基于个体化时-空靶点的调控装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种基于个体化时

【技术实现步骤摘要】
基于个体化时
‑
空靶点的调控装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及医学中的理疗
，尤其涉及一种基于个体化时
‑
空靶点的调控装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，神经调控技术在临床医学中逐渐崭露头角，特别是以经颅电刺激、经颅磁刺激为代表的无创神经调控技术逐渐受到临床医生和患者家属的认可。经颅磁刺激是利用电磁感应原理，将磁线圈置于头皮，产生的磁脉冲无衰减穿透颅骨，诱发感应电场作用于大脑皮层，以对脑血流、脑代谢和脑神经生物电活动产生影响的无创神经调控技术。然而，现有的调控装置或方案多采用统一化的调控靶点，这往往会忽略靶点处个体化的损伤情况，导致神经调控的效率较低。

技术实现思路

[0003]针对上述问题，本申请提供了一种基于个体化时
‑
空靶点的调控装置、设备及存储介质，同时考虑了脑部结构连接、功能连通性和神经调控的介入时机，有利于提升调控效率。
[0004]本申请第一方面提供了一种基于个体化时
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空靶点的调控装置，该装置包括数据采集模块、个体化靶点确定模块和调控模块；数据采集模块，用于在对被试者实施神经调控前，采集被试者脑部的磁共振结构像、静息态功能像、扩散张量像和被试者的第一静息态高密度脑电信号；个体化靶点确定模块，用于基于磁共振结构像和静息态功能像，确定被试者神经调控的个体化功能靶点；基于扩散张量像，确定被试者神经调控的个体化结构靶点；根据个体化功能靶点和个体化结构靶点，得到被试者神经调控的个体化空间靶点；以及，基于第一静息态高密度脑电信号，确定触发神经调控的目标节律的能量占比阈值；调控模块，用于实时采集被试者的第二静息态高密度脑电信号，基于目标节律的能量占比阈值和第二静息态高密度脑电信号，确定神经调控的实施时间；以及，定位个体化空间靶点，并在神经调控的实施时间对个体化空间靶点施加刺激，以对被试者进行神经调控。
[0005]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，在基于磁共振结构像和静息态功能像，确定被试者神经调控的个体化功能靶点方面，个体化靶点确定模块，具体用于：对磁共振结构像和静息态功能像进行预处理，得到第一预处理图像；基于第一预处理图像，选取丘脑中央中核或中央外侧核为第一感兴趣区域；获取第一感兴趣区域与被试者脑部每个体素之间的功能连接强度指标；基于功能连接强度指标，确定出个体化功能靶点。
[0006]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，功能连接强度指标采用皮尔逊相关系数表示；在基于功能连接强度指标，确定出个体化功能靶点方面，个体化靶点确定模块，具
体用于：将皮尔逊相关系数大于或等于第一预设值，且与额叶或顶叶皮层表面的距离小于或等于第二预设值的体素确定为个体化功能靶点。
[0007]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，在基于扩散张量像，确定被试者神经调控的个体化结构靶点方面，个体化靶点确定模块，具体用于：对扩散张量像进行预处理，得到第二预处理图像；基于第二预处理图像，选取丘脑中央中核或中央外侧核为第二感兴趣区域；基于第二感兴趣区域进行概率性纤维追踪，获取第二感兴趣区域与被试者脑部每个体素的白质结构连接特征；将白质结构连接特征的值大于或等于第三预设值，且与额叶或顶叶皮层表面的距离小于或等于第四预设值的体素确定为个体化结构靶点。
[0008]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，在基于第一静息态高密度脑电信号，确定触发神经调控的目标节律的能量占比阈值方面，个体化靶点确定模块，具体用于：对第一静息态高密度脑电信号进行预处理，得到预处理后的第一静息态高密度脑电信号；以设定的时间窗和步长在预处理后的第一静息态高密度脑电信号上滑动，计算时间窗内多个节律的第一频谱能量分布；多个节律包括目标节律；基于第一频谱能量分布，计算时间窗内目标节律的能量与总能量的第一能量占比；采用第一能量占比构建高斯分布，将高斯分布的预设分位数对应的值确定为目标节律的能量占比阈值。
[0009]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，在基于目标节律的能量占比阈值和第二静息态高密度脑电信号，确定神经调控的实施时间方面，调控模块，具体用于：对第二静息态高密度脑电信号进行预处理，计算预处理后的第二静息态高密度脑电信号中多个节律的第二频谱能量分布；基于第二频谱能量分布，计算目标节律的能量与总能量的第二能量占比；将首次出现第二能量占比大于或等于目标节律的能量占比阈值的时间，确定为神经调控的实施时间。
[0010]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，在根据个体化功能靶点和个体化结构靶点，得到被试者神经调控的个体化空间靶点方面，个体化靶点确定模块，具体用于：生成个体化功能靶点的第一掩模图；生成个体化结构靶点的第二掩模图；将第一掩模图和第二掩模图叠加，生成第三掩模图；第三掩模图中值等于第五预设值的区域为个体化空间靶点。
[0011]本申请第二方面提供了一种基于个体化时
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空靶点的调控方法，应用于第一方面中的基于个体化时
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空靶点的调控装置，该方法包括：在对被试者实施神经调控前，采集被试者脑部的磁共振结构像、静息态功能像、扩散张量像和被试者的第一静息态高密度脑电信号；基于磁共振结构像和静息态功能像，确定被试者神经调控的个体化功能靶点；基
于扩散张量像，确定被试者神经调控的个体化结构靶点；根据个体化功能靶点和个体化结构靶点，得到被试者神经调控的个体化空间靶点；以及，基于第一静息态高密度脑电信号，确定触发神经调控的目标节律的能量占比阈值；实时采集被试者的第二静息态高密度脑电信号，基于目标节律的能量占比阈值和第二静息态高密度脑电信号，确定神经调控的实施时间；以及，定位个体化空间靶点，并在神经调控的实施时间对个体化空间靶点施加刺激，以对被试者进行神经调控。
[0012]结合第二方面，在一种可能的实施方式中，基于磁共振结构像和静息态功能像，确定被试者神经调控的个体化功能靶点，包括：对磁共振结构像和静息态功能像进行预处理，得到第一预处理图像；基于第一预处理图像，选取丘脑中央中核或中央外侧核为第一感兴趣区域；获取第一感兴趣区域与被试者脑部每个体素之间的功能连接强度指标；基于功能连接强度指标，确定出个体化功能靶点。
[0013]结合第二方面，在一种可能的实施方式中，功能连接强度指标采用皮尔逊相关系数表示；基于功能连接强度指标，确定出个体化功能靶点，包括：将皮尔逊相关系数大于或等于第一预设值，且与额叶或顶叶皮层表面的距离小于或等于第二预设值的体素确定为个体化功能靶点。
[0014]结合第二方面，在一种可能的实施方式中，基于扩散张量像，确定被试者神经调控的个体化结构靶点，包括：对扩散张量像进行预处理，得到第二预处理图像；基于第二预处理图像，选取丘脑中央中核或中央外侧核为第二感兴趣区域；基于第二感兴趣区域进行概率性纤维追踪，获取第二感兴趣区域与被试者脑部每个体素的白质结构连接特征；将白质结构连接特征的值大于或等于第三预设值，且与额叶或顶叶皮层表面的距离小于或等于第四预设值的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于个体化时
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空靶点的调控装置，其特征在于，所述装置包括数据采集模块、个体化靶点确定模块和调控模块；所述数据采集模块，用于在对被试者实施神经调控前，采集被试者脑部的磁共振结构像、静息态功能像、扩散张量像和被试者的第一静息态高密度脑电信号；所述个体化靶点确定模块，用于基于所述磁共振结构像和所述静息态功能像，确定被试者神经调控的个体化功能靶点；基于所述扩散张量像，确定被试者神经调控的个体化结构靶点；根据所述个体化功能靶点和所述个体化结构靶点，得到被试者神经调控的个体化空间靶点；以及，基于所述第一静息态高密度脑电信号，确定触发神经调控的目标节律的能量占比阈值；所述调控模块，用于实时采集被试者的第二静息态高密度脑电信号，基于所述目标节律的能量占比阈值和所述第二静息态高密度脑电信号，确定神经调控的实施时间；以及，定位所述个体化空间靶点，并在神经调控的实施时间对所述个体化空间靶点施加刺激，以对被试者进行神经调控。2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，在基于所述磁共振结构像和所述静息态功能像，确定被试者神经调控的个体化功能靶点方面，所述个体化靶点确定模块，具体用于：对所述磁共振结构像和所述静息态功能像进行预处理，得到第一预处理图像；基于所述第一预处理图像，选取丘脑中央中核或中央外侧核为第一感兴趣区域；获取所述第一感兴趣区域与被试者脑部每个体素之间的功能连接强度指标；基于所述功能连接强度指标，确定出所述个体化功能靶点。3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述功能连接强度指标采用皮尔逊相关系数表示；在基于所述功能连接强度指标，确定出所述个体化功能靶点方面，所述个体化靶点确定模块，具体用于：将所述皮尔逊相关系数大于或等于第一预设值，且与额叶或顶叶皮层表面的距离小于或等于第二预设值的体素确定为所述个体化功能靶点。4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，在基于所述扩散张量像，确定被试者神经调控的个体化结构靶点方面，所述个体化靶点确定模块，具体用于：对所述扩散张量像进行预处理，得到第二预处理图像；基于所述第二预处理图像，选取丘脑中央中核或中央外侧核为第二感兴趣区域；基于所述第二感兴趣区域进行概率性纤维追踪，获取所述第二感兴趣区域与被试者脑部每个体素的白质结构连接特征；将所述白质结构连接特征的值大于或等于第三预设值，且与额叶或顶叶皮层表面的距离小于或等于第四预设值的体素确定为所述个体化结构靶点。5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，在基于所述第一静息态高密度脑电信号，确定触发神经调控的目标节律的能量占比阈值方面，所述个体化靶点确定模块，具体用于：对所述第一静息态高密度脑电信号进行预处理，得到预处理后的所述第一静息态高密度脑电信号；以设定的时间窗和步长在预处理后的所述第一静息态高密度脑电信号上滑动，计算所述时间窗内多个节律的第一频谱能量分布；所述多个节律包括所述目标节律；基于所述第一频谱能量分布，计算所述时间窗内所述目标节律的能量与...

【专利技术属性】
技术研发人员：白洋，冯珍，黄英，蒙象强，
申请(专利权)人：南昌大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：