CN116726386A - 一种经颅交流电刺激方法及装置 - Google Patents

一种经颅交流电刺激方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN116726386A
CN116726386A CN202310585742.4A CN202310585742A CN116726386A CN 116726386 A CN116726386 A CN 116726386A CN 202310585742 A CN202310585742 A CN 202310585742A CN 116726386 A CN116726386 A CN 116726386A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
frequency
alternating current
alpha
peak value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310585742.4A
Other languages
English (en)
Inventor
闫宇翔
赵童
成年
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Lingxiyun Medical Technology Beijing Co ltd
Original Assignee
Lingxiyun Medical Technology Beijing Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Lingxiyun Medical Technology Beijing Co ltd filed Critical Lingxiyun Medical Technology Beijing Co ltd
Priority to CN202310585742.4A priority Critical patent/CN116726386A/zh
Publication of CN116726386A publication Critical patent/CN116726386A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N1/00Electrotherapy; Circuits therefor
    • A61N1/18Applying electric currents by contact electrodes
    • A61N1/32Applying electric currents by contact electrodes alternating or intermittent currents
    • A61N1/36Applying electric currents by contact electrodes alternating or intermittent currents for stimulation
    • A61N1/36014External stimulators, e.g. with patch electrodes
    • A61N1/36025External stimulators, e.g. with patch electrodes for treating a mental or cerebral condition
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N1/00Electrotherapy; Circuits therefor
    • A61N1/02Details
    • A61N1/04Electrodes
    • A61N1/0404Electrodes for external use
    • A61N1/0408Use-related aspects
    • A61N1/0456Specially adapted for transcutaneous electrical nerve stimulation [TENS]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N1/00Electrotherapy; Circuits therefor
    • A61N1/02Details
    • A61N1/04Electrodes
    • A61N1/0404Electrodes for external use
    • A61N1/0472Structure-related aspects
    • A61N1/0492Patch electrodes

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Electrotherapy Devices (AREA)

Abstract

本申请涉及医疗技术领域,尤其涉及一种经颅交流电刺激方法及装置。该方法包括:提取目标脑电数据中alpha频率的峰值,得到目标alpha频率;根据所述目标alpha频率对所述目标人员进行经颅交流电刺激。本申请通过提取目标人员的目标alpha频率,以目标alpha频率对该目标人员进行经颅交流电刺激治疗,刺激前先采集3秒脑电数据,根据采集的脑电数据预判刺激频率的相位与目标人员alpha波的相位差,同时根据预判的相位差确定刺激开始时间启动刺激,刺激过程中,会实时采集目标导联的脑电信号,实时分析个体alpha频率的峰值和相位值,动态调整刺激频率和相位度数。

Description

一种经颅交流电刺激方法及装置
技术领域
本申请涉及医疗相关技术领域,尤其涉及一种经颅交流电刺激方法及装置。
背景技术
经颅交流电刺激(transcranialalternatingcurrentstimulation,tACS)是一种无创脑刺激技术,因具有安全性、低成本、便于携带的特点,其在医疗领域应用情景广泛,该技术在抑郁障碍的治疗中也越来越受重视。tACS是通过置于头皮的电极,将特定频率的低强度交流电作用于目标脑区,实现大脑皮层神经活动的调控,改善抑郁状况。
目前,尚未有意见一致的指南来指导刺激参数的设计。10Hz的α频率或40Hz的γ频率是采用较多的刺激频率,但是,这种固定频率的刺激方法不具有个体特异性,相关研究表明,神经调控的有效性依赖于个体的内源性振荡,个性化频率的选择有助于夹带内源性振荡,提高疗效。
需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
(一)要解决的技术问题
鉴于现有技术的上述缺点、不足,本发明提供一种经颅交流电刺激方法及装置,可以采用个体特异性的alpha频率对抑郁症患者进行经颅交流电刺激治疗,其解决了现有的tACS技术进行抑郁治疗的方法存在有效性低、个体特异性差的问题。
(二)技术方案
有鉴于此,本申请实施例至少提供一种经颅交流电刺激方法及装置,可以采用个体特异性的alpha频率对抑郁症患者进行经颅交流电刺激治疗。
本申请主要包括以下几个方面:
第一方面,本申请实施例提供一种经颅交流电刺激方法,所述方法包括:
采集目标人员的脑电信号,根据所述脑电信号在预设阈值内获取目标人员的脑电数据;
对所述脑电数据进行数据预处理得到目标脑电数据;
提取所述目标脑电数据中alpha频率的峰值,得到目标alpha频率;
根据实时采集的脑电数据预判目标人员当前alpha波的相位与刺激频率相位的差值,根据预判的相位差设置刺激开始时间,并根据所述目标alpha频率对所述目标人员进行经颅交流电刺激。
在一种可能的实施方式中,在所述提取所述目标脑电数据中alpha频率的峰值,得到目标alpha频率之前,还对所述alpha频率的峰值进行迭代拟合,包括:
获取所述目标脑电数据中的神经功率谱密度,所述神经功率谱密度包括周期性参数和非周期性参数;
将所述神经功率谱密度与预设非周期性参数进行拟合,并从所述神经功率谱密度中减去所述预设非周期性参数,得到周期性震荡峰值和噪声混合的残差峰值;
当所述噪声混合的残差峰值小于噪声阈值,或所述噪声混合的残差峰值达到预设峰值数量时,完成迭代。
在一种可能的实施方式中,当所述噪声混合的残差峰值大于所述噪声阈值时,则基于所述噪声混合的残差峰值的频率、能量以及预设带宽,通过高斯函数对所述噪声混合的残差峰值进行拟合,再减去拟合的高斯函数,直至所述噪声混合的残差峰值小于噪声阈值,或所述噪声混合的残差峰值达到预设峰值时,完成迭代。
在一种可能的实施方式中,所述周期性参数包括中心频率、能量值以及带宽,所述非周期性参数包括偏移参数和指数参数。
在一种可能的实施方式中,所述数据预处理包括:
对所述脑电数据进行降采样;
去除所述脑电数据中的工频噪声干扰、基线漂移干扰和肌电干扰;
重参考所述脑电数据;
去除所述脑电数据中伪差及噪声超过预设值的时间片段。
在一种可能的实施方式中,所述根据所述目标alpha频率对所述目标人员进行经颅交流电刺激,还包括:
根据所述目标alpha频率确定频率参数,并根据当前alpha波的相位确定刺激开始时间,通过蓝牙发送指令对所述目标人员进行经颅交流电刺激,刺激过程中根据对脑电信号的实时采集和分析进行刺激频率和相位值的调整。
第二方面,本申请实施例还提供一种经颅交流电刺激装置,所述装置包括:
采集模块,所述采集模块被配置为采集目标人员的脑电信号,根据所述脑电信号在预设阈值内获取目标人员的脑电数据;
数据处理模块,所述数据处理模块被配置为对所述脑电数据进行数据预处理得到目标脑电数据;
频率确定模块,所述频率确定模块被配置为提取所述目标脑电数据中alpha频率的峰值,得到目标alpha频率;
治疗模块,所述治疗模块被配置为根据所述目标alpha频率对所述目标人员进行经颅交流电刺激。
在一种可能的实施方式中,所述频率确定模块还被配置为:
获取所述目标脑电数据中的神经功率谱密度,所述神经功率谱密度包括周期性参数和非周期性参数;
将所述神经功率谱密度与预设非周期性参数进行拟合,并从所述神经功率谱密度中减去所述预设非周期性参数,得到周期性震荡峰值和噪声混合的残差峰值;
当所述噪声混合的残差峰值小于噪声阈值,或所述噪声混合的残差峰值达到预设峰值数量时,完成迭代。
本申请实施例提供的一种经颅交流电刺激的治疗方法及装置,通过提取额叶alpha频率(即alpha频率)的峰值,并将其作为目标人员的最终个性化alpha频率(即目标alpha频率)参数,通过蓝牙等设备发送指令进行经颅交流电刺激,与现有技术中采用固定的频率对抑郁症患者进行刺激治疗相比,本申请可以提取到基于目标人员其个体特异性的alpha频率,进一步的,个体特异性的alpha频率更能够夹带内源性振荡,提高神经调控的效果,从而提高对抑郁症患者治愈的疗效。
(三)有益效果
本申请的有益效果是:
本申请实施例提供的一种经颅交流电刺激的治疗方法及装置,通过提取额叶alpha频率(即alpha频率)的峰值,并将其作为目标人员的最终个性化alpha频率(即目标alpha频率)参数,通过蓝牙等设备发送指令进行经颅交流电刺激,与现有技术中采用固定的频率对抑郁症患者进行刺激治疗相比,本申请可以提取到基于目标人员其个体特异性的alpha频率,进一步的,个体特异性的alpha频率更能够夹带内源性振荡,提高神经调控的效果,从而提高对抑郁症患者治愈的疗效。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的获得其他的附图。
图1示出了本申请实施例所提供的一种经颅交流电刺激方法的流程图;
图2示出了本申请实施例所提供的一种经颅交流电刺激装置的功能模块图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,应当理解,本申请中的附图仅起到说明和描述的目的,并不用于限定本申请的保护范围。另外,应当理解,示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应当理解,流程图的操作可以不按顺序实现,没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外,本领域技术人员在本申请内容的指引下,可以向流程图添加一个或多个其他操作,也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的全部其他实施例,都属于本申请保护的范围。
为了使得本领域技术人员能够使用本申请内容,结合特定应用场景“医用治疗中”,给出以下实施方式,对于本领域技术人员来说,在不脱离本申请的精神和范围的情况下,可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。
本申请实施例下述方法、装置、电子设备或计算机可读存储介质可以应用于任何需要进行经颅交流电刺激治疗的场景,本申请实施例并不对具体的应用场景作限制,任何使用本申请实施例提供的一种经颅交流电刺激方法及装置的方案均在本申请保护范围内。
值得注意的是,在本申请提出之前,现有方案中没有意见统一的指南来指导经颅交流电刺激频率参数的设计。10Hz的α频率或40Hz的γ频率是采用较多的刺激频率。但是,这种固定频率的刺激方法不具有个人特异性,相关研究表明,神经调控的有效性依赖于个体的内源性振荡,个性化频率的选择有助于夹带内源性振荡,提高抑郁症患者的治疗疗效。
针对上述问题,本申请实施例提供了一种经颅交流电刺激方法及装置,采集目标人员的脑电信号,根据所述脑电信号在预设阈值内获取目标人员的脑电数据;对所述脑电数据进行数据预处理得到目标脑电数据;提取所述目标脑电数据中alpha频率的峰值,得到目标alpha频率;根据所述目标alpha频率以及实时采集的脑电信号中alpha波的相位值对所述目标人员进行经颅交流电刺激。通过基于目标人员提取的目标alpha频率对目标人员进行经颅交流电刺激,对目标人员采用个体特异性的目标alpha频率进行经颅交流电刺激治疗,并在刺激过程中进行刺激频率和相位的动态调整,更有助于夹带内源性振荡,提高疗效。进一步还可以针对治疗效果,提供客观的电生理指标,方便医生进行疗效评估和治疗方案的设计和调整。
为便于对本申请进行理解,下面结合具体实施例对本申请提供的技术方案进行详细说明。
图1为本申请实施例所提供的一种经颅交流电刺激方法的流程图。
如图1所示,本申请实施例提供的方法,包括以下步骤:
S101:采集目标人员的脑电信号,根据所述脑电信号在预设阈值内获取所述目标人员的脑电数据。
示例性的,按照临床标准的脑电放大器采集脑电图EEG信号,在优选的预设阈值内获取目标人员的脑电数据,即采样率范围在500-1000Hz、通道数范围在16-32导,采集2分钟的脑电数据,预计以30秒的脑电数据为一个片段进行优势节律计算,取四个片段的均值作为刺激频率。
S102:对所述脑电数据进行数据预处理得到目标脑电数据。
示例性的,通过对脑电数据进行数据预处理。需要说明的是,数据预处理可以降低数据计算量从而提高计算效率,消除无效数据和干扰对检测的影响,以及提高EEG信号波形的分辨率和精度等。
在一些可能的实施方式中,在步骤S102中所述数据预处理包括:对所述脑电数据进行降采样;去除所述脑电数据中的工频噪声干扰、基线漂移干扰和肌电干扰;重参考所述脑电数据;去除所述脑电数据中伪差及噪声超过预设值的时间片段中的至少一项。
示例性的,在上述对脑电数据进行降采样中,本申请中优选将脑电数据降采样至200Hz;在去除脑电图数据中的工频噪声干扰、基线干扰和肌电干扰中,本申请优选设计50Hz及50Hz倍数馅波滤波器来去除工频噪声干扰,而肌电干扰信号通常为频率较高的信号,结合棘波涉及的频率,本申请优选设计70Hz低通滤波器去除肌电干扰;在重参考脑电数据中,本申请优选采用平均参考,即全脑数据的均值作为参考,每个导联的脑电数据减去参考得到参考后的脑电数据;在去除脑电数据中伪差及噪声超过预设值的时间片段中,由于波幅过大的脑电片段通常认为是由于电极脱落等电干扰,或由于大幅度动作带来的生理伪差,因此波幅在300uV以上的脑电片段不予检测。
S103:提取所述目标脑电数据中alpha频率的峰值,得到目标alpha频率。
示例性的,本申请中优选使用FOOOF工具提取alpha频率的峰值,需要说明的是本申请中的alpha频率为额叶alpha频率,并将其作为个性化alpha频率,即目标alpha频率。
在一些可能的实施方式中,在步骤S103中所述提取所述目标脑电数据中alpha频率的峰值,得到目标alpha频率之前,还对所述alpha频率的峰值进行迭代拟合,包括:获取所述目标脑电数据中的神经功率谱密度,所述神经功率谱密度包括周期性参数和非周期性参数;将所述神经功率谱密度与预设非周期性参数进行拟合,并从所述神经功率谱密度中减去所述预设非周期性参数,得到周期性震荡峰值和噪声混合的残差峰值;当所述噪声混合的残差峰值小于噪声阈值,或所述噪声混合的残差峰值达到预设峰值数量时,完成迭代。
在一些可能的实施方式中,当所述噪声混合的残差峰值大于所述噪声阈值时,则基于所述噪声混合的残差峰值的频率、能量以及预设带宽,通过高斯函数对所述噪声混合的残差峰值进行拟合,再减去拟合的高斯函数,直至所述噪声混合的残差峰值小于噪声阈值,或所述噪声混合的残差峰值达到预设峰值时,完成迭代。
在一些可能的实施方式中,所述周期性参数包括中心频率、能量值以及带宽,所述非周期性参数包括偏移参数和指数参数。
示例性的,如上述本申请采用FOOOF工具提取个体性特异性的额叶alpha频率的峰值将该峰值作为刺激频率(即目标alpha频率)。具体的,是将神经功率谱密度(powerspectraldensity,PSD)分为周期性参数和非周期性参数,然后将神经功率谱密度和预设的非周期性成分进行拟合,从原始的神经功率谱密度中减去预设的非周期性参数的成分,可以得到周期性振荡峰值和噪声混合的残差峰值。若噪声混合的残差峰值大于噪声阈值,则基于噪声混合的残差峰值的频率、能量以及预设带宽,通过高斯函数对所述噪声混合的残差峰值进行拟合,然后减去拟合的高斯函数,一直进行迭代,直到噪声混合的残差峰值小于噪声阈值或者噪声混合的残杀峰值达到最大的峰值数量(即预设峰值)时,完成迭代。
S104:根据所述目标alpha频率对所述目标人员进行经颅交流电刺激。
在一些可能的实施例中,在步骤S104中所述根据所述目标alpha频率对所述目标人员进行经颅交流电刺激,还包括:根据所述目标alpha频率确定频率参数,并通过蓝牙发送指令对所述目标人员进行经颅交流电刺激。
示例性的,本申请中将目标alpha频率作为频率参数,并通过蓝牙发送指令进行经颅交流电刺激,在一示例中可根据脑电信号中alpha波的相位确定刺激开始时间。例如,刺激前采集3秒的脑电数据进行相位预判,预判当前alpha波下一个过零点时刻的时间,以此作为刺激开始时间。
基于同一申请构思,本申请实施例中还提供了与上述实施例提供的一种经颅交流电刺激方法对应的一种经颅交流电刺激装置,由于本申请实施例中的装置解决问题的原理与本申请上述实施例的经颅交流电刺激方法相似,因此装置的实施可以参见方法的实施,重复之处不再赘述。
如图2所示,图2为本申请实施例提供的一种经颅交流电刺激装置200的功能模块图,包括:
采集模块210,所述采集模块被配置为采集目标人员的脑电信号,根据所述脑电信号在预设阈值内获取目标人员的脑电数据;
数据处理模块220,所述数据处理模块被配置为对所述脑电数据进行数据预处理得到目标脑电数据;
频率确定模块230,所述频率确定模块被配置为提取所述目标脑电数据中alpha频率的峰值,得到目标alpha频率;
交流电刺激模块240,所述交流电刺激模块240被配置为根据所述目标alpha频率对所述目标人员进行经颅交流电刺激以及动态调整经颅交流电刺激的频率和相位。
一些可选的实施方式中,所述频率确定模块230还被配置为:获取所述目标脑电数据中的神经功率谱密度,所述神经功率谱密度包括周期性参数和非周期性参数;将所述神经功率谱密度与预设非周期性参数进行拟合,并从所述神经功率谱密度中减去所述预设非周期性参数,得到周期性震荡峰值和噪声混合的残差峰值;当所述噪声混合的残差峰值小于噪声阈值,或所述噪声混合的残差峰值达到预设峰值数量时,完成迭代。
基于同一申请构思,本申请实施例还提供了一种电子设备,包括:处理器、存储器和总线,存储器用于存储执行指令,包括内存和外部存储器;这里的内存也称内存储器,用于暂时存放处理器中的运算数据,以及与硬盘等外部存储器交换的数据,处理器通过内存与外部存储器进行数据交换,当所述电子设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,使得所述处理器可以执行上述方法实施例中所示的经颅交流电刺激方法的步骤。所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信,所述机器可读指令被所述处理器运行时执行如上述实施例中任一所述的经颅交流电刺激方法的步骤。
基于同一申请构思,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行上述实施例提供的经颅交流电刺激方法的步骤。
具体地,所述存储介质能够为通用的存储介质,如移动磁盘、硬盘等,所述存储介质上的计算机程序被运行时,能够执行上述经颅交流电刺激方法。
在本申请实施例中,该计算机程序被处理器运行时还可以执行其它机器可读指令,以执行如实施例中其它所述的方法,关于具体执行的方法步骤和原理参见实施例的说明,在此不再详细赘述。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请提供的实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释,此外,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本申请的具体实施方式,用以说明本申请的技术方案,而非对其限制,本申请的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种经颅交流电刺激方法,其特征在于,所述方法包括:
实时采集目标人员的脑电信号,根据所述脑电信号在预设阈值内获取所述目标人员的脑电数据;
对所述脑电数据进行数据预处理得到目标脑电数据;
提取所述目标脑电数据中alpha频率的峰值,得到目标alpha频率;
根据所述目标alpha频率对所述目标人员进行经颅交流电刺激。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述提取所述目标脑电数据中alpha频率的峰值,得到目标alpha频率之前,还对所述alpha频率的峰值进行迭代拟合,包括:
获取所述目标脑电数据中的神经功率谱密度,所述神经功率谱密度包括周期性参数和非周期性参数;
将所述神经功率谱密度与预设非周期性参数进行拟合,并从所述神经功率谱密度中减去所述预设非周期性参数,得到周期性震荡峰值和噪声混合的残差峰值;
当所述噪声混合的残差峰值小于噪声阈值,或所述噪声混合的残差峰值达到预设峰值数量时,完成迭代。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,当所述噪声混合的残差峰值大于所述噪声阈值时,则基于所述噪声混合的残差峰值的频率、能量以及预设宽带,通过高斯函数对所述噪声混合的残差峰值进行拟合,再减去拟合的高斯函数,直至所述噪声混合的残差峰值小于噪声阈值,或所述噪声混合的残差峰值达到预设峰值时,完成迭代。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标alpha频率对所述目标人员进行经颅交流电刺激,还包括:
根据所述目标alpha频率确定频率参数,同时根据当前alpha波的相位确定刺激开始时间,通过蓝牙发送指令对所述目标人员进行经颅交流电刺激。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标alpha频率对所述目标人员进行经颅交流电刺激,还包括:
根据实时采集的所述脑电信号,实时分析所述目标人员的alpha频率峰值以及当前alpha波的相位,并实时调整所述目标alpha频率和所述目标alpha频率的相位。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述周期性参数包括中心频率、能量值以及带宽,所述非周期性参数包括偏移参数和指数参数。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述数据预处理包括:
对所述脑电数据进行降采样;
去除所述脑电数据中的工频噪声干扰、基线漂移干扰和肌电干扰;
重参考所述脑电数据;
去除所述脑电数据中伪差及噪声超过预设值的时间片段。
8.一种经颅交流电刺激装置,其特征在于,所述装置包括:
采集模块,所述采集模块被配置为实时采集目标人员的脑电信号,根据所述脑电信号在预设阈值内获取所述目标人员的脑电数据;
数据处理模块,所述数据处理模块被配置为对所述脑电数据进行数据预处理得到目标脑电数据;
频率确定模块,所述频率确定模块被配置为提取所述目标脑电数据中alpha频率的峰值,得到目标alpha频率;
交流电刺激模块,所述交流电刺激模块被配置为根据所述目标alpha频率对所述目标人员进行经颅交流电刺激。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述交流电刺激模块还被配置为:
根据所述目标alpha频率确定频率参数,同时根据目标人员当前alpha波的相位确定刺激开始时间,通过蓝牙发送指令对所述目标人员进行经颅交流电刺激。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述交流电刺激模块还被配置为:
根据实时采集的所述脑电信号,实时分析所述目标人员的alpha频率峰值以及当前alpha波的相位,并实时调整所述目标alpha频率和所述目标alpha频率的相位。
CN202310585742.4A 2023-05-23 2023-05-23 一种经颅交流电刺激方法及装置 Pending CN116726386A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310585742.4A CN116726386A (zh) 2023-05-23 2023-05-23 一种经颅交流电刺激方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310585742.4A CN116726386A (zh) 2023-05-23 2023-05-23 一种经颅交流电刺激方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116726386A true CN116726386A (zh) 2023-09-12

Family

ID=87900288

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310585742.4A Pending CN116726386A (zh) 2023-05-23 2023-05-23 一种经颅交流电刺激方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116726386A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117771540A (zh) * 2023-11-20 2024-03-29 深圳中科华意科技有限公司 个性化经颅电刺激干预认知功能的方法、装置及存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117771540A (zh) * 2023-11-20 2024-03-29 深圳中科华意科技有限公司 个性化经颅电刺激干预认知功能的方法、装置及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Blanco et al. Time-frequency analysis of electroencephalogram series
Fasano et al. Baseline wander removal for bioelectrical signals by quadratic variation reduction
Al-ani et al. Automatic removal of high-amplitude stimulus artefact from neuronal signal recorded in the subthalamic nucleus
WO2014126406A1 (ko) 마취 심도 측정 방법 및 장치
CN103258120A (zh) 一种基于脑电信号的中风康复程度指标计算方法
Dakin et al. Rectification is required to extract oscillatory envelope modulation from surface electromyographic signals
Kohli et al. Removal of transcranial ac current stimulation artifact from simultaneous EEG recordings by superposition of moving averages
Zoughi et al. A wavelet-based estimating depth of anesthesia
CN113349778B (zh) 基于经颅直流电刺激的情绪分析方法、装置和电子装置
Kaczorowska et al. Comparison of the ICA and PCA methods in correction of EEG signal artefacts
CN116726386A (zh) 一种经颅交流电刺激方法及装置
CN117064409B (zh) 经颅直流电干预刺激效果实时评估方法、装置及终端
CN105852850A (zh) 一种从心电信号中提取呼吸信号的方法及相关装置
Behbahani et al. Feature extraction methods for electroretinogram signal analysis: A review
Guarnieri et al. A computationally efficient method for the attenuation of alternating current stimulation artifacts in electroencephalographic recordings
Yan et al. Removal of transcranial alternating current stimulation eeg artifacts using blind source separation and wavelets
Fischer et al. Spectral separation of evoked and spontaneous cortical activity, Part 1: Delta to high gamma band
Wang et al. Comparison of synchrosqueezing transform to alternative methods for time-frequency analysis of TMS-evoked EEG oscillations
Huang et al. A novel application of the S-transform in removing powerline interference from biomedical signals
Hironaga et al. Localization of individual area neuronal activity
Ruan et al. Feature extraction of SSVEP-based brain-computer interface with ICA and HHT method
Hegde et al. A review on ECG signal processing and HRV analysis
Bhoraniya et al. Motion artifacts extraction using DWT from ambulatory ECG (A-ECG)
Qi Algorithms benchmarking for removing EOG artifacts in brain computer interface
MACHIDA et al. Visualization of ERD/ERS on leg motor imagery

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination