本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)診斷和治療評(píng)估，具體涉及腦深部電刺激對(duì)運(yùn)動(dòng)障礙患者手部病理性震顫癥狀治療效果評(píng)估系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、運(yùn)動(dòng)障礙是一類影響運(yùn)動(dòng)控制的神經(jīng)系統(tǒng)疾病，通常會(huì)導(dǎo)致自主運(yùn)動(dòng)和非自主運(yùn)動(dòng)的異常。震顫是一種常見(jiàn)的運(yùn)動(dòng)障礙，表現(xiàn)為身體某一部位的非自主性、節(jié)律性顫動(dòng)。帕金森病是最常見(jiàn)的病理性震顫疾病之一，由于多巴胺系統(tǒng)的退化導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)控制功能受損，表現(xiàn)為靜止性震顫。肌張力障礙也會(huì)導(dǎo)致病理性震顫，通常在特定姿勢(shì)或運(yùn)動(dòng)時(shí)加劇。病理性震顫嚴(yán)重影響了患者的日常生活功能、社會(huì)交往、心理健康以及整體生活質(zhì)量。因此，早期的診斷和綜合評(píng)估策略對(duì)于減輕病理性震顫對(duì)患者生活的負(fù)面影響至關(guān)重要。腦深部電刺激(deep?brain?stimulation,dbs)是一種通過(guò)在腦內(nèi)特定區(qū)域植入電極，向這些區(qū)域傳遞電刺激，從而調(diào)節(jié)異常神經(jīng)活動(dòng)，改善患者病理性震顫的治療方法。dbs在改善運(yùn)動(dòng)障礙癥狀方面顯示出顯著效果，尤其對(duì)藥物難以控制的病理性震顫癥狀具有良好療效。

2、目前，對(duì)于病理性震顫的診斷和評(píng)估，大多依賴于神經(jīng)系統(tǒng)檢查結(jié)果、震顫評(píng)估量表來(lái)確定。然而，這些傳統(tǒng)評(píng)估技術(shù)和方法可能存在一些限制和缺點(diǎn)：(1)侵入性和不舒適性：神經(jīng)系統(tǒng)檢查可能需要患者接受較為侵入性的檢查，例如神經(jīng)系統(tǒng)的詳細(xì)檢查可能需要一些病人承受不適的檢查。如針刺式肌電圖檢查。(2)限制于特定環(huán)境：一些運(yùn)動(dòng)障礙患者，為了進(jìn)一步查患者顱內(nèi)情況，需行磁共振檢查。但磁共振檢查要求患者靜止，頭部或肢體震顫的患者容易導(dǎo)致影像掃描偽影，從而影響顱內(nèi)震顫相關(guān)狀態(tài)評(píng)估。一些輔助檢查如磁共振成像需要特定的設(shè)施和環(huán)境，限制了其在門(mén)診或移動(dòng)診斷環(huán)境中的應(yīng)用。(3)主觀性：震顫評(píng)估量表可能受到患者主觀報(bào)告和醫(yī)生主觀評(píng)估的影響，存在一定的主觀性和測(cè)量不準(zhǔn)確性的問(wèn)題，且缺乏對(duì)神經(jīng)肌肉活動(dòng)微觀層面的詳細(xì)分析。

3、為克服這些不足，基于表面肌電(surface?electromyography,semg)技術(shù)的評(píng)估方法應(yīng)運(yùn)而生，旨在提供更客觀、準(zhǔn)確的評(píng)估數(shù)據(jù)。semg記錄的是肌肉在活動(dòng)時(shí)神經(jīng)元產(chǎn)生的電信號(hào)，這些信號(hào)通過(guò)肌纖維和皮下組織傳導(dǎo)至皮膚表面形成電信號(hào)。病理性震顫是運(yùn)動(dòng)障礙患者外周神經(jīng)系統(tǒng)的典型表征，表現(xiàn)為肌肉持續(xù)的興奮收縮。因此，通過(guò)直接記錄肌肉電活動(dòng)可以評(píng)估運(yùn)動(dòng)障礙患者病理性震顫癥狀的病情嚴(yán)重程度。一方面，semg技術(shù)通過(guò)在皮膚表面放置電極來(lái)記錄肌肉電活動(dòng)，具有非侵入性，對(duì)患者更為舒適和安全?？梢栽诓煌瑫r(shí)間點(diǎn)和條件下對(duì)震顫進(jìn)行重復(fù)測(cè)量，不受限于環(huán)境。另一方面，客觀的生理信號(hào)有利于避免主觀評(píng)估的局限性，通過(guò)捕捉神經(jīng)肌肉活動(dòng)的細(xì)微變化可以提供對(duì)運(yùn)動(dòng)單元活動(dòng)在微觀層面的詳細(xì)分析。

4、目前，研究者們已經(jīng)提出了多種從semg角度評(píng)估患者在dbs前后的肌肉活動(dòng)特征的變化，主要集中于宏觀層面的肌電特征分析，常用的方法包括頻譜分析、信號(hào)形態(tài)分析和非線性動(dòng)力學(xué)分析。這些方法多采用單極或雙極電極，評(píng)估dbs不同參數(shù)設(shè)置對(duì)病理性震顫癥狀的影響?，F(xiàn)有解決方案主要包括：

5、1、不同dbs條件下帕金森病病理性震顫患者semg信號(hào)特征差異性分析方法。該方法使用雙極電極，基于頻譜、信號(hào)形態(tài)和非線性動(dòng)力學(xué)的方法，分析13名帕金森病病理性震顫患者的肌電特征。通過(guò)量化不同dbs參數(shù)設(shè)置(脈沖幅度、頻率和寬度)下的肌電信號(hào)特征來(lái)評(píng)估dbs的治療效果[1]。

6、2、基于主成分跟蹤方法評(píng)估dbs對(duì)帕金森病病理性震顫影響的方法。該方法使用單極或雙極電極(具體取決于患者)，基于相關(guān)維數(shù)和復(fù)發(fā)率特征，分析13名dbs開(kāi)啟(dbs-on)和關(guān)閉(dbs-off)狀態(tài)下的帕金森病病理性震顫患者以及13名健康對(duì)照組的semg數(shù)據(jù)。該方法通過(guò)量化dbs對(duì)帕金森病病理性震顫患者神經(jīng)肌肉功能的影響來(lái)評(píng)估治療效果[2]。

7、這些現(xiàn)有技術(shù)方案主要通過(guò)semg信號(hào)的振幅、頻率和非線性特征分析dbs前后的震顫改善效果，但存在以下不足：

8、缺陷1：高密度表面肌電采集的局限性?，F(xiàn)有方法多使用單極或雙極電極，采集信號(hào)的覆蓋范圍和通道數(shù)量有限，通常不足以全面捕捉目標(biāo)肌群的肌電活動(dòng)。由于電極數(shù)量有限，難以確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性，可能遺漏一些關(guān)鍵的肌電信號(hào)特征，影響分析結(jié)果的精度。

9、缺陷2：宏觀肌電信號(hào)特征的局限性。現(xiàn)有方法主要關(guān)注宏觀層面的肌電信號(hào)特征，多基于頻譜、信號(hào)形態(tài)和非線性動(dòng)力學(xué)等分析振幅和頻率等參數(shù)，對(duì)神經(jīng)元放電特性和規(guī)律的微觀層面研究不夠深入。這種不足限制了對(duì)dbs刺激前后神經(jīng)肌肉活動(dòng)變化的全面理解。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于hd-semg和神經(jīng)元分析的運(yùn)動(dòng)障礙治療效果評(píng)估系統(tǒng)，以評(píng)估dbs治療前后震顫癥狀的改善情況，幫助醫(yī)生制定和優(yōu)化治療方案。

2、本發(fā)明提供的基于hd-semg和神經(jīng)元分析的運(yùn)動(dòng)障礙治療效果評(píng)估系統(tǒng)，通過(guò)誘發(fā)運(yùn)動(dòng)障礙患者的手部病理性震顫癥狀，采集前臂hd表面肌電數(shù)據(jù)，并分析其微觀神經(jīng)元特性，從而準(zhǔn)確評(píng)估dbs治療前后運(yùn)動(dòng)障礙患者病理性震顫癥狀的改善效果。具體包括：運(yùn)動(dòng)障礙患者手部病理性震顫數(shù)據(jù)采集模塊，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，運(yùn)動(dòng)單元分解與識(shí)別模塊，微觀神經(jīng)元特性分析模塊；其中：

3、(一)所述數(shù)據(jù)采集平臺(tái)，是一種hd-semg采集設(shè)備，用于記錄運(yùn)動(dòng)障礙患者前臂屈肌肌群和伸肌肌群的256通道表面肌電數(shù)據(jù)。這種高密度的數(shù)據(jù)采集能力允許更精確地分析肌肉活動(dòng)模式和運(yùn)動(dòng)單元特征。

4、具體地，使用4片電極陣列采集單側(cè)前臂的hd-semg信號(hào)；每個(gè)電極陣列由64個(gè)凝膠圓電極組成，電極陣列方向與運(yùn)動(dòng)障礙患者肌纖維大致對(duì)齊。其中，2個(gè)電極陣列放置在屈肌肌群上，分別位于橈側(cè)腕伸肌和指伸肌的上方；2個(gè)電極陣列放置在伸肌肌群上；分別位于橈側(cè)腕伸肌和指伸肌的上方；采集的肌電信號(hào)將存儲(chǔ)在各個(gè)采集設(shè)備內(nèi)置的sd卡中，確保數(shù)據(jù)的完整性和穩(wěn)定性。

5、(二)所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，通過(guò)初步濾波、lms濾波器、基線漂移校正和信號(hào)歸一化等步驟，對(duì)原始肌電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。初步濾波用于去除工頻干擾并保留有效頻率范圍，lms濾波器自適應(yīng)調(diào)整系數(shù)以消除動(dòng)態(tài)噪聲，基線漂移校正通過(guò)多項(xiàng)式擬合去除慢性漂移，最后通過(guò)歸一化確保信號(hào)幅值的一致性，從而提高信號(hào)的清晰度和準(zhǔn)確性。

6、具體地：

7、(1)初步濾波：應(yīng)用低通濾波器和帶通濾波器對(duì)原始肌電信號(hào)進(jìn)行初步濾波(10hz到500hz)，以去除工頻干擾并保留有效的信號(hào)頻率范圍。低通濾波器用于去除高于信號(hào)頻率范圍的高頻噪聲。帶通濾波器用于保留肌電信號(hào)的主要成分，去除無(wú)關(guān)的低頻和高頻噪聲。

8、(2)lms濾波器：在初步濾波之后，使用最小均方(lms)自適應(yīng)濾波器來(lái)實(shí)時(shí)調(diào)整濾波器系數(shù)，以最小化輸出信號(hào)與期望信號(hào)之間的誤差，從而消除動(dòng)態(tài)噪聲，提高信號(hào)質(zhì)量。誤差信號(hào)由期望信號(hào)和濾波器輸出之間的差值決定。lms的核心是基于梯度下降法逐步調(diào)整濾波器系數(shù)ωi(n)來(lái)最小化誤差信號(hào)的均方值。通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)j(n)對(duì)濾波器系數(shù)ωi(n)求偏導(dǎo)，得到梯度，用梯度下降法更新濾波器系數(shù)。

9、(3)基線漂移校正：基線漂移是由電極-皮膚界面阻抗變化或其他慢性干擾引起的低頻成分。通過(guò)多項(xiàng)式擬合技術(shù)，可以對(duì)信號(hào)的非線性趨勢(shì)進(jìn)行校正，去除基線漂移。使用最小二乘法對(duì)給定信號(hào)進(jìn)行擬合，得到多項(xiàng)式系數(shù)，然后從原始信號(hào)中減去該漂移信號(hào)。

10、(4)信號(hào)歸一化：將信號(hào)幅值進(jìn)行最小-最大歸一化，將信號(hào)幅值歸一化到[0,1]范圍，確保信號(hào)的尺度一致性，減少電極-皮膚界面阻抗差異帶來(lái)的影響。

11、上述預(yù)處理模塊能有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜的信號(hào)環(huán)境，在去除噪聲和漂移的同時(shí)提高信號(hào)的清晰度和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的信號(hào)分析和處理提供可靠的輸入。

12、(三)所述運(yùn)動(dòng)單元分解與識(shí)別模塊，用于對(duì)運(yùn)動(dòng)障礙患者屈肌肌群和伸肌肌群分別進(jìn)行運(yùn)動(dòng)單元分解，包括：

13、(1)去均值化、徑向基函數(shù)變換和主成分分析子模塊；通過(guò)去均值化，消除信號(hào)的基線偏移，確保分析的精度；使用徑向基函數(shù)變換，將信號(hào)映射到一個(gè)非線性高維空間，從而更好地捕捉復(fù)雜的信號(hào)特征；應(yīng)用主成分分析對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，提取主要特征，減少噪聲影響并提升后續(xù)分析的效率和準(zhǔn)確性；

14、(2)運(yùn)動(dòng)單元提取子模塊，使用結(jié)合q-非高斯性度量的fastica算法，對(duì)降維后的肌電信號(hào)進(jìn)行分解；q-非高斯性度量通過(guò)引入tsallis熵及調(diào)節(jié)參數(shù)，提供更好的魯棒性，能有效處理噪聲和異常值；通過(guò)固定點(diǎn)迭代優(yōu)化權(quán)重向量，更新權(quán)重向量以最大化q-非高斯性度量；在每次迭代中，進(jìn)行g(shù)ram-schmidt正交化處理，確保獨(dú)立成分之間的正交性，保持分解結(jié)果的有效性；

15、(3)有效的運(yùn)動(dòng)單元識(shí)別子模塊，根據(jù)分解出的獨(dú)立成分，使用morlet小波分解肌電信號(hào)，通過(guò)檢測(cè)小波系數(shù)中的顯著局部極值并二值化，生成運(yùn)動(dòng)單元放電時(shí)刻的01值時(shí)間序列；

16、(4)篩選和后處理子模塊，即對(duì)獲得的放電時(shí)刻序列進(jìn)行篩選和后處理；包括，通過(guò)傅里葉變換提取頻率范圍在4hz到35hz之間的主要頻率分量，保留符合該頻率范圍的運(yùn)動(dòng)單元源；通過(guò)計(jì)算交叉相關(guān)函數(shù)和構(gòu)建同步矩陣識(shí)別同步放電的運(yùn)動(dòng)單元源對(duì)；對(duì)于識(shí)別出的同步源，通過(guò)信號(hào)能量和穩(wěn)定性評(píng)估綜合評(píng)分，并最終保留評(píng)分最高的同步源，從而保證所選運(yùn)動(dòng)單元源的質(zhì)量和穩(wěn)定性。

17、進(jìn)一步地：

18、(1)去均值化、徑向基函數(shù)變換和主成分分析子模塊；其中：

19、去均值化的主要目的是消除信號(hào)中的基線漂移，使得信號(hào)數(shù)據(jù)中心化于零。具體地，對(duì)每個(gè)通道計(jì)算其均值，從每個(gè)通道的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)中減去該通道的均值，得到去均值化后semg信號(hào)。

20、徑向基函數(shù)(rbf)變換，是對(duì)去均值化后semg信號(hào)映射到高維特征空間，從而捕捉信號(hào)的復(fù)雜非線性特性，使得獨(dú)立成分之間的非線性關(guān)系更加顯著，更好地反向解算運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元的放電脈沖信號(hào)，使得后續(xù)的處理(如主成分分析或運(yùn)動(dòng)單元分解)能夠更有效地識(shí)別和分離不同的運(yùn)動(dòng)單元。

21、主成分分析，包括對(duì)經(jīng)過(guò)rbf變換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使得每個(gè)特征具有零均值和單位方差，以保證不同特征具有相同的尺度。計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣，為協(xié)方差矩陣添加正則化項(xiàng)，以提高其穩(wěn)定性并減少噪聲的影響。

22、對(duì)正則化后的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，求得特征值和特征向量。選擇前k個(gè)特征值最大的特征向量作為主成分，這些特征向量構(gòu)成新的特征空間。使用選擇的主成分對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行投影，完成降維。

23、(2)運(yùn)動(dòng)單元提取子模塊，使用結(jié)合q-非高斯性度量的fastica算法，對(duì)降維后的肌電信號(hào)進(jìn)行反向解算，從而分離出各個(gè)獨(dú)立的運(yùn)動(dòng)單元。

24、傳統(tǒng)fastica算法通常使用負(fù)熵作為非高斯性的度量。負(fù)熵利用熵的差值來(lái)衡量一個(gè)信號(hào)的非高斯性。然而，負(fù)熵對(duì)異常值和噪聲較為敏感，這可能導(dǎo)致在存在噪聲的情況下，獨(dú)立成分的提取精度下降。q-非高斯性度量通過(guò)引入tsallis熵，提供了一種更為廣義的非高斯性度量方式。與傳統(tǒng)的非高斯性度量(如基于負(fù)熵的度量)相比，q-非高斯性度量引入了一個(gè)可調(diào)參數(shù)q，通過(guò)調(diào)節(jié)這個(gè)參數(shù)，可以控制對(duì)異常值的魯棒性。通過(guò)固定點(diǎn)迭代算法，逐步更新權(quán)重向量，以最大化q-非高斯性度量。在每次迭代中，為了確保各個(gè)獨(dú)立成分之間的正交性，通過(guò)gram-schmidt正交化過(guò)程對(duì)更新后的權(quán)重向量進(jìn)行正交化處理。

25、(3)有效的運(yùn)動(dòng)單元識(shí)別子模塊，根據(jù)分解出的獨(dú)立成分，使用morlet小波函數(shù)將肌電信號(hào)分解為不同尺度的小波系數(shù)，以提取顯著的特征用于放電事件的檢測(cè)。

26、具體地，在小波系數(shù)中檢測(cè)顯著的局部最大值，作為潛在的放電事件。局部最大值可以通過(guò)比較小波系數(shù)鄰域內(nèi)的值來(lái)確定。對(duì)小波系數(shù)中的局部極值進(jìn)行二值化處理，超過(guò)閾值的部分標(biāo)記為1(放電時(shí)刻)，其余部分標(biāo)記為0(背景噪聲)。整合所有放電事件的二值化結(jié)果，生成標(biāo)記運(yùn)動(dòng)單元放電時(shí)刻的01值時(shí)間序列。

27、(4)篩選和后處理子模塊，即對(duì)獲得的放電時(shí)刻序列進(jìn)行篩選和后處理。包括，通過(guò)傅里葉變換提取頻率范圍在4hz到35hz之間的主要頻率分量，保留符合該頻率范圍的運(yùn)動(dòng)單元源；通過(guò)計(jì)算交叉相關(guān)函數(shù)和構(gòu)建同步矩陣識(shí)別同步放電的運(yùn)動(dòng)單元源對(duì)；對(duì)于識(shí)別出的同步源，通過(guò)信號(hào)能量和穩(wěn)定性評(píng)估綜合評(píng)分，并最終保留評(píng)分最高的同步源，從而保證所選運(yùn)動(dòng)單元源的質(zhì)量和穩(wěn)定性。

28、具體地，對(duì)每個(gè)運(yùn)動(dòng)單元的放電時(shí)刻序列應(yīng)用傅里葉變換，獲得頻譜并計(jì)算信號(hào)的功率譜密度。選擇頻率范圍在4hz到35hz之間的主要頻率分量，保留在此范圍內(nèi)的運(yùn)動(dòng)單元源。對(duì)于每一對(duì)運(yùn)動(dòng)單元源a和b，計(jì)算它們放電序列之間的交叉相關(guān)函數(shù)，用于評(píng)估兩個(gè)信號(hào)序列的同步程度。將所有運(yùn)動(dòng)單元源的同步度計(jì)算結(jié)果構(gòu)建同步矩陣。對(duì)同步矩陣進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，識(shí)別不同運(yùn)動(dòng)單元源之間的同步放電現(xiàn)象。篩選出同步度顯著的運(yùn)動(dòng)單元源對(duì)，并標(biāo)記這些源為具有顯著同步放電現(xiàn)象的源。對(duì)于每個(gè)同步源，通過(guò)計(jì)算信號(hào)能量、信號(hào)穩(wěn)定性(標(biāo)準(zhǔn)差)來(lái)評(píng)估每個(gè)同步源的質(zhì)量。計(jì)算每個(gè)同步源的綜合評(píng)分，根據(jù)綜合評(píng)分選擇評(píng)分最高的同步源。選擇評(píng)分最高的同步源作為最終保留的運(yùn)動(dòng)單元源，這樣可以有效地從多個(gè)同步源中選擇最具有代表性的源。這種方法確保了保留的源具有最佳的質(zhì)量和穩(wěn)定性，為后續(xù)分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

29、(四)所述微觀神經(jīng)元特性分析模塊，包括通過(guò)計(jì)算運(yùn)動(dòng)單元的瞬時(shí)放電率并統(tǒng)計(jì)運(yùn)動(dòng)單元的放電模式，在微觀層面上分析神經(jīng)元的放電特性和規(guī)律。通過(guò)分析肌電信號(hào)在dbs前后的微觀層面運(yùn)動(dòng)特征的差異性變化，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估腦深部電刺激治療前后運(yùn)動(dòng)障礙患者震顫癥狀的改善效果。具體包括：

30、(1)運(yùn)動(dòng)單元瞬時(shí)放電率分析子模塊。運(yùn)動(dòng)單元放電脈沖間的瞬時(shí)放電率的計(jì)算公式為：

31、

32、其中，δn為兩個(gè)連續(xù)放電時(shí)刻之間的采樣點(diǎn)數(shù)，fs為采樣率。據(jù)此分析運(yùn)動(dòng)障礙患者在術(shù)前、dbs-on和dbs-off三種條件下不同肌群的運(yùn)動(dòng)單元分解結(jié)果及瞬時(shí)放電率，并以此評(píng)估運(yùn)動(dòng)障礙患者在不同條件下的神經(jīng)元活動(dòng)變化。這些變化直接反映了dbs對(duì)神經(jīng)元活動(dòng)的調(diào)節(jié)效果。通過(guò)微觀分析理解和調(diào)整運(yùn)動(dòng)單元的放電模式，從而實(shí)現(xiàn)通過(guò)調(diào)控dbs改善癥狀的目標(biāo)。

33、(2)運(yùn)動(dòng)單元放電模式分析子模塊。通過(guò)統(tǒng)計(jì)所有運(yùn)動(dòng)單元的瞬時(shí)放電速率并繪制成直方圖，展示dbs對(duì)放電模式的干預(yù)效果。直方圖的統(tǒng)計(jì)和繪制能夠幫助研究者和臨床醫(yī)生觀察dbs干擾后的神經(jīng)活動(dòng)變化，并將病理性神經(jīng)活動(dòng)調(diào)整為更符合正常生理節(jié)律的模式。通過(guò)優(yōu)化這些放電模式，能夠有效改善震顫癥狀。

34、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明優(yōu)點(diǎn)主要有：

35、(1)高密度表面肌電采集的全面性和準(zhǔn)確性

36、與現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)障礙評(píng)估技術(shù)如侵入性腰椎穿刺以獲取腦脊液樣本相比，具有非侵入性，對(duì)患者更為舒適和安全。與單純應(yīng)用震顫評(píng)估量表進(jìn)行人工的經(jīng)驗(yàn)性肉眼觀察評(píng)分相比，本發(fā)明通過(guò)使用256通道hd-semg采集設(shè)備，顯著提高了數(shù)據(jù)采集的全面性、準(zhǔn)確性和客觀性。選取與手部運(yùn)動(dòng)密切相關(guān)的前臂屈伸肌群作為目標(biāo)肌群，并通過(guò)誘發(fā)震顫癥狀來(lái)采集高密度表面肌電數(shù)據(jù)，確保了數(shù)據(jù)覆蓋的廣度和細(xì)致程度。這使得本發(fā)明能夠獲取更豐富、更可靠的肌電數(shù)據(jù)，相較于傳統(tǒng)的單極或雙極電極技術(shù)，有著明顯的優(yōu)勢(shì)。

37、(2)微觀神經(jīng)元特性分析的精確性

38、通過(guò)計(jì)算運(yùn)動(dòng)單元的瞬時(shí)放電率和放電模式，深入分析神經(jīng)元的放電特性和規(guī)律，從微觀層面評(píng)估運(yùn)動(dòng)障礙患者病理性震顫的病情和治療效果。這種精確的微觀分析方法，使得本發(fā)明不僅能夠準(zhǔn)確捕捉神經(jīng)元活動(dòng)的動(dòng)態(tài)變化，還能系統(tǒng)性地統(tǒng)計(jì)和分析運(yùn)動(dòng)單元的放電模式。結(jié)果表明，在dbs治療前后，神經(jīng)元活動(dòng)在微觀層面上發(fā)生了顯著變化，dbs能夠降低運(yùn)動(dòng)單元的節(jié)律性放電，減少運(yùn)動(dòng)單元之間的放電同步性，并抑制病理運(yùn)動(dòng)單元的活動(dòng)。這種精確的微觀分析不僅提高了診斷和治療的精確性，還能為個(gè)性化治療方案的制定提供科學(xué)依據(jù)，幫助醫(yī)生更有效地制定和調(diào)整治療方案，從而提高治療效果。