CN115487420A - 一种个性化经颅电刺激干预情绪的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种个性化经颅电刺激干预情绪的方法及装置，方法包括通过预设的情绪任务对用户进行认知训练，并获取用户进行认知训练时的脑部数据，以机器学习模型分析用户的进行认知训练时的脑部数据，以生成个性化经颅电刺激参数，通过个性化经颅电刺激参数控制无创经颅交流电刺激装置对用户进行个性化经颅电刺激，以对用户进行认知干预，重复执行前述步骤，以生成适合用户当前状况的个性化经颅电刺激参数，并对用户形成闭环的认知干预。本发明提出的方法能够针对用户的个体差异和用户不同时期的状态差异实现个性化的情绪干预，有效提高了刺激效果，同时搭配认知训练形成一种闭环的个性化调控，具有干预精准性高、效果好、不适反应弱的优点。
Description
技术领域
本发明属于大脑神经技术领域，具体涉及一种个性化经颅电刺激干预情绪的方法及装置。
背景技术
情绪是对一系列主观认知经验的通称，是人对客观事物的态度体验以及相应的行为反应。抑郁症是现在最常见的一种心理疾病之一，连续且长期的情绪低落是抑郁症主要的临床特征，抑郁症发作期间存在显著的情感、认知和躯体症状。
目前，应用于临床的情绪干预手段包括药物干预、生物物理干预和心理行为干预。其中，药物干预能选择的药物种类少、起效延迟、存在可能加重抑郁症状的缺点；心理行为干预效果稳定，但起效时间慢；生理物理干预手段中，电抽搐治疗干预副作用较大，可能引起严重并发症，经颅磁刺激设备笨重造价高，对操作者要求较高。
经颅交流电刺激（Transcranial Alternating current stimulation ，tACS）是一种非入侵性神经刺激技术，通过将安全的、低强度的电流作用于特定脑区，影响脑电节律、增加神经可塑性，具有安全、有效、无创、使用不适感弱等特点，已被美国FDA批准用于临床治疗焦虑、抑郁和失眠等症状。相比之下，经颅电刺激治疗方法不容易诱发癫痫，设备简易造价低，操作简单也更亲民。
目前已有的经颅电刺激干预情绪的技术使用的干预参数较固定和单一，但个体的生理差异会导致同一干预参数带来不同的干预效果，因此针对实现个性化的干预是必要的，但现有技术均无法实现个性化的调节。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺陷，本发明提出了一种个性化经颅电刺激干预情绪的方法，所述方法包括：
步骤A、通过预设的情绪任务对用户进行认知训练，并获取用户进行认知训练时的脑部数据；
步骤B、以机器学习模型分析所述用户的进行认知训练时的脑部数据，以生成个性化经颅电刺激参数；
步骤C、通过所述个性化经颅电刺激参数控制无创经颅交流电刺激装置对所述用户进行个性化经颅电刺激，以对所述用户进行认知干预；
步骤D、重复执行步骤A-C，以生成适合所述用户当前状况的个性化经颅电刺激参数，并对所述用户形成闭环的认知干预。
具体地，所述情绪任务包括：情绪Go/NoGo任务；
所述情绪Go/NoGo任务通过使用户在预设时间内对不同情绪的面孔进行识别的方式，对所述用户进行认知训练。
进一步地，所述面孔的不同情绪包括积极情绪、消极情绪和中性情绪。
具体地，所述步骤B包括：
将从所述用户的进行认知训练时的数据中提取的表达不同情绪状态的特征向量输入预先训练好的所述机器学习模型，以通过所述机器学习模型基于所述数据进行分析生成个性化经颅电刺激参数。
可选地，获取所述用户进行认知训练时的脑部数据包括脑电信号、fMRI信号、近红外波信号或脑磁波信号。
优选地，所述方法还包括：
在通过所述机器学习模型分析所述用户的进行认知训练时的脑部数据前，对获取的所述脑部数据先进行滤波、分段、ICA去伪迹预处理，以提高包含所述脑部数据的信号的信噪比。
本发明还提出了一种个性化经颅电刺激干预情绪的装置，用于实现如前文所述的方法，所述装置包括：
训练模块，用于通过预设的情绪任务对用户进行认知训练；
采集模块，用于获取用户进行认知训练时的脑部数据；
分析生成模块，用于以机器学习模型分析所述用户的进行认知训练时的脑部数据，以生成个性化经颅电刺激参数；
干预模块，用于通过所述个性化经颅电刺激参数控制无创经颅交流电刺激装置对所述用户进行个性化经颅电刺激，以对所述用户进行认知干预；
循环模块，用于使所述训练模块、所述采集模块、所述分析生成模块及所述干预模块重复执行预设的功能，以生成适合所述用户当前状况的个性化经颅电刺激参数，并对所述用户形成闭环的认知干预。
具体地，所述情绪任务包括：情绪Go/NoGo任务；
所述情绪Go/NoGo任务通过使用户在预设时间内对不同情绪的面孔进行识别的方式，对所述用户进行认知训练。
进一步地，所述面孔的不同情绪包括积极情绪、消极情绪和中性情绪。
具体地，所述分析生成模块包括：
输入单元，用于将从所述用户的进行认知训练时的数据中提取的表达不同情绪状态的特征向量输入预先训练好的所述机器学习模型；
生成单元，用于通过所述机器学习模型基于所述数据进行分析生成个性化经颅电刺激参数。
本发明至少具有以下有益效果：
本发明提出的方法通过对用户进行的认知训练，具体针对用户情况生成个性化的经颅电刺激以实现情绪干预，并且通过重复训练、刺激形成闭环认知干预，使机器生成的电刺激参数能够最适合用户的当前情况；
进一步地，本发明提出的方法中对用户的认知训练方式较为简单，易于用户进行理解，有效缩短了用户掌握使用方法所需的时间，可为用户带来良好的使用体验；
优选地，本发明提出的方法能够选择的脑部数据信号较为多样，在采集脑部数据前对信号进行处理，能够有效提高信号质量，进一步优化了情绪干预的精准性。
以此，本发明提供了一种个性化经颅电刺激干预情绪的方法及装置，本发明提出的方法能够针对用户的个体差异和用户不同时期的状态差异实现个性化的情绪干预，有效提高了刺激效果，同时搭配认知训练形成一种闭环的个性化调控，具有干预精准性高、效果好、不适反应弱的优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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为实施例1提供的一种个性化经颅电刺激干预情绪的方法的整体流程示意图；
图2为实施例2提供的一种个性化经颅电刺激干预情绪的装置的整体模块结构示意图。
附图标记：
1-训练模块；2-采集模块；3-分析生成模块；4-干预模块；5-循环模块；6-处理模块；31-输入单元；32-生成单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在下文中，将更全面地描述本发明的各种实施例。本发明可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本发明的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本发明理解为涵盖落入本发明的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。
在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所公开的功能、操作或元件的存在，并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。此外，如在本发明的各种实施例中所使用，术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
在本发明的各种实施例中，表述“或”或“A或/和B中的至少一个”包括同时列出的文字的任何组合或所有组合。例如，表述“A或B”或“A或/和B中的至少一个”可包括A、可包括B或可包括A和B二者。
在本发明的各种实施例中使用的表述(诸如“第一”、“第二”等)可修饰在各种实施例中的各种组成元件，不过可不限制相应组成元件。例如，以上表述并不限制所述元件的顺序和/或重要性。以上表述仅用于将一个元件与其它元件区别开的目的。例如，第一用户装置和第二用户装置指示不同用户装置，尽管二者都是用户装置。例如，在不脱离本发明的各种实施例的范围的情况下，第一元件可被称为第二元件，同样地，第二元件也可被称为第一元件。
应注意到：在本发明中，除非另有明确的规定和定义，“安装”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接、也可以是可拆卸连接、或者一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也是可以通过中间媒介间接相连；可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，本领域的普通技术人员需要理解的是，文中指示方位或者位置关系的术语为基于附图所示的方位或者位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或者元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本发明的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。
实施例1
本实施例提出一种个性化经颅电刺激干预情绪的方法，请参考图1，所述方法包括：
步骤A、通过预设的情绪任务对用户进行认知训练，并获取用户进行认知训练时的脑部数据。
需要说明的是，适应性认知训练是依据经典工作记忆任务N-back范式设计的一种自适应性认知训练。认知训练能有效地增强、巩固脑内神经元的联结，提高大脑可塑性。而自适应的认知训练，能使用户在认知训练期间保持中等偏上的动机水平，减少挫折感，提高用户训练兴趣。
认知训练除了采用基于普通计算机显示器的人机交互训练模式，还可以采用最新的虚拟现实（VR，Virtual Reality）技术，使得用户感受到的场景更加形象、逼真，增强趣味性和用户训练的积极性。
可选地，情绪任务包括情绪Go/NoGo任务，情绪Go/NoGo任务通过使用户在预设时间内对不同情绪的面孔进行识别的方式，对用户进行认知训练。本实施例中，面孔的不同情绪包括积极情绪、消极情绪和中性情绪。
在一个具体实施例中，预先告知用户当前任务的目标情绪，使用户判断当前任务中呈现的面孔的情绪是否为目标情绪；目标情绪为积极情绪、消极情绪和中性情绪中的一种。优选地，可令用户通过按键方式来判断当前任务中呈现的面孔的情绪是否为目标情绪，若用户判断当前任务中呈现的面孔的情绪为目标情绪，则按下按键；若用户判断当前任务中呈现的面孔的情绪不为目标情绪，则不需要进行任何操作。
具体地，每次任务中可包含多张面孔，可预设面孔呈现给用户的时间和呈现两张面孔之间的间隔时间。优选地，面孔呈现给用户的时间预设为300ms，呈现两张面孔之间的间隔时间预设为800～1200ms，每个任务的耗时约为5min。
还需要说明的是，获取用户进行认知训练时的脑部数据包括脑电信号、fMRI信号、近红外波信号或脑磁波信号。
步骤B、以机器学习模型分析用户的进行认知训练时的脑部数据，以生成个性化经颅电刺激参数。
具体地，将从用户的进行认知训练时的数据中提取的表达不同情绪状态的特征向量输入预先训练好的机器学习模型，以通过机器学习模型基于数据进行分析生成个性化经颅电刺激参数。
优选地，在通过机器学习模型分析用户的进行认知训练时的脑部数据前，对获取的脑部数据先进行滤波、分段、ICA去伪迹预处理，以提高包含脑部数据的信号的信噪比。
步骤C、通过个性化经颅电刺激参数控制无创经颅交流电刺激装置对用户进行个性化经颅电刺激，以对用户进行认知干预。
本实施例中，无创经颅交流电刺激装置通过机器学习模型基于数据进行分析生成的个性化经颅电刺激参数，经由电极对用户输出经颅交流电刺激。
步骤D、重复执行步骤A-C，以生成适合用户当前状况的个性化经颅电刺激参数，并对用户形成闭环的认知干预。
需要说明的是，用户接受步骤C中的个性化经颅电刺激后，再次测量用户进行认知训练时的脑部数据，此时用户的最新脑部数据可能与前次测量的脑部数据具有差别，需要重新计算适宜的电刺激参数并再次施加刺激，以此往复形成闭环。
实施例2
本实施例提出了一种个性化经颅电刺激干预情绪的装置，用于实现如实施例1中提出的方法，请参考图2，所述装置包括：
训练模块1，用于通过预设的情绪任务对用户进行认知训练；
采集模块2，用于获取用户进行认知训练时的脑部数据；
分析生成模块3，用于以机器学习模型分析用户的进行认知训练时的脑部数据，以生成个性化经颅电刺激参数；
干预模块4，用于通过个性化经颅电刺激参数控制无创经颅交流电刺激装置对用户进行个性化经颅电刺激，以对用户进行认知干预；
循环模块5，用于使训练模块1、采集模块2、分析生成模块3及干预模块4重复执行预设的功能，以生成适合用户当前状况的个性化经颅电刺激参数，并对用户形成闭环的认知干预。
用户接受干预模块4的个性化经颅电刺激后，通过采集模块2再次测量训练模块1对用户再次进行的认知训练时的脑部数据，此时用户的最新脑部数据可能与前次测量的脑部数据具有差别，需要重新计算适宜的电刺激参数并再次施加刺激，以此往复形成闭环。
需要说明的是，适应性认知训练是依据经典工作记忆任务N-back范式设计的一种自适应性认知训练。认知训练能有效地增强、巩固脑内神经元的联结，提高大脑可塑性。而自适应的认知训练，能使用户在认知训练期间保持中等偏上的动机水平，减少挫折感，提高用户训练兴趣。
认知训练除了采用基于普通计算机显示器的人机交互训练模式，还可以采用最新的虚拟现实（VR，Virtual Reality）技术，使得用户感受到的场景更加形象、逼真，增强趣味性和用户训练的积极性。
可选地，情绪任务包括情绪Go/NoGo任务，情绪Go/NoGo任务通过使用户在预设时间内对不同情绪的面孔进行识别的方式，对用户进行认知训练。本实施例中，面孔的不同情绪包括积极情绪、消极情绪和中性情绪。
在一个具体实施例中，预先告知用户当前任务的目标情绪，使用户判断当前任务中呈现的面孔的情绪是否为目标情绪；目标情绪为积极情绪、消极情绪和中性情绪中的一种。优选地，可令用户通过按键方式来判断当前任务中呈现的面孔的情绪是否为目标情绪，若用户判断当前任务中呈现的面孔的情绪为目标情绪，则按下按键；若用户判断当前任务中呈现的面孔的情绪不为目标情绪，则不需要进行任何操作。
具体地，每次任务中可包含多张面孔，可预设面孔呈现给用户的时间和呈现两张面孔之间的间隔时间。优选地，面孔呈现给用户的时间预设为300ms，呈现两张面孔之间的间隔时间预设为800～1200ms，每个任务的耗时约为5min。
还需要说明的是，采集模块2获取的用户进行认知训练时的脑部数据包括脑电信号、fMRI信号、近红外波信号或脑磁波信号。
具体地，分析生成模块3包括：
输入单元31，用于将从用户的进行认知训练时的数据中提取的表达不同情绪状态的特征向量输入预先训练好的机器学习模型；
生成单元32，用于通过机器学习模型基于数据进行分析生成个性化经颅电刺激参数。
优选地，所述装置还包括：
处理模块6，用于在分析生成模块3通过机器学习模型分析用户的进行认知训练时的脑部数据前，对采集模块2获取的脑部数据先进行滤波、分段、ICA去伪迹预处理，以提高包含脑部数据的信号的信噪比。
综上所述，本发明提供了一种个性化经颅电刺激干预情绪的方法及装置，本发明提出的方法能够针对用户的个体差异和用户不同时期的状态差异实现个性化的情绪干预，有效提高了刺激效果，同时搭配认知训练形成一种闭环的个性化调控，具有干预精准性高、效果好、不适反应弱的优点。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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保护范围之内。
Claims (10)
1.一种个性化经颅电刺激干预情绪的方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤A、通过预设的情绪任务对用户进行认知训练，并获取用户进行认知训练时的脑部数据；
步骤B、以机器学习模型分析所述用户的进行认知训练时的脑部数据，以生成个性化经颅电刺激参数；
步骤C、通过所述个性化经颅电刺激参数控制无创经颅交流电刺激装置对所述用户进行个性化经颅电刺激，以对所述用户进行认知干预；
步骤D、重复执行步骤A-C，以生成适合所述用户当前状况的个性化经颅电刺激参数，并对所述用户形成闭环的认知干预。
2.根据权利要求1所述的个性化经颅电刺激干预情绪的方法，其特征在于，所述情绪任务包括：情绪Go/NoGo任务；
所述情绪Go/NoGo任务通过使用户在预设时间内对不同情绪的面孔进行识别的方式，对所述用户进行认知训练。
3.根据权利要求2所述的个性化经颅电刺激干预情绪的方法，其特征在于，所述面孔的不同情绪包括积极情绪、消极情绪和中性情绪。
4.根据权利要求1-3任一项所述的个性化经颅电刺激干预情绪的方法，其特征在于，所述步骤B包括：
将从所述用户的进行认知训练时的数据中提取的表达不同情绪状态的特征向量输入预先训练好的所述机器学习模型，以通过所述机器学习模型基于所述数据进行分析生成个性化经颅电刺激参数。
5.根据权利要求1所述的个性化经颅电刺激干预情绪的方法，其特征在于，获取所述用户进行认知训练时的脑部数据包括脑电信号、fMRI信号、近红外波信号或脑磁波信号。
6.根据权利要求1或5所述的个性化经颅电刺激干预情绪的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在通过所述机器学习模型分析所述用户的进行认知训练时的脑部数据前，对获取的所述脑部数据先进行滤波、分段、ICA去伪迹预处理，以提高包含所述脑部数据的信号的信噪比。
7.一种个性化经颅电刺激干预情绪的装置，其特征在于，用于实现如权利要求1-6任一项所述的方法，所述装置包括：
训练模块，用于通过预设的情绪任务对用户进行认知训练；
采集模块，用于获取用户进行认知训练时的脑部数据；
分析生成模块，用于以机器学习模型分析所述用户的进行认知训练时的脑部数据，以生成个性化经颅电刺激参数；
干预模块，用于通过所述个性化经颅电刺激参数控制无创经颅交流电刺激装置对所述用户进行个性化经颅电刺激，以对所述用户进行认知干预；
循环模块，用于使所述训练模块、所述采集模块、所述分析生成模块及所述干预模块重复执行预设的功能，以生成适合所述用户当前状况的个性化经颅电刺激参数，并对所述用户形成闭环的认知干预。
8.根据权利要求7所述的个性化经颅电刺激干预情绪的装置，其特征在于，所述情绪任务包括：情绪Go/NoGo任务；
所述情绪Go/NoGo任务通过使用户在预设时间内对不同情绪的面孔进行识别的方式，对所述用户进行认知训练。
9.根据权利要求8所述的个性化经颅电刺激干预情绪的装置，其特征在于，所述面孔的不同情绪包括积极情绪、消极情绪和中性情绪。
10.根据权利要求7-9任一项所述的个性化经颅电刺激干预情绪的装置，其特征在于，所述分析生成模块包括：
输入单元，用于将从所述用户的进行认知训练时的数据中提取的表达不同情绪状态的特征向量输入预先训练好的所述机器学习模型；
生成单元，用于通过所述机器学习模型基于所述数据进行分析生成个性化经颅电刺激参数。
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|---|---|---|---|
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115641943A (zh) * | 2022-12-22 | 2023-01-24 | 北京智精灵科技有限公司 | 基于tms技术的妄想性精神障碍训练方法及系统 |
| CN116725511A (zh) * | 2023-08-09 | 2023-09-12 | 杭州般意科技有限公司 | 经颅直流电刺激时的干预电流值确定方法、装置及终端 |
| CN117085246A (zh) * | 2023-10-17 | 2023-11-21 | 杭州般意科技有限公司 | 一种基于当前生理状态的干预模式选择方法及装置 |
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2022
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