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基于机器学习的深度脑刺激电极阵列优化系统
- 专利权人:
- 天津大学
- 发明人:
- 王江,苏斐,刘宇,李会艳,邓斌,刘晨,魏熙乐,于海涛,张镇
- 申请号：
- CN201610839586.X
- 公开号：
- CN106345056A
- 申请日:
- 2016.09.21
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种基于机器学习的深度脑刺激电极阵列优化系统，利用ANSYS软件仿真深度脑刺激电极阵列，并根据神经影像数据构建三维的神经组织电导模型，然后通过有限元分析求解特定组织位置的刺激电场强度；将刺激电场结合时变的脉冲序列作用于NERUON软件仿真的帕金森病灶区的单神经元多间室模型及神经网络模型，寻找电极附近神经元被影响的空间范围；应用机器学习分类算法寻找有效特征并进行分类建模，实现依据帕金森疾病的刺激靶点特征选择刺激配置的优化。有益效果是将机器学习分类算法应用于生理信号特征的分类建模，提出了深度脑刺激电极阵列最优刺激配置的方案，有效地解决传统临床应用中的反复试验方法存在的耗时久、不能得到最优刺激配置的缺陷。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
