專利名稱：：建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明有關(guān)一種建構(gòu)神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)及方法，尤指建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激系統(tǒng)模型的系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
：現(xiàn)代醫(yī)學(xué)科技發(fā)達，神經(jīng)刺激系統(tǒng)(neuralstimulatorsystems)已被廣泛應(yīng)用，如人工電子耳(cochlearimplant,Cl)、腦電深層刺激(deepbrainstimulation,DBS)、脊髓電刺激(spinalcordstimulation，SCS)、迷走神經(jīng)束Ij激(vagusnervestimulation,VNS)、人工視網(wǎng)膜(retinalprosthesis)或心臟節(jié)率器(heartpacemaker)等。這些系統(tǒng)主要原理為通過植入的微電極發(fā)出微量電流，達到刺激神經(jīng)或改變細胞放電模式的目的。然而神經(jīng)刺激系統(tǒng)植入后的效能難以預(yù)測，不同植入者之間也有個別差異，加上植入者人數(shù)不多，臨床實驗也有一定危險性，使得神經(jīng)刺激系統(tǒng)的研發(fā)工作有諸多困難。因此，若能建構(gòu)出模擬個人身體的生理信號反應(yīng)的神經(jīng)刺激模型，則進行神經(jīng)刺激系統(tǒng)的模擬、研究與分析將會更為簡易。如圖1所示，為現(xiàn)有建構(gòu)神經(jīng)刺激模型的流程圖。由于這些神經(jīng)刺激系統(tǒng)已經(jīng)有植入式電極可以協(xié)助測量生理信號，用作建構(gòu)出模型以模擬其神經(jīng)刺激系統(tǒng)的反應(yīng)。在步驟Sll中，以有限元素法或其它數(shù)值方法方法建構(gòu)神經(jīng)刺激系統(tǒng)的一般模型。在步驟S12中，設(shè)定此神經(jīng)刺激系統(tǒng)一般模型的模型參數(shù)默認值。在步驟S13中，利用已設(shè)定模型參數(shù)默認值的神經(jīng)刺激模型，模擬個體的神經(jīng)刺激反應(yīng)。請參閱圖2，為人體耳朵的結(jié)構(gòu)圖。一般而言，人體耳朵2具有負責收集聲音的耳廓，可將聲音傳到外耳道21，外耳道21是一個共振結(jié)構(gòu)，會讓聲音在里面共振，然后傳到充滿空氣的中耳耳膜22。中耳耳膜22上面接聽小骨，把信號擴大之后，傳送到內(nèi)耳23的卵圓窗。內(nèi)耳23充滿液體，而卵圓窗的振動會促使液體流動，進而刺激聽毛細胞M使他們彎曲進而發(fā)出電流神經(jīng)信號。接著，兩耳神經(jīng)信號經(jīng)由聽覺神經(jīng)25整合后往大腦的聽覺中樞傳送，因此轉(zhuǎn)化為聽覺。前述說明為人耳將聲音轉(zhuǎn)化為聽覺的流程。然而，若聽覺神經(jīng)25或聽毛細胞M受損時，則需要使用人工電子耳系統(tǒng)。一般而言，人工電子耳系統(tǒng)將聲音轉(zhuǎn)換為聽覺的步驟與方法為聲音經(jīng)過麥克風，語言處理器，傳送器，然后進入耳內(nèi)。此轉(zhuǎn)換過程，在內(nèi)耳的耳蝸部分是以電流形式產(chǎn)生。而人工電子耳系統(tǒng)的原理為在耳蝸里植入電極，以微量電流取代聽毛細胞，刺激殘存聽神經(jīng)，以達到聲音傳遞目的。因此，根據(jù)上述原理，為能達到模擬與分析的目的，可建構(gòu)出如圖1、2所述的神經(jīng)刺激模型，以模擬人工電子耳系統(tǒng)的神經(jīng)刺激反應(yīng)。然而，此神經(jīng)刺激系統(tǒng)為一般通用的模型，并無法精密準確的反應(yīng)不同人類個體的神經(jīng)刺激反應(yīng)。由于每個人的量測電生理信號并不完全相同，因此造成套用一般神經(jīng)刺激模型時無法區(qū)別不同個體的神經(jīng)刺激反應(yīng)信號的差異性。因此，如何克服現(xiàn)有技術(shù)中上述的問題而建構(gòu)出個人化的神經(jīng)刺激模型，已成為目前亟待解決的問題。
發(fā)明內(nèi)容鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，本發(fā)明的主要目的，在于提供一種建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的方法，該方法包含以下步驟1)量測個人的電生理信號，且建立具有預(yù)設(shè)的模型參數(shù)的個人化神經(jīng)刺激模型，其中，該個人化神經(jīng)刺激模型依據(jù)該模型參數(shù)產(chǎn)生人體生理參數(shù)；以及幻分析該模型所產(chǎn)生的人體生理參數(shù)并根據(jù)參數(shù)優(yōu)化算法調(diào)整該模型的模型參數(shù)，從而使該個人化神經(jīng)刺激模型所輸出的人體生理參數(shù)匹配于所量測的該電生理信號。另外，本發(fā)明更提供一種建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)，包括信號量測模塊，用以量測個人的電生理信號；模型產(chǎn)生器，用以產(chǎn)生具有預(yù)設(shè)的模型參數(shù)的個人化神經(jīng)刺激模型，使該個人化神經(jīng)刺激模型依據(jù)該模型參數(shù)產(chǎn)生人體生理參數(shù)；分析模塊，用以分析并比較該個人化神經(jīng)刺激模型所輸出的人體生理參數(shù)及該信號量測模塊所量測的該電生理信號；以及優(yōu)化模塊，利用參數(shù)優(yōu)化算法調(diào)整該模型參數(shù)，從而使該個人化神經(jīng)刺激模型依據(jù)調(diào)整后的模型參數(shù)所輸出的人體生理參數(shù)匹配于所量測的該電生理信號。由上述可知，本發(fā)明的建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)及方法，可根據(jù)不同的個體建構(gòu)適用于個人的神經(jīng)刺激模型，以改善現(xiàn)有技術(shù)中僅能以一般模型模擬個人神經(jīng)刺激系統(tǒng)的方法，進而使個人化神經(jīng)刺激系統(tǒng)的研究與分析將會更為簡易與準確。圖1為現(xiàn)有建構(gòu)神經(jīng)刺激模型的流程圖；圖2為人體耳朵結(jié)構(gòu)圖；圖3為本發(fā)明建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的方法流程圖；圖4為人工電子耳的電極陣列的等效電路示意圖；圖5A為本發(fā)明利用人工電子耳所量測的個人電生理信號的轉(zhuǎn)換阻抗矩陣；圖5B為本發(fā)明根據(jù)基因算法對個人化神經(jīng)刺激模型的模型參數(shù)進行優(yōu)化所產(chǎn)生的轉(zhuǎn)換阻抗矩陣；圖6為本發(fā)明建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)的架構(gòu)圖；以及圖7為本發(fā)明應(yīng)用于深層腦電刺激系統(tǒng)的量測示意圖。主要組件符號說明2人體耳朵21外耳道22中耳23內(nèi)耳24聽毛細胞25聽覺神經(jīng)4電極陣列401416電極6個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)61信號量測模塊62模型產(chǎn)生器63分析模塊64優(yōu)化模塊7深層腦電刺激系統(tǒng)71電極72頭顱73電壓計A、B、C、D、E、F轉(zhuǎn)換阻抗矩陣SllS13、S31S34步驟。具體實施例方式以下通過特定的具體實施方式說明本發(fā)明的實施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說明書所揭示的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其它優(yōu)點與功效。本發(fā)明亦可通過其它不同的具體實施方式加以施行或應(yīng)用。請參閱圖3，為本發(fā)明建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的方法的流程圖。首先，將用于量測電生理信號的電極植入人體特定部位。在步驟S31中，施加電流于一電極上以刺激起反應(yīng)及以另一電極量測該部位的電生理信號，同時，建立個人化神經(jīng)刺激模型，并使該模型依據(jù)模型參數(shù)默認值產(chǎn)生人體生理參數(shù)。在步驟S32中，分析該模型的人體生理參數(shù)與所量測的電生理信號是否匹配，若“否”，則進至步驟S33，根據(jù)參數(shù)優(yōu)化算法調(diào)整該模型參數(shù)(亦即改變步驟S31中的模型參數(shù)默認值)，從而使該個人化神經(jīng)刺激模型所輸出的人體生理參數(shù)匹配于所量測的該電生理信號。在步驟S34中，若步驟S32判斷結(jié)果為“是”，據(jù)此，可確定所產(chǎn)生的神經(jīng)刺激模型能具體模擬個人的生理反應(yīng)，有利于個人化神經(jīng)刺激系統(tǒng)的研究與分析。于上述步驟S31中，還包括以特定測試方法量測個人的電生理信號的步驟。而在步驟S32中，還包括將該特定測試方法套用于該個人化神經(jīng)刺激模型，使該模型依據(jù)該模型參數(shù)產(chǎn)生該人體生理參數(shù)，并判斷該人體生理參數(shù)是否匹配于所量測的該電生理信號的步驟，其中，該電生理信號為電壓生理信號、電流生理信號、電極阻抗信號(electrodeimpedance)或動作電位信號(actionpotential)0若匹配，則結(jié)束該模型的建構(gòu)程序，若不匹配，則持續(xù)分析該模型的人體生理參數(shù)與所量測的電生理信號，以通過該參數(shù)優(yōu)化算法調(diào)整該模型參數(shù)。于一實施例中，上述的電壓生理信號、電流生理信號、電極阻抗信號或動作電位信號系通過植入于人體特定部位的電極進行量測。另外，該模型參數(shù)可為該個人化神經(jīng)刺激模型的導(dǎo)電率(conductivity)，且該人體生理參數(shù)為該個人化神經(jīng)刺激模型依據(jù)該導(dǎo)電率所產(chǎn)生的電壓模擬信號、電流模擬信號、阻抗模擬信號或動作電位模擬信號。于另一實施例中，該個人化神經(jīng)刺激模型系根據(jù)有限元素法(finiteelement)所建立。于再一實施例中，該個人化神經(jīng)刺激模型可為人工電子耳模型、深層腦電刺激模型、脊髓電刺激模型、迷走神經(jīng)刺激模型、人工視網(wǎng)膜模型或心臟節(jié)率器模型。如圖4所示，為本發(fā)明的建構(gòu)神經(jīng)刺激模型的方法應(yīng)用于人工電子耳的一例。此實施例顯示人工電子耳系統(tǒng)中電極陣列4的等效電路示意圖。于該人工電子耳系統(tǒng)中，必須于耳蝸內(nèi)值入16個用以量測電壓生理信號的電極401416，組成一電極陣列4(16個電極并未全部顯示于圖中)，其中電極401與電極402之間形成阻抗R12。該量測方法為施加電流I1至電極401后，分別量測電壓生理信號V1V16，并以V1V16的電壓除以I1以求得人工電子耳系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換阻抗IaZlil6t5接著，重復(fù)以上步驟施加電流I2Ini至電極402416以求得其余的轉(zhuǎn)換阻抗Z2ilZ16,16，形成Ζ16>α6的轉(zhuǎn)換阻抗矩陣。據(jù)此，若欲建構(gòu)個人化的人工電子耳的神經(jīng)刺激模型，可利用參數(shù)優(yōu)化算法對前述圖3步驟S31中的個人化神經(jīng)刺激模型的模型參數(shù)進行優(yōu)化，使所建立的人工電子耳神經(jīng)刺激模型的輸出能非常近似于個人人工電子耳電極量測所得到的電生理信號(即本例中利用電極陣列4于個人耳朵所量測的轉(zhuǎn)換阻抗)。而上述的參數(shù)優(yōu)化算法可例如為基因算法(geneticalgorithm)、或其它種可得到全域最佳解(globaloptimumsolution)的智能算法。然而，本發(fā)明并不限制電生理信號的種類，只要是一般個體所能量測到的生理特征或神經(jīng)反應(yīng)，均可用于本發(fā)明而建構(gòu)出個人化神經(jīng)刺激模型。另外，本發(fā)明可針對同一神經(jīng)刺激模型利用不同的電生理信號調(diào)整其模塊參數(shù)，例如，可利用電壓生理信號及動作電位信號同時對模型參數(shù)進行調(diào)整，使最后產(chǎn)生的神經(jīng)刺激模型具備電壓反應(yīng)及神經(jīng)作動反應(yīng)的特性。請一并參閱圖5A、5B，圖5A為本發(fā)明根據(jù)上述圖4的電極陣列4所量測計算出的轉(zhuǎn)換阻抗矩陣A，在圖5B中，經(jīng)由基因算法第1次迭代(iteration)對個人化神經(jīng)刺激模型的模型參數(shù)(如導(dǎo)電率)進行調(diào)整，使該個人化神經(jīng)刺激模型依據(jù)調(diào)整后的模型參數(shù)產(chǎn)生新的轉(zhuǎn)換阻抗矩陣B，而后經(jīng)基因算法第4次、第8次、第12次以及第16次迭代對模型參數(shù)進行調(diào)整而分別產(chǎn)生轉(zhuǎn)換阻抗矩陣C、D、E及F。由此基因算法計算的過程可看出，經(jīng)由多次迭代對模型參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整，使該個人化神經(jīng)刺激模型所輸出的轉(zhuǎn)換阻抗矩陣將越趨近于個人所量測的轉(zhuǎn)換阻抗矩陣。以電極阻抗信號為例，當經(jīng)過多次的基因算法調(diào)整模型參數(shù)，能使得神經(jīng)刺激模型輸出的模擬電極阻抗信號與實際由個體量測的電極阻抗信號的差值越來越小，據(jù)此，可確定最后所產(chǎn)生的神經(jīng)刺激模型為一種個人化的生理反應(yīng)模擬系統(tǒng)。研究團隊可將此模型的輸出視為特定個體的神經(jīng)反應(yīng)信號，如此無需再對個人進行實際量測，有利于個人化神經(jīng)刺激系統(tǒng)的研究與分析。請一并參閱圖6，為本發(fā)明建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)的架構(gòu)圖。如圖所示，個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)6包括用以量測個人的電生理信號的信號量測模塊61、用以產(chǎn)生具有預(yù)設(shè)的模型參數(shù)的個人化神經(jīng)刺激模型，使該個人化神經(jīng)刺激模型依據(jù)該模型參數(shù)產(chǎn)生人體生理參數(shù)的模型產(chǎn)生器62、用以分析并比較該個人化神經(jīng)刺激模型所輸出的人體生理參數(shù)及該信號量測模塊所量測的該電生理信號的分析模塊63以及優(yōu)化模塊64，利用參數(shù)優(yōu)化算法調(diào)整該模型參數(shù)，從而使該個人化神經(jīng)刺激模型依據(jù)調(diào)整后的模型參數(shù)所輸出的人體生理參數(shù)匹配于所量測的該電生理信號。于一實施例中，該信號量測模塊61還包括多個設(shè)置于人體特定部位的電極，以由該電極量測個人的電生理信號，如電壓生理信號、電流生理信號或電極阻抗信號。于一實施例中，可將上述多個電極的至少一個作為感應(yīng)器，用以擷取其它電極所量測的動作電位信號，例如誘發(fā)復(fù)合動作電位(EvokedCompoundActionPotential)。于本發(fā)明的另一具體實施例中，可量測人工電子耳系統(tǒng)每個電極能使使用者剛剛聽到的電流值分貝大小的臨界準位(Thresholdlevel,Tlevel)以及最舒適或最大準位(Mostcomfortablelevel,Mlevel，也公知為Clevel)所需輸入的電流數(shù)值，并將所述這些數(shù)值的比值(T/Mlevel)作為電生理信號，據(jù)以對神經(jīng)刺激模型進行模型參數(shù)的優(yōu)化。圖7為深層腦電刺激(de印brainstimulation)系統(tǒng)7的量測示意圖，其原理如前所述，電極71設(shè)置于頭顱72內(nèi)部，施加電流于電極71上，并量測電壓計73上的電位，以計算其電生理信號，并根據(jù)參數(shù)優(yōu)化算法調(diào)整深層腦電刺激模型的預(yù)定的模型參數(shù)，從而使該深層腦電刺激模型所輸出的人體生理參數(shù)(又可稱為模擬電生理信號)匹配于所量測的該電生理信號，以建構(gòu)個人化的深層腦電刺激模型。綜上所述，本發(fā)明的建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)及方法，經(jīng)由參數(shù)優(yōu)化算法可求得匹配于實際量測的電生理信號的個人化神經(jīng)刺激系統(tǒng)模型，以更精密準確的模擬神經(jīng)刺激系統(tǒng)的反應(yīng)。上述實施方式僅例示性說明本發(fā)明的原理及其功效，而非用于限制本發(fā)明。任何本領(lǐng)域技術(shù)人員均可在不違背本發(fā)明的精神及范疇下，對上述實施方式進行修飾與改變。因此，本發(fā)明的權(quán)利保護范圍，應(yīng)如權(quán)利要求書所列。權(quán)利要求1.一種建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的方法，其特征在于，該方法包含以下步驟1)量測個人的電生理信號，且建立具有預(yù)設(shè)的模型參數(shù)的個人化神經(jīng)刺激模型，其中，該個人化神經(jīng)刺激模型依據(jù)該模型參數(shù)產(chǎn)生人體生理參數(shù)；以及2)分析該模型所產(chǎn)生的人體生理參數(shù)并根據(jù)參數(shù)優(yōu)化算法調(diào)整該模型的模型參數(shù)，從而使該個人化神經(jīng)刺激模型所輸出的人體生理參數(shù)匹配于所量測的該電生理信號。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的方法，其特征在于，步驟1)還包括以特定測試方法量測個人的電生理信號，且步驟幻還包括2-1)將該特定測試方法套用于該個人化神經(jīng)刺激模型，使該模型依據(jù)該模型參數(shù)產(chǎn)生該人體生理參數(shù)，并判斷該人體生理參數(shù)是否匹配于所量測的該電生理信號；以及2-2)若是，結(jié)束該模型的建構(gòu)程序，若否，利用該參數(shù)優(yōu)化算法調(diào)整該個人化神經(jīng)刺激模型的模型參數(shù)。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的方法，其特征在于，該個人化神經(jīng)刺激模型為人工電子耳模型、深層腦電刺激模型、脊髓電刺激模型、迷走神經(jīng)刺激模型、人工視網(wǎng)膜模型或心臟節(jié)率器模型。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的方法，其特征在于，該電生理信號為電壓生理信號、電流生理信號、電極阻抗信號或動作電位信號。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的方法，其特征在于，該電壓生理信號、電流生理信號、電極阻抗信號或動作電位信號通過植入于人體特定部位的電極進行量測。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的方法，其特征在于，該模型參數(shù)為該個人化神經(jīng)刺激模型的導(dǎo)電率，且該人體生理參數(shù)為該個人化神經(jīng)刺激模型依據(jù)該導(dǎo)電率所產(chǎn)生的電壓模擬信號、電流模擬信號、阻抗模擬信號或動作電位模擬信號。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的方法，其特征在于，該個人化神經(jīng)刺激模型根據(jù)有限元素法或其它數(shù)值方法建立。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的方法，其特征在于，該參數(shù)優(yōu)化算法為基因算法。9.一種建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)，其特征在于，包括信號量測模塊，用以量測個人的電生理信號；模型產(chǎn)生器，用以產(chǎn)生具有預(yù)設(shè)的模型參數(shù)的個人化神經(jīng)刺激模型，使該個人化神經(jīng)刺激模型依據(jù)該模型參數(shù)產(chǎn)生人體生理參數(shù)；分析模塊，用以分析并比較該個人化神經(jīng)刺激模型所輸出的人體生理參數(shù)及該信號量測模塊所量測的該電生理信號；以及優(yōu)化模塊，利用參數(shù)優(yōu)化算法調(diào)整該模型參數(shù)，從而使該個人化神經(jīng)刺激模型依據(jù)調(diào)整后的模型參數(shù)所輸出的人體生理參數(shù)匹配于所量測的該電生理信號。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)，其特征在于，模型產(chǎn)生器產(chǎn)生人工電子耳模型、深層腦電刺激模型、脊髓電刺激模型、迷走神經(jīng)刺激模型、人工視網(wǎng)膜模型或心臟節(jié)率器模型。11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)，其特征在于，該信號量測模塊還包括多個植入于人體特定部位的電極，以由該電極量測個人的電生理信號。12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)，其特征在于，該多個電極的至少一個為感應(yīng)器，用以擷取其它電極所量測的動作電位信號。全文摘要一種建構(gòu)個人化神經(jīng)刺激模型的系統(tǒng)及方法，首先，量測個人的電生理信號，且建立具有預(yù)設(shè)的模型參數(shù)的個人化神經(jīng)刺激模型，其中，該個人化神經(jīng)刺激模型依據(jù)該模型參數(shù)產(chǎn)生人體生理參數(shù)，接著，分析該模型所產(chǎn)生的人體生理參數(shù)并根據(jù)參數(shù)優(yōu)化算法調(diào)整該模型的模型參數(shù)，從而使該個人化神經(jīng)刺激模型所輸出的人體生理參數(shù)匹配于所量測的該電生理信號。據(jù)此，本發(fā)明可實現(xiàn)生物醫(yī)學(xué)上模擬神經(jīng)刺激反應(yīng)的個人化神經(jīng)刺激模型。文檔編號G06F19/00GK102467615SQ201110212958公開日2012年5月23日申請日期2011年7月26日優(yōu)先權(quán)日2010年11月10日發(fā)明者李宜軒,蔡德明申請人:財團法人交大思源基金會