CN115192907A - 一种实时生物反馈经皮迷走神经电子针灸装置 - Google Patents

一种实时生物反馈经皮迷走神经电子针灸装置 Download PDF

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CN115192907A CN202210910362.9A CN202210910362A CN115192907A CN 115192907 A CN115192907 A CN 115192907A CN 202210910362 A CN202210910362 A CN 202210910362A CN 115192907 A CN115192907 A CN 115192907A
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荣培晶
董群喜
朱立贤
沈健
孙淑婷
赵亚楠
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Abstract

本申请提供了一种实时生物反馈经皮迷走神经电子针灸装置，能够实时评估和干预脑功能异常状态，实现个性化、精准化脑功能疾病诊疗，广泛适用于各类人群及各类应用场景。装置包括：脑电信息数据采集设备用于获取表示使用者精神状态的脑电信号，并对脑电信号进行预处理；特征提取设备用于对脑电信号进行时序分割获取脑电时序信号，并根据脑电时序信号确定脑电信号特征；精神状态评估设备用于基于支持向量机模型根据脑电信号特征确定使用者的状态量化评估结果，状态量化评估结果以数值的方式表示使用者的精神状态；电子针灸仪用于根据状态量化评估结果确定神经调节参数，并根据神经调节参数输出用于调节使用者的经皮迷走神经的调节信号。

Description

一种实时生物反馈经皮迷走神经电子针灸装置
技术领域
本申请涉及医疗器件技术领域，尤其涉及一种实时生物反馈经皮迷走神经电子针灸装置。
背景技术
大脑是一个由成千亿个神经元组成的器官，这些神经元形成一个相互交织的神经网络，神经网络之间通过神经元的膜电位发放进行信息的传递与整合，因此，神经环路的异常也可以认为是大脑神经网络电活动的紊乱。学者们研发出了神经调控技术，即利用一种有创或者无创的手段，调控大脑的电活动，从而实现调节大脑状态的目的。
目前，通常通过电、磁、力刺激或药物干预进行神经环路调控。药物干预使用最为广泛，但其影响神经环路的方式是间接的，且副作用较大、易反复、干预效果难评估。电、磁、力刺激作用较为直接，尤其是通过外部非侵入式的施加刺激干预，能够减轻患者的痛苦。
然而，在实际应用电、磁和力刺激时，目前的治疗系统的疗效不明显，效率较为低下，因此急需一种评估精神状态精准、治疗效果明显的治疗装置。
发明内容
本申请提供了一种实时生物反馈经皮迷走神经电子针灸装置，能够实时评估和干预脑功能异常状态，实现个性化、精准化脑功能疾病诊疗，广泛适用于各类人群及各类应用场景。
第一方面，本申请提供了一种实时生物反馈经皮迷走神经电子针灸装置，包括脑电信息数据采集设备、特征提取设备、精神状态评估设备和电子针灸仪，其中，
脑电信息数据采集设备用于获取表示使用者精神状态的脑电信号，并对所述脑电信号进行预处理；
特征提取设备用于对所述脑电信号进行时序分割获取脑电时序信号，并根据所述脑电时序信号确定其对应的频谱特征值、阿尔法脑波不对称性特征值和非线性特征值；
精神状态评估设备用于基于支持向量机模型根据所述频谱特征值、所述阿尔法脑波不对称性特征值和所述非线性特征值确定使用者的状态量化评估结果，所述状态量化评估结果以数值的方式表示使用者的精神状态；
电子针灸仪用于根据所述状态量化评估结果确定神经调节参数，并根据所述神经调节参数输出用于调节使用者的经皮迷走神经的调节信号。
在一个示例中，所述神经调节参数包括以下参数的一种或多种：
调节信号的输出波形、调节信号的输出频率、调节信号的输出时长和调节信号的输出强度等级，
其中，所述调节信号的输出频率范围为1-100Hz，所述调节信号的输出时长范围为0-60min。
在一个示例中，所述对所述脑电信号进行时序分割获取脑电时序信号，包括：
基于汉明窗方式对所述脑电信号进行时序分割获取脑电时序信号。
在一个示例中，所述神经调节参数包括所述调节信号的输出强度等级，所述根据所述状态量化评估结果确定神经调节参数，包括：
根据当前时刻所处于的滑动窗口期间的多个所述状态量化评估结果确定刺激参数变化系数；
确定当前时刻的所述脑电时序信号和当前时刻的参考值之间的误差；
基于比例积分微分控制方法根据所述误差和所述刺激参数变化系数确定强度等级变化量；
根据所述强度等级变化量和上一时刻的所述调节信号的输出强度等级确定当前时刻的所述调节信号的输出强度等级。
在一个示例中，所述根据当前时刻所处于的滑动窗口期间的多个所述状态量化评估结果确定刺激参数变化系数，包括：
根据以下公式确定刺激参数变化系数S：
Figure BDA0003773794850000021
其中，OutCount表示在当前时刻所处于的滑动窗口期间的多个所述状态量化评估结果中大于第一阈值的个数，InCount表示在当前时刻所处于的滑动窗口期间的多个所述状态量化评估结果中小于所述第一阈值的个数，MaxSize表示第二阈值，Otherwise表示OutCount小于或等于MaxSize和InCount小于或等于MaxSize。
在一个示例中，所述神经调节参数包括所述调节信号的输出波形、所述调节信号的输出频率或调节信号的输出时长，所述确定神经调节参数包括：
确定关联关系，所述关联关系用于关联所述状态量化评估结果和神经调节参数；
根据所述关联关系和所述状态量化评估结果确定所述神经调节参数。
在一个示例中，所述非线性特征值包括以下特征值的一种或多种：
柯尔莫哥洛夫熵、香农熵、相关维数和复杂度；
其中，所述柯尔莫哥洛夫熵用于衡量单位时间内所述脑电时序信号的丢失程度，所述香农熵用于表示所述脑电时序信号的分布，所述相关维数用于表示所述脑电时序信号的变化的复杂性和不规则性，所述复杂度用于表示所述脑电时序信号中无规律的信号所占的比例。
在一个示例中，所述基于支持向量机模型根据所述频谱特征值和所述阿尔法脑波不对称性特征值确定状态量化评估结果，包括：
将所述频谱特征值、所述阿尔法脑波不对称性特征值和所述非线性特征值输入支持向量机模型；
获取所述支持向量机模型的概率分布输出，并将该概率分布输出作为状态量化评估结果。
在一个示例中，所述脑电信息数据采集设备还用于获取经过非侵入电刺激后的新的脑电信号，并对所述新的脑电信号进行预处理；
所述特征提取设备和所述精神状态评估设备还用于基于所述新的脑电信号获取新的状态量化评估结果；
电子针灸仪还用于基于所述新的状态量化评估结果再次确定新的神经调节参数，并再次根据所述神经调节参数输出用于调节使用者的经皮迷走神经的调节信号。
由上述实施例可知，本申请的实时生物反馈经皮迷走神经电子针灸装置基于采集的脑电信号采用表征学习范式，能够提取脑电有效特征信息，包括频谱特征信息和阿尔法脑波不对称性特征信息。然后基于该有效特征信息利用建立的支持向量机精神状态评估模型来将精神状态量化展示，实现了对精神状态的持续性量化监测。另一方面，支持向量机模型能够基于脑电时序信号，分析脑电有效特征信息与精神状态之间的相关性和融合互补性，同步抽取有效特征的融合表达，揭示了脑电信息与精神状态之间的关系属性，因此使用支持向量机模型能够准确客观量化地评估精神状态，实现了精神状态的“持续性”量化感知。进一步地，针对传统精神状态评估和调节设备存在体积大、功耗高、操作复杂和智能化程度低等问题，本申请基于经皮迷走神经由于控制内脏器官到中枢神经系统的感觉信号传输，能够有效地调节大脑功能状态的特点，通过根据状态量化评估结果，确定电子针灸调节经皮迷走神经的参数，能够精确获得使用者当前所适应的电刺激方式，由此能够在软件上实时根据状态量化评估结果自适应调整电子针灸的神经调节参数，达到了精准的精神状态干预效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一些实施例提供的一例神经调节装置系统架构示意图；
图2是本申请一些实施例提供的一例精神状态评估结果示意图；
图3是本申请一些实施例提供的一例比例积分微分控制反馈方法示意图；
图4是本申请一些实施例提供的一例神经调节装置操作流程图；
图5是本申请一些实施例提供的基于脑电生物信息的电子针灸仪应用示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
图1是本申请一些实施例提供的一例神经调节装置系统架构示意图，如图1所示，该装置包括脑电信息数据采集设备、特征提取设备、精神状态评估设备和电子针灸仪。
其中，特征提取设备用于对所述脑电信号进行时序分割获取脑电时序信号，并根据所述脑电时序信号确定其对应的频谱特征值、阿尔法脑波不对称性特征值和非线性特征值；
精神状态评估设备用于基于支持向量机模型根据所述频谱特征值、所述阿尔法脑波不对称性特征值和所述非线性特征值确定使用者的状态量化评估结果，所述状态量化评估结果以数值的方式表示使用者的精神状态；
电子针灸仪用于根据所述状态量化评估结果确定神经调节参数，并根据所述神经调节参数输出用于调节使用者的经皮迷走神经的调节信号。
由上述实施例可知，本申请基于采集的脑电信号采用表征学习范式，提取脑电有效特征信息，包括频谱特征信息和阿尔法脑波不对称性特征信息。然后基于该有效特征信息利用建立的支持向量机精神状态评估模型来将精神状态量化展示，实现了对精神状态的持续性量化监测。另一方面，支持向量机模型能够基于脑电时序信号，分析脑电有效特征信息与精神状态之间的相关性和融合互补性，同步抽取有效特征的融合表达，揭示了脑电信息与精神状态之间的关系属性，因此使用支持向量机模型能够准确客观量化地评估精神状态，实现了精神状态的“持续性”量化感知。进一步地，针对传统精神状态评估和调节设备存在体积大、功耗高、操作复杂和智能化程度低等问题，本申请基于经皮迷走神经由于控制内脏器官到中枢神经系统的感觉信号传输，能够有效地调节大脑功能状态的特点，通过根据状态量化评估结果，确定电子针灸调节经皮迷走神经的参数，能够精确获得使用者当前所适应的电刺激方式，由此能够在软件上实时根据状态量化评估结果自适应调整电子针灸的神经调节参数，达到了精准的精神状态干预效果。
在一个示例中，脑电信息数据采集设备包括生理信号传感器和低功耗高性能AI芯片，对所述脑电信号进行预处理包括：
生理信号传感器将采集的脑电信号进行放大、滤波处理，然后将滤波处理后的脑电信号输入到模数转换器(Analog-to-digitalconverter，ADC)阵列，将模拟信号形式的脑电信号转换为数字形式的脑电信号。然后ADC阵列将数字形式的脑电信号输入低功耗高性能AI芯片中的缓存模块，信号处理模块提取缓存模块中的脑电信号进行去噪等处理后输入到无线传输接口中，由无线传输接口输入到特征提取设备中。其中微控制单元(Microcontroller Unit，MCU)控制核心用于控制低功耗高性能AI芯片中的其他模块的运行。经预处理后的脑电信号便于后续特征的提取。
在一个示例中，基于汉明窗方式对所述脑电信号进行时序分割获取脑电时序信号。
其中，采用的汉明窗函数如以下公式所示：
Figure BDA0003773794850000041
其中，N为一帧样本的采样点数，w(n)表示该汉明窗函数。
在一个示例中，特征提取设备对所述脑电时序信号进行快速傅里叶变换获取各个时刻序列的频谱特征值。所使用的快速傅里叶变换函数如以下公式所示：
Figure BDA0003773794850000042
其中，x[n]表示脑电时序信号，X[k]表示变换后的脑电时序信号的频谱值。
在一个示例中，所述非线性特征值包括以下特征值的一种或多种：
柯尔莫哥洛夫熵、香农熵、相关维数和复杂度；
其中，所述柯尔莫哥洛夫熵用于衡量单位时间内所述脑电时序信号的丢失程度，所述香农熵用于表示所述脑电时序信号的分布，所述相关维数用于表示所述脑电时序信号的变化的复杂性和不规则性，所述复杂度用于表示所述脑电时序信号中无规律的信号所占的比例。
其中，柯尔莫哥洛夫熵采用以下公式获取：
Figure BDA0003773794850000043
其中，K表示柯尔莫哥洛夫熵的值，P表示概率分布，i为脑电时序信号的等间隔分割序列，d为用于计算柯尔莫哥洛夫熵的脑电时序信号的等间隔分割序列数量，ε和Δt为预先设置的lim函数计算的条件。
香农熵H(x)采用以下公式获取：
H(x)＝-xlog2(x)-(1-x)log2(1-x) 公式(4)，
其中，x为脑电时序信号。
相关维数D采用以下公式获取：
Figure BDA0003773794850000051
其中，r表示相对频率，C(r)表示相关维度。
复杂度C0采用以下公式获取：
Figure BDA0003773794850000052
其中，X(n)表示原始脑电信号序列，Y(n)表示原始脑电信号序列中规则的序列。
在一个示例中，将所述频谱特征值、所述阿尔法脑波不对称性特征值和非线性特征值输入支持向量机模型，然后获取所述支持向量机模型的概率分布输出，并将该概率分布输出作为状态量化评估结果。
例如，状态量化评估结果如图2中的抑郁概率值(depression probabilityvalue)所示，为36.57％。图2中的波形图为实时监测的脑电时序信号波形图，纵坐标为电力值，横坐标为时刻序列。
在该示例中通过提取脑电时序信号中的频谱特征、阿尔法脑波不对称性特征和非线性特征，并输入到支持向量机模型中，使得该模型能够将精神状态的评估转化为量化结果，便于实时监测大脑状态，客观有效地评估大脑精神状态。
在一个示例中，所述神经调节参数包括以下参数的一种或多种：
调节信号的输出波形、调节信号的输出频率、调节信号的输出时长和调节信号的输出强度等级，
其中，所述调节信号的输出波形包括单脉冲、双脉冲、三角波等，所述调节信号的输出频率范围为1-100Hz，所述调节信号的输出时长范围为0-60min。
示例性地，所述神经调节参数包括所述调节信号的输出波形、所述调节信号的输出频率或调节信号的输出时长，所述确定神经调节参数包括：
确定关联关系，所述关联关系用于关联所述状态量化评估结果和神经调节参数，然后根据所述关联关系和所述状态量化评估结果确定所述神经调节参数。
例如，该关联关系内容如以下表一所示：
表一
Figure BDA0003773794850000053
如表一所示，当状态量化评估值处于0-30％(不包括30％)的范围时，Null代表大脑状态良好，不需要进行电刺激。若状态量化评估值用于评估抑郁症，可以看出，当值越高，需要电刺激干预的频率和时长越高。该关联关系可根据需要设置，本申请对此不作限定。
在一个示例中，所述神经调节参数包括所述调节信号的输出强度等级，所述根据所述状态量化评估结果确定神经调节参数，包括：
首先根据当前时刻所处于的滑动窗口期间的多个所述状态量化评估结果确定刺激参数变化系数，接着确定当前时刻的所述状态量化评估结果和当前时刻的参考值之间的误差。然后基于比例积分微分控制方法根据所述误差和所述刺激参数变化系数确定强度等级变化量，最后根据所述强度等级变化量和上一时刻的所述调节信号的输出强度等级确定当前时刻的所述调节信号的输出强度等级。
示例性地，根据以下公式确定刺激参数变化系数S：
Figure BDA0003773794850000061
其中，OutCount表示在当前时刻所处于的滑动窗口期间的多个所述状态量化评估结果中大于第一阈值的个数，InCount表示在当前时刻所处于的滑动窗口期间的多个所述状态量化评估结果中小于所述第一阈值的个数，MaxSize表示第二阈值，Otherwise表示OutCount小于或等于MaxSize和InCount小于或等于MaxSize。
第一阈值和第二阈值根据需要设置，本申请对此不作限定。
示例性地，如图3所示，基于比例积分微分控制方法确定当前时刻的所述调节信号的输出强度等级的方式包括：
首先提取当前时刻使用者的脑电时序信号，然后提取脑电时序信号的频谱特征值和阿尔法脑波不对称性特征值(脑电特征)，将这些特征值输入到支持向量机模型中，获取状态量化评估结果。根据该状态量化评估结果确定迷走神经刺激(vagus nervestimulation，VNS)调整策略，该VNS调整策略用于指示是否对该使用者进行非侵入电刺激干预，以及调节信号的输出波形、调节信号的输出频率和调节信号的输出时长的确定。
若该VNS调整策略指示对该使用者进行非侵入电刺激干预，则根据以下公式确定当前时刻的状态量化评估结果和当前时刻的参考值之间的误差e(t)：
e(t)＝x(t)-Xth 公式(8)，
其中，t表示时刻序列，x(t)表示当前时刻的脑电时序信号，Xth表示当前时刻的参考值，其初始值为X0th。强度等级变化量Δdif的计算方式如以下公式所示：
Figure BDA0003773794850000062
Kp用于控制误差e(t)调整的速度，Kd用于控制误差e(t)调整的变化率e(t)-e(t-1)，Ki用于调整误差e(t)的偏差积分
Figure BDA0003773794850000063
当前时刻的调节信号的输出强度等级dif(t)的计算方式如以下公式所示：
dif(t)＝dif(t-1)+Δdif 公式(10)，
如图3所示，调节信号的输出强度等级dif(t)反馈控制Xth的值。通过这种比例积分微分控制方法来实时调整调节信号的输出强度等级和反馈调整当前时刻的参考值，实现了根据脑电时序信号精确调节调节信号的输出强度等级的效果。
在上述实施例中，根据精神状态的量化评估结果对电刺激的波形、频率、时长和强度等级进行动态自适应的调节，能够对使用者的神经网络进行个性化、精准化干预刺激。
在一个示例中，所述脑电信息数据采集设备还用于获取经过非侵入电刺激后的新的脑电信号，并对所述新的脑电信号进行预处理，接着所述特征提取设备和所述精神状态评估设备还用于基于所述新的脑电信号获取新的状态量化评估结果。然后电子针灸仪还用于基于所述新的状态量化评估结果再次确定新的神经调节参数，并再次根据所述神经调节参数输出用于调节使用者的经皮迷走神经的调节信号。
上述实施例中，通过“评估-干预-评估”脑电信息反馈控制的精神状态调节方式，提高神经调节的有效性和精准度。基于此，本申请提供了普适一体化、便捷可穿戴的精神状态精准神经调节装置，并能确定使用者的个性化神经调节方法，最终形成闭环负反馈控制的个性化精准调节模型，实现了对使用者的精神状态的持续性量化监测和及时有效调节。
本申请提供的基于脑电信息数据采集设备、特征提取设备、精神状态评估设备和电子针灸仪的神经调节装置，评估患者精神状态的时间、地点灵活，可用于长期的监测分析。且克服了传统药物治疗方法的副作用大、依从性差、治疗周期长、易反复等问题，在保障不影响患者日常生活的前提下，实现对抑郁、焦虑等精神障碍的安全有效的诊疗。
图4是本申请一些实施例提供的一例神经调节装置操作流程图。首先需要被测试者(即使用者)佩戴脑电电极和电子耳部经皮迷走神经刺激设备，输入被测试者信息后，选择测试内容，该测试内容包括功能一和功能二。
系统测试功能一为单独进行抑郁症评估，对被测试者先进行90S静息态脑电信号采集，然后进行72S音频刺激脑电信号采集，对采集到的两次脑电信号数据进行存储和分析，根据其对应的频谱特征和阿尔法脑波不对称性特征获取抑郁症精神评估模型的评估结果。
系统测试功能二为电子针灸干预治疗流程，被测试者先进行2min静息态脑电信号采集,同理系统功能一中的抑郁评估流程，然后根据精神状态评估结果自适应调节电子针灸经皮迷走神经调节参数，包括非侵入电刺激波形、强度等级和频率等参数，由此进行0～60min(自适应时长调节范围)电子针灸刺激后再进行2min静息态脑电采集，对被测试者实现了二次精神状态评估，形成闭环“评估-干预-评估”脑电反馈控制。
图5是本申请一些实施例提供的基于脑电生物信息的电子针灸仪应用示意图。本申请提供的脑电生物信息信号采集传感器，能够对信号质量进行评估、预处理和去噪，本申请构建了普适化、一体化的生物信息采集系统，实现了对脑电生物信息的持续性监测。同时，经皮迷走神经电子针灸通过脉冲信号刺激耳朵经皮迷走神经穴位从而达到干预和治疗的目的，而电刺激的强度等级会根据脑电时序信号进行动态自适应的比例微分积分控制调节，进而在软件上实时自适应调节电子针灸刺激方式(单脉冲、双脉冲、三角波等)，刺激强度等级(25个等级)，刺激频率(1-100Hz)和刺激时长(0-60min)等参数以完成对抑郁症患者进行干预治疗，实验表明电子针灸可以有效的缓解抑郁症状。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (9)

1.一种实时生物反馈经皮迷走神经电子针灸装置，其特征在于，包括脑电信息数据采集设备、特征提取设备、精神状态评估设备和电子针灸仪，其中，
脑电信息数据采集设备用于获取表示使用者精神状态的脑电信号，并对所述脑电信号进行预处理；
特征提取设备用于对所述脑电信号进行时序分割获取脑电时序信号，并根据所述脑电时序信号确定其对应的频谱特征值、阿尔法脑波不对称性特征值和非线性特征值；
精神状态评估设备用于基于支持向量机模型根据所述频谱特征值、所述阿尔法脑波不对称性特征值和所述非线性特征值确定使用者的状态量化评估结果，所述状态量化评估结果以数值的方式表示使用者的精神状态；
电子针灸仪用于根据所述状态量化评估结果确定神经调节参数，并根据所述神经调节参数输出用于调节使用者的经皮迷走神经的调节信号。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述神经调节参数包括以下参数的一种或多种：
调节信号的输出波形、调节信号的输出频率、调节信号的输出时长和调节信号的输出强度等级，
其中，所述调节信号的输出频率范围为1-100Hz，所述调节信号的输出时长范围为0-60min。
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述对所述脑电信号进行时序分割获取脑电时序信号，包括：
基于汉明窗方式对所述脑电信号进行时序分割获取脑电时序信号。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述神经调节参数包括所述调节信号的输出强度等级，所述根据所述状态量化评估结果确定神经调节参数，包括：
根据当前时刻所处于的滑动窗口期间的多个所述状态量化评估结果确定刺激参数变化系数；
确定当前时刻的所述脑电时序信号和当前时刻的参考值之间的误差；
基于比例积分微分控制方法根据所述误差和所述刺激参数变化系数确定强度等级变化量；
根据所述强度等级变化量和上一时刻的所述调节信号的输出强度等级确定当前时刻的所述调节信号的输出强度等级。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述根据当前时刻所处于的滑动窗口期间的多个所述状态量化评估结果确定刺激参数变化系数，包括：
根据以下公式确定刺激参数变化系数S：
Figure FDA0003773794840000011
其中，OutCount表示在当前时刻所处于的滑动窗口期间的多个所述状态量化评估结果中大于第一阈值的个数，InCount表示在当前时刻所处于的滑动窗口期间的多个所述状态量化评估结果中小于所述第一阈值的个数，MaxSize表示第二阈值，Otherwise表示OutCount小于或等于MaxSize和InCount小于或等于MaxSize。
6.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述神经调节参数包括所述调节信号的输出波形、所述调节信号的输出频率或调节信号的输出时长，所述确定神经调节参数包括：
确定关联关系，所述关联关系用于关联所述状态量化评估结果和神经调节参数；
根据所述关联关系和所述状态量化评估结果确定所述神经调节参数。
7.根据权利要求1或2所述的装置，其特征在于，所述非线性特征值包括以下特征值的一种或多种：
柯尔莫哥洛夫熵、香农熵、相关维数和复杂度；
其中，所述柯尔莫哥洛夫熵用于衡量单位时间内所述脑电时序信号的丢失程度，所述香农熵用于表示所述脑电时序信号的分布，所述相关维数用于表示所述脑电时序信号的变化的复杂性和不规则性，所述复杂度用于表示所述脑电时序信号中无规律的信号所占的比例。
8.根据权利要求1或2所述的装置，其特征在于，所述基于支持向量机模型根据所述频谱特征值和所述阿尔法脑波不对称性特征值确定状态量化评估结果，包括：
将所述频谱特征值、所述阿尔法脑波不对称性特征值和所述非线性特征值输入支持向量机模型；
获取所述支持向量机模型的概率分布输出，并将该概率分布输出作为状态量化评估结果。
9.根据权利要求1或2所述的装置，其特征在于，所述脑电信息数据采集设备还用于获取经过非侵入电刺激后的新的脑电信号，并对所述新的脑电信号进行预处理；
所述特征提取设备和所述精神状态评估设备还用于基于所述新的脑电信号获取新的状态量化评估结果；
电子针灸仪还用于基于所述新的状态量化评估结果再次确定新的神经调节参数，并再次根据所述神经调节参数输出用于调节使用者的经皮迷走神经的调节信号。
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