一种自动检测运动阈值的方法技术

本发明专利技术公开了一种自动检测运动阈值的方法，在找准刺激位置后只需要保持刺激线圈位置不变，然后根据上述流程中的步骤，采用了皮尔逊积矩相关系数来计算波形相似度，保证了数据的有效性和准确性，从而达到简化操作和自动高效检测运动阈值的目的，使得初学者亦能很好的进行运动阈值检测，并且所有的参数可根据需要设置。设置。设置。

【技术实现步骤摘要】
一种自动检测运动阈值的方法


[0001]本专利技术涉及运动阈值检测
，具体涉及一种自动检测运动阈值的方法。

技术介绍

[0002]在临床使用经颅磁刺激(Transcranial Magnetic Stimulation，下文简称TMS)设备进行治疗时，需要确定一个运动阈值作为治疗时调节强度的参考，刺激强度范围一般在80％到120％的阈值范围，又由于个体差异，每个人的运动阈值是有差异的，所以一般要先进行运动阈值检测，目前临床中使用运动阈值检测一般是以下两种方法：
[0003]1、目测法：通过使用TMS设备来刺激大脑运动区(M1区)，来观察对侧上肢手指或下肢是否有抖动。具体操作步骤：先预设TMS设备的刺激强度略大(60％左右)，将刺激线圈放于大脑运动区，先通过不断调节强度和移动刺激线圈位置直到观察到抖动现象，然后保持刺激线圈位置不动并逐渐调小刺激强度直到观察不到抖动，将观察不到抖动之前的强度作为运动阈值。这种方法的准确性不高，适合没有其他辅助设备的时候使用。
[0004]2、运动诱发电位(Motor evoked potential，下文简称MEP)测量法：此方法基本步骤与目测法差不多，主要是增加了一个MEP模块来提高准确性。具体步骤是：将运动诱发电位模块的电极贴在被试者的对应位置，将TMS设备的刺激线圈置于大脑运动区，先通过不断调节强度和移动刺激线圈位置直到观察到MEP波的出现，然后保持刺激线圈位置不动并逐渐调小刺激强度观察MEP波幅的变化情况，一般同一强度下10次中有5次以上出现50μV左右的MEP波，即认定该强度为运动阈值。此方法提高了准确性，但是实际操作比较繁琐，需要操作者不停的调节强度和按线圈上的刺激按钮，由于刺激线圈比较重，经常在操作的时候不能很好的保持线圈位置，造成重复操作，并受到操作者技能熟练度的限制导致效率低下。
[0005]鉴于此，实有必要提供一种新型的自动检测运动阈值的方法以克服上述缺陷。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种自动检测运动阈值的方法，能够保证数据的有效性和准确性，达到简化操作和自动高效检测运动阈值的目的。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术提供一种自动检测运动阈值的方法，包括如下步骤：
[0008]S1：预设MEP波幅范围、滤波频率、数据相似度阈值、TMS设备的起始刺激强度参数；
[0009]S2：将TMS设备的刺激线圈置于大脑运动区，开始刺激并采集得到MEP波形数据；
[0010]S3：对MEP波形数据进行处理，计算得到MEP波的幅值；
[0011]S4：重复上述S2和S3，采集得到至少2条以上数据后，根据皮尔逊积矩相关系数r，比较至少2条以上数据之间的相似度；
[0012]皮尔逊积矩相关系数r的范围分布在区间[
‑
1，1]，若皮尔逊积矩相关系数r越接近1或者
‑
1，则表示MEP波数据的相似度越高，若皮尔逊积矩相关系数r为负数时，表示MEP波的波形是相反的。
[0013]对皮尔逊积矩相关系数r取绝对值，再乘以100后的数值≥数据相似度阈值，即判
断当前的采集到的数据是不是MEP数据，若是MEP数据，则进入S5；若不是，则进入S7；
[0014]S5：若计算得到的MEP数据的波幅值是否在MEP波幅范围内，若是，则进入S6；若不是，则进入S7；
[0015]S6：计算当前的MEP波幅值V1与预设的波幅值范围中的波幅值V2的平方根的差值D，然后用当前的TMS设备刺激强度值P1减差值D得到刺激强度值P2，将刺激强度值P2设为TMS设备下次的刺激强度，然后进入S2；
[0016]S7：统计当前同一强度下采集到的数据个数为N，并统计其中出现MEP波的数据个数为n，如果N和n满足预设的条件，则进入S9；如果不满足预设的条件，则进入S8；
[0017]S8：直接将当前的TMS设备刺激强度加1后进入S2；
[0018]S9：得到确定满足预设条件下的运动阈值，流程结束。
[0019]优选的，步骤S2中所述的对MEP波形数据进行处理进一步包括如下步骤：
[0020]采用中值滤波对原始的MEP波形数据序列a进行排序，取中位值b，用序列a中的数分别减b得到基线校准后的数据序列c；
[0021]对数据序列c进行滤波操作，滤波操作后得的数据序列d；
[0022]遍历数据序列d进行差分计算，用后一个数减前一个数得到数f，得到一阶差分序列d1，
[0023]对差分序列d1进行差分计算得到序列d2，遍历d2找到值为2和
‑
2的位置，计算得到MEP波的幅值。
[0024]优选的，步骤S7中所述的预设条件为同一强度下10次数据中有5次以上出现50μV左右的MEP波，N等于10，并且n>＝5。
[0025]优选的，步骤S1中所述的预设MEP波幅范围为40μV～60μV，滤波频率的范围为1Hz
‑
200Hz，数据相似度阈值≥50％，TMS设备的起始刺激强度参数为总刺激强度的60％。
[0026]与现有技术相比，有益效果在于：在找准刺激位置后只需要保持刺激线圈位置不变，然后根据上述流程中的步骤，采用了皮尔逊积矩相关系数来计算波形相似度，保证了数据的有效性和准确性，从而达到简化操作和自动高效检测运动阈值的目的，使得初学者亦能很好的进行运动阈值检测，并且所有的参数可根据需要设置。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
[0028]图1为本专利技术提供的自动检测运动阈值的方法的流程图。
具体实施方式
[0029]为了使本专利技术的目的、技术方案和有益技术效果更加清晰明白，以下结合附图和具体实施方式，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本专利技术，并不是为了限定本专利技术。
[0030]请参阅图1，本专利技术提供一种自动检测运动阈值的方法，包括如下步骤：
[0031]S1：预设MEP波幅范围、滤波频率、数据相似度阈值、TMS设备的起始刺激强度参数；
[0032]具体的，预设运动阈值的MEP波幅范围为40μV～60μV，滤波频率的范围为1Hz
‑
200Hz，数据相似度阈值≥50％，TMS设备的起始刺激强度为总刺激强度的60％；
[0033]S2：将TMS设备的刺激线圈置于大脑运动区(M1区)，开始刺激并得到MEP波形数据；
[0034]S3：对MEP波形数据进行处理；
[0035]首先是基线校准；采用中值滤波对原始的MEP波形数据序列a进行排序，取中位值b，用序列a中的数分别减b得到基线校准后的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动检测运动阈值的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：预设MEP波幅范围、滤波频率、数据相似度阈值、TMS设备的起始刺激强度参数；S2：将TMS设备的刺激线圈置于大脑运动区，开始刺激并采集得到MEP波形数据；S3：对MEP波形数据进行处理，计算得到MEP波的幅值；S4：重复上述S2和S3，采集得到至少2条以上数据后，根据皮尔逊积矩相关系数r，比较至少2条以上数据之间的相似度；皮尔逊积矩相关系数r的范围分布在区间[
‑
1，1]，若皮尔逊积矩相关系数r越接近1或者
‑
1，则表示MEP波数据的相似度越高，若皮尔逊积矩相关系数r为负数时，表示MEP波的波形是相反的。对皮尔逊积矩相关系数r取绝对值，再乘以100后的数值≥数据相似度阈值，即判断当前的采集到的数据是不是MEP数据，若是MEP数据，则进入S5；若不是，则进入S7；S5：若计算得到的MEP数据的波幅值是否在MEP波幅范围内，若是，则进入S6；若不是，则进入S7；S6：计算当前的MEP波幅值V1与预设的波幅值范围中的波幅值V2的平方根的差值D，然后用当前的TMS设备刺激强度值P1减差值D得到刺激强度值P2，将刺激强度值P2设为TMS设备下次的刺激强度，然后进入S2；S7：统计当前同一强度下采集到的数据个数为N，并统计其...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖兆恒，葛康，郑海，
申请(专利权)人：武汉依瑞德医疗设备新技术有限公司，
类型：发明
国别省市：