脑电信号,计算终端根据实时采集的睡眠脑电信号进行计算,得到被测对象的睡眠深度信息;计算终端根据被测对象的睡眠深度信息控制脑电采集单元、模数转换电路、电刺激单元、以及雾化器单元的工作状态。
2.根据权利要求1所述的一种可增强睡眠的神经调控系统,其特征在于,计算终端基于SVM分类器,对实时输入的被测对象的睡眠脑电信号进行分类,若分类结果为浅睡眠,则控制电刺激单元与雾化单元工作,当分类结果为深度睡眠时,则停止电刺激单元与雾化单元的工作。
3.根据权利要求2所述的一种可增强睡眠的神经调控系统,其特征在于,所述脑电采集单元包括放大电路,在计算终端的控制下用于将睡眠脑电信号进行放大;所述放大电路的输出电压与基准电压之间包括积分反馈型高通滤波电路。
4.根据权利要求3所述的一种可增强睡眠的神经调控系统,其特征在于,所述电刺激单元用于在计算终端的控制下将电流与睡眠脑电信号的低频窄带信号同步。
5.根据权利要求4所述的一种可增强睡眠的神经调控系统,其特征在于,所述电流震荡形式为正弦函数波形。
6.根据权利要求5所述的一种可增强睡眠的神经调控系统,其特征在于,所述雾化器用于在在计算终端的控制下,释放与白天记忆内容相匹配的气味。
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