植入式神经刺激器和植入式神经刺激系统

摘要

本申请提供一种植入式神经刺激器和植入式神经刺激系统，其控制器被配置为：实时感测推荐电极组合对应的两个电极的电位，计算实时电压；获取推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号，将推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号输入相似度检测模型，得到相似度，当相似度不大于预设相似度时，将推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号输入状态分类模型，得到患者的实时状态类型，基于患者的实时状态类型，获取参数配置信息，控制电极以递送治疗。只有当特征信号发生变化后，再获取实时状态类型，节省了运算资源，提高了植入式神经刺激系统其余功能所对应的进程的运行速度。

说明书

技术领域

本申请涉及植入式神经刺激器技术领域，尤其涉及植入式神经刺激器和植入式神经刺激系统。

背景技术

植入式神经刺激系统主要包括植入体内的刺激器、电极以及体外的程控设备。现有的神经调控技术主要是通过立体定向手术在体内特定结构(即靶点)植入电极，并由植入患者体内的刺激器经电极向靶点发放电脉冲，调控相应神经结构和网络的电活动及其功能，从而改善症状、缓解病痛。

患者在医院接受医生神经调控后，回到家后随着环境变化或者自身状态的变化，例如吃药、运动、睡觉等行为造成的自身状态的变化，需要对患者体内的刺激器的参数进行微调以达到最好的刺激效果。

通常情况下，现有的参数调整方法一般都是由医生设定一个刺激参数范围，由患者自行调节，此种调节方法是一种被动且非常不准确的调节方法，实际的效果并不理想。也有通过根据医生设定的随时间变化的刺激参数组来让设备自动切换参数的方法，这种方法同样无法精确匹配患者状态，刺激效果较差。

中国发明专利CN113244533A公开了一种参数调整方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法包括：利用设置于患者体外的程控设备接收标记操作，响应于标记操作，利用刺激器采集患者的脑电信号；将患者的脑电信号和状态类型关联存储至第一数据集；利用第一数据集训练第一深度学习模型，得到状态分类模型；利用刺激器采集患者的实时脑电信号；将实时脑电信号输入状态分类模型，得到实时脑电信号对应的实时状态类型；获取实时状态类型对应的参数配置信息；利用程控设备调整刺激器的参数，以使刺激器对患者施加对应的电刺激。该方法可以为患者施加及时且准确的电刺激，刺激效果佳。

然而，上述现有技术中，需要对实时脑电信号进行实时地分析与运算，从而实时地获得脑电信号对应的实时状态类型，状态分类模型实时运行计算，导致运算量大，占用宝贵的运算资源，降低了植入式神经刺激系统其余功能所对应的进程的运行速度。

发明内容

本申请的目的在于提供植入式神经刺激器和植入式神经刺激系统，解决了现有技术中进行参数调整时，植入式神经刺激系统的运算量大，占用宝贵的运算资源，降低了植入式神经刺激系统其余功能所对应的进程的运行速度的问题。

本申请的目的采用以下技术方案实现：

第一方面，本申请提供了一种植入式神经刺激器的参数调整方法，应用于植入式神经刺激器，所述植入式神经刺激器包括：多个电极，所述多个电极能够定位于患者脑内，以向所述患者递送治疗或者感测电活动；治疗递送电路，所述治疗递送电路可操作地耦接到所述多个电极以向所述患者递送治疗；感测电路，所述感测电路可操作地耦接到所述多个电极以感测电活动；控制器，所述控制器包括可操作地耦接到所述治疗递送电路和所述感测电路的处理电路系统；所述方法包括：通过感测电路，实时感测推荐电极组合对应的两个电极的电位，所述推荐电极组合包括所述多个电极的其中两个，基于所述推荐电极组合对应的两个电极的电位，计算所述推荐电极组合对应的两个电极之间的实时电压；基于从预设时刻至当前时刻内所述推荐电极组合对应的两个电极之间的实时电压，获取所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号，所述预设时刻在所述当前时刻之前，将所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号输入相似度检测模型，得到所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度，所述相似度检测模型是预先训练得到的，当所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度不大于预设相似度时，将所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号输入状态分类模型，得到所述患者的实时状态类型，所述状态分类模型是预先训练得到的，基于所述患者的实时状态类型，获取参数配置信息，基于所述参数配置信息，通过所述治疗递送电路，控制所述多个电极中的一个或多个向所述患者递送治疗。

该技术方案的有益效果在于，利用推荐电极组合对应的电极的电位获得两个电极之间的电压，然后根据该电压获得实时特征信号，检测实时特征信号相比于上一时刻的相似度，只有当相似度不大于预设相似度时(意味着当前时刻的实时特征信号与上一时刻的实时特征信号不同)，才会对当前时刻的实时特征信号进行分类，得到实时状态类型，并根据该实时状态类型获取参数配置信息用以控制电极向患者递送治疗；相比于实时获取状态类型，实时获取相似度的运算量更低，节省了运算资源，提高了植入式神经刺激系统其余功能所对应的进程的运行速度。

在一些可选实施例中，所述方法还包括：通过所述感测电路，感测所述多个电极的电位；基于感测到的所述多个电极的电位，计算其中任意两个电极的电位的差值，得到所述任意两个电极之间的电压；基于预设时间范围以内的所述任意两个电极之间的电压，获取所述任意两个电极形成的电极组合对应的特征信号；基于每个电极组合对应的特征信号的信号强度、脉宽以及所述特征信号与期望信号的相似度中的一种或多种，获取每个电极组合对应的得分；基于所有电极组合对应的得分，将得分最高的电极组合作为所述推荐电极组合。

该技术方案的有益效果在于，提供一种获取推荐电极组合的方法，基于预设时间范围内的任意两个电极之间的电压，获取特征信号，然后基于多个特征信号的一种或多种特征计算得分，将得分最高者作为推荐电极组合，所得到的推荐电极组合可以最大程度上反应患者的真实状态，使得基于该推荐电极组合所进行的参数调整更加准确。

在一些可选实施例中，所述基于所述患者的实时状态类型，获取参数配置信息包括：将所述患者的实时状态类型输入参数配置模型，得到所述实时状态类型对应的参数配置信息，所述参数配置模型是预先训练得到的；或者将所述患者的实时状态类型发送至程控设备，以使程控设备将所述实时状态类型发送至所述患者对应的用户设备，以及接收所述程控设备发送的参数配置信息，所述参数配置信息是手动配置得到的。

该技术方案的有益效果在于，利用参数配置模型基于实时状态类型获取参数配置信息，能够快速、自动化地获取参数配置信息，及时地响应患者状态的变化，提高向患者递送治疗的效果；或者，利用手动配置基于实时状态类型获取参数配置信息，所得的参数配置信息准确，并且能够灵活地对特定患者进行参数调整，有助于提高治疗效果。

在一些可选实施例中，所述患者对应的用户设备的获取包括以下步骤：基于所述患者的实时状态类型，查询与所述实时状态类型相应的实时通信等级，其中，针对所述患者，每个通信等级对应一个或多个用户设备，且每个所述通信等级对应的用户设备是手动配置得到的，所述实时通信等级是所述通信等级的其中一个；获取所述患者对应的处于所述实时通信等级的用户设备。

该技术方案的有益效果在于，基于实时状态类型确定该状态类型对应的实时通信等级，并基于该实时通信等级来获取患者对应的用户设备，能够针对患者不同的实时状态类型，获取不同的用户设备，使得当患者处于不同的状态时，相应的人员能够及时获知患者的状态。

在一些可选实施例中，所述基于所述参数配置信息，通过所述治疗递送电路，控制所述多个电极中的一个或多个向所述患者递送治疗包括：基于所述参数配置信息，通过所述治疗递送电路，控制所述推荐电极组合对应的两个电极向所述患者递送治疗。

该技术方案的有益效果在于，基于参数配置信息基于推荐电极组合对应的电极来递送治疗，由于参数配置信息是基于推荐电极组合得到的，因此，基于推荐电极组合对应的电极来递送治疗会更加准确。

在一些可选实施例中，所述方法还包括：当所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度不大于预设相似度时，确定所述患者发生状态变化，并且记录所述当前时刻和所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号。

该技术方案的有益效果在于，利用相似度来确定患者状态的变化并记录当前时刻及其对应的实时特征信号，能够使得患者状态的变化以及对应的实时特征信号具有可追溯性，帮助医务人员对患者的状态进行回访和/或研究。

在一些可选实施例中，所述方法还包括：将所述患者的实时状态类型发送至程控设备，以使所述程控设备向所述患者对应的用户设备发送包含所述实时状态类型的状态变化提示信息；利用所述程控设备接收所述患者对应的用户设备发送的对所述实时状态类型的确认操作或者修改操作，确认或者修改所述实时状态类型，再将所述实时状态类型和所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号关联存储，作为训练数据，用于对所述状态分类模型进行更新。

该技术方案的有益效果在于，将状态变化提示信息发送至用户设备，并接收用户的确认或修改操作，并将确认或修改后的实时状态类型与实时特征信号关联存储用以更新状态分类模型，能够通过手动对实时状态分类的确认和修改进一步地优化状态分类模型的识别准确度，进而最终提高参数调整的准确度。

在一些可选实施例中，所述方法还包括：通过所述治疗递送电路，控制所述多个电极中的一个或多个向所述患者递送治疗；在递送治疗的过程中，通过所述感测电路，感测所述多个电极的电位。

该技术方案的有益效果在于，在递送治疗的过程中，感测多个电极的电位，能够反映治疗过程中患者状态的变化，所进行的参数调整可以反映出治疗对于患者状态的影响，便于医务人员的调整及研究。

第二方面，本申请提供一种植入式神经刺激器，包括：多个电极，所述多个电极能够定位于患者脑内，以向所述患者递送治疗或者感测电活动；治疗递送电路，所述治疗递送电路可操作地耦接到所述多个电极以向所述患者递送治疗；感测电路，所述感测电路可操作地耦接到所述多个电极以感测电活动；控制器，所述控制器包括可操作地耦接到所述治疗递送电路和所述感测电路的处理电路系统，所述控制器被配置成：通过所述感测电路，实时感测推荐电极组合对应的两个电极的电位，所述推荐电极组合包括所述多个电极的其中两个，基于所述推荐电极组合对应的两个电极的电位，计算所述推荐电极组合对应的两个电极之间的实时电压；基于从预设时刻至当前时刻内所述推荐电极组合对应的两个电极之间的实时电压，获取所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号，所述预设时刻在所述当前时刻之前，将所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号输入相似度检测模型，得到所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度，所述相似度检测模型是预先训练得到的，当所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度不大于预设相似度时，将所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号输入状态分类模型，得到所述患者的实时状态类型，所述状态分类模型是预先训练得到的，基于所述患者的实时状态类型，获取参数配置信息，基于所述参数配置信息，通过所述治疗递送电路，控制所述多个电极中的一个或多个向所述患者递送治疗。

在一些可选实施例中，所述控制器还被配置成采用如下方式获取所述推荐电极组合：通过所述感测电路，感测所述多个电极的电位；基于感测到的所述多个电极的电位，计算其中任意两个电极的电位的差值，得到所述任意两个电极之间的电压；基于预设时间范围以内的所述任意两个电极之间的电压，获取所述任意两个电极形成的电极组合对应的特征信号；基于每个电极组合对应的特征信号的信号强度、脉宽以及所述特征信号与期望信号的相似度中的一种或多种，获取每个电极组合对应的得分；基于所有电极组合对应的得分，将得分最高的电极组合作为所述推荐电极组合。

在一些可选实施例中，所述控制器被进一步配置成采用如下方式获取所述参数配置信息：将所述患者的实时状态类型输入参数配置模型，得到所述实时状态类型对应的参数配置信息，所述参数配置模型是预先训练得到的；或者

将所述患者的实时状态类型发送至程控设备，以使程控设备将所述实时状态类型发送至所述患者对应的用户设备，以及接收所述程控设备发送的参数配置信息，所述参数配置信息是手动配置得到的。

在一些可选实施例中，所述控制器还被配置成采用如下方式获取所述患者对应的用户设备：基于所述患者的实时状态类型，查询与所述实时状态类型相应的实时通信等级，其中，针对所述患者，每个通信等级对应一个或多个用户设备，且每个所述通信等级对应的用户设备是手动配置得到的，所述实时通信等级是所述通信等级的其中一个；获取所述患者对应的处于所述实时通信等级的用户设备。

在一些可选实施例中，所述控制器被进一步配置成采用如下方式向所述患者递送治疗：基于所述参数配置信息，通过所述治疗递送电路，控制所述推荐电极组合对应的两个电极向所述患者递送治疗。

在一些可选实施例中，所述控制器还被配置成：当所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度不大于预设相似度时，确定所述患者发生状态变化，并且记录所述当前时刻和所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号。

在一些可选实施例中，所述控制器还被配置成：将所述患者的实时状态类型发送至程控设备，以使所述程控设备向所述患者对应的用户设备发送包含所述实时状态类型的状态变化提示信息；利用所述程控设备接收所述患者对应的用户设备发送的对所述实时状态类型的确认操作或者修改操作，确认或者修改所述实时状态类型，再将所述实时状态类型和所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号关联存储，作为训练数据，用于对所述状态分类模型进行更新。

在一些可选实施例中，所述控制器还被配置成：通过所述治疗递送电路，控制所述多个电极中的一个或多个向所述患者递送治疗；在递送治疗的过程中，通过所述感测电路，感测所述多个电极的电位。

第三方面，本申请提供一种植入式神经刺激系统，包括程控设备和上述任一项植入式神经刺激器。

在一些可选实施例中，所述程控设备设置有触摸显示屏。

触摸显示屏可以方便患者对程控设备进行操作。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够使本领域技术人员能够更清楚地了解本申请的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本申请的较佳实施例并配合详细附图说明如后。

附图说明

下面结合附图和实施例对本申请进一步说明。

图1是现有技术中的一种参数调整方法的简要流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种参数调整方法的简要流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种参数调整方法的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的另一种参数调整方法的部分流程示意图；

图5是本申请实施例提供的一种获取参数配置信息的流程示意图；

图6是本申请实施例提供的一种获取患者对应的用户设备的流程示意图；

图7是本申请实施例提供的又一种参数调整方法的部分流程示意图；

图8是本申请实施例提供的又一种参数调整方法的部分流程示意图；

图9是本申请实施例提供的又一种参数调整方法的部分流程示意图；

图10是本申请实施例提供的一种植入式神经刺激器的结构示意图；

图11是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图12是本申请实施例提供的一种用于实现参数调整方法的程序产品的结构示意图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本申请做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。

图1示出了现有技术中的植入式神经刺激器的参数调整方法的简要流程，其中，患者状态类型的变化是基于实时地获取患者的实时状态类型并判断实时状态类型是否发生变化而进行判断的，在该过程中，需要实时地利用状态分类模型进行分类运算，占用的运算资源较大。

图2示出了本申请实施例提供的植入式神经刺激器的参数调整方法的简要流程，其中，患者状态类型的变化是先判断患者的实时特征信号是否发生变化，只有当实时特征信号发生变化后，才利用状态分类模型进行分类运算，得到患者的实时状态类型，在该过程中，无需实时地利用状态分类模型进行分类运算，而判断实时特征信号是否发生变化的运算量要远小于利用状态分类模型进行分类运算，因此，该过程占用的运算资源更小。

继续参见图2，合并参见图3及图10，本申请实施例提供了一种植入式神经刺激器的参数调整方法，应用于植入式神经刺激器，所述植入式神经刺激器包括：多个电极101，所述多个电极101能够定位于患者脑内，以向所述患者递送治疗或者感测电活动；治疗递送电路102，所述治疗递送电路102可操作地耦接到所述多个电极101以向所述患者递送治疗；感测电路103，所述感测电路103可操作地耦接到所述多个电极101以感测电活动；控制器104，所述控制器104包括可操作地耦接到所述治疗递送电路102和所述感测电路103的处理电路系统；所述方法包括步骤S101～S107。

其中，植入式神经刺激器是指通过产生电刺激，刺激患者体内的特定神经或肌肉，对患者的特定症状进行干预，从而治疗患者的装置，例如是，脑深部电刺激系统(DeepBrain Stimulation，简称DBS)，植入式脑皮层刺激系统(Cortic al Nerve Stimulation，简称CNS)，植入式脊髓电刺激系统(Spinal Cord Stimu lation，简称SCS)，植入式骶神经电刺激系统(Sacral Nerve Stimulation，简称SNS)，植入式迷走神经电刺激系统(VagusNerve Stimulation，简称VNS)等。刺激器的参数例如是频率(单位时间1s内的脉冲个数，单位为Hz)、脉宽(每个脉冲的持续时间，单位为μs)、和幅值(一般用电压表述，即每个脉冲的强度，单位为V)。在具体应用中，可以在电流模式或者电压模式下对刺激器的各参数进行调节。

本申请实施例中的患者，可以是帕金森患者，或者抑郁症患者、强迫症患者等精神疾病类患者，还可以是药物成瘾症患者或者戒毒人员。

对于帕金森患者而言，最常采用的参数是130Hz、60μs和2-3V的电压。对于具有震颤症状的患者而言，大于100Hz的脉冲刺激才能有效，而低频率的刺激甚至会加重震颤。

步骤S101：通过所述感测电路，实时感测推荐电极组合对应的两个电极的电位，所述推荐电极组合包括所述多个电极的其中两个。

步骤S102：基于所述推荐电极组合对应的两个电极的电位，计算所述推荐电极组合对应的两个电极之间的实时电压。

步骤S103：基于从预设时刻至当前时刻内所述推荐电极组合对应的两个电极之间的实时电压，获取所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号，所述预设时刻在所述当前时刻之前。

步骤S104：将所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号输入相似度检测模型，得到所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度，所述相似度检测模型是预先训练得到的。

步骤S105：当所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度不大于预设相似度时，将所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号输入状态分类模型，得到所述患者的实时状态类型，所述状态分类模型是预先训练得到的。所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度不大于预设相似度，表明当前时刻的实时特征信号与上一时刻的实时特征信号的相似度较低，与上一时刻相比实时特征信号相比发生较大变化；所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度大于预设相似度，表明当前时刻的实时特征信号与上一时刻的实时特征信号的相似度较高，与上一时刻相比实时特征信号相比并未发生较大变化。其中，预设相似度例如是80％、85％或者90％。

患者的状态类型可以是指患者的当前的活动状态的分类类型，例如可以包括以下至少一种：临睡前、起床后、吃药后、饭后、运动中以及发病中；或者，患者的状态类型可以是指患者的当前的情绪状态的分类类型，例如可以包括以下至少一种：正常、疲劳、沮丧、抑郁、开心等；对于不同的患者状态，最佳的治疗时的参数不同。

其中，当所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度大于预设相似度时，可以不做任何处理。

步骤S106：基于所述患者的实时状态类型，获取参数配置信息。

其中，参数配置信息是指用于指示向患者递送治疗时的参数的信息，其可以是预先存储于植入式神经刺激器中的配置信息，也可以是通过网络从云服务器获取的配置信息，也可以是手动录入的配置信息。

步骤S107：基于所述参数配置信息，通过所述治疗递送电路，控制所述多个电极中的一个或多个向所述患者递送治疗。

由此，利用推荐电极组合对应的电极的电位获得两个电极之间的电压，然后根据该电压获得实时特征信号，检测实时特征信号相比于上一时刻的相似度，当相似度不大于预设相似度时，对当前时刻的实时特征信号进行分类，得到实时状态类型，并根据该实时状态类型获取参数配置信息用以控制电极向患者递送治疗；相比于实时获取状态类型，实时获取相似度的运算量更低，节省了运算资源，提高了植入式神经刺激系统其余功能所对应的进程的运行速度。

参见图4，在一些实施方式中，所述方法还可以包括步骤S108～S1012。

步骤S108：通过所述感测电路，感测所述多个电极的电位。

步骤S109：基于感测到的所述多个电极的电位，计算其中任意两个电极的电位的差值，得到所述任意两个电极之间的电压。

步骤S110：基于预设时间范围以内的所述任意两个电极之间的电压，获取所述任意两个电极形成的电极组合对应的特征信号。

步骤S111：基于每个电极组合对应的特征信号的信号强度、脉宽以及所述特征信号与期望信号的相似度中的一种或多种，获取每个电极组合对应的得分。

步骤S112：基于所有电极组合对应的得分，将得分最高的电极组合作为所述推荐电极组合。

由此，提供一种获取推荐电极组合的方法，基于预设时间范围内的任意两个电极之间的电压，获取特征信号，然后基于多个特征信号的一种或多种特征计算得分，将得分最高者作为推荐电极组合，所得到的推荐电极组合可以最大程度上反应患者的真实状态，使得基于该推荐电极组合所进行的参数调整更加准确。

参见图5，在一些实施方式中，所述步骤S106可以包括步骤S201或者步骤S202：

步骤S201：将所述患者的实时状态类型输入参数配置模型，得到所述实时状态类型对应的参数配置信息，所述参数配置模型是预先训练得到的；或者

步骤S202：将所述患者的实时状态类型发送至程控设备，以使程控设备将所述实时状态类型发送至所述患者对应的用户设备，以及接收所述程控设备发送的参数配置信息，所述参数配置信息是手动配置得到的。

由此，利用参数配置模型基于实时状态类型获取参数配置信息，能够快速、自动化地获取参数配置信息，及时地响应患者状态的变化，提高向患者递送治疗的效果；或者，利用手动配置基于实时状态类型获取参数配置信息，所得的参数配置信息准确，并且能够灵活地对特定患者进行参数调整，有助于提高治疗效果。

参见图6，在一些实施方式中，所述患者对应的用户设备的获取过程可以包括步骤S301～S302。

步骤S301：基于所述患者的实时状态类型，查询与所述实时状态类型相应的实时通信等级，其中，针对所述患者，每个通信等级对应一个或多个用户设备，且每个所述通信等级对应的用户设备是手动配置得到的，所述实时通信等级是所述通信等级的其中一个。

步骤S302：获取所述患者对应的处于所述实时通信等级的用户设备。

其中，通信等级是指不同的用户设备所对应的分组的等级，例如，用户设备可以包括患者手机、患者平板电脑、患者家人手机、患者陪护人员手机、患者对应的医生的手机、患者对应的医生的平板电脑以及紧急救护人员的手机，通信等级例如是，将患者手机、患者平板电脑归类为第一等级，患者手机、患者平板电脑、患者家人手机、患者陪护人员手机归类为第二等级，患者手机、患者平板电脑、患者家人手机、患者陪护人员手机、患者对应的医生的手机、患者对应的医生的平板电脑归类为第三等级，患者手机、患者平板电脑、患者家人手机、患者陪护人员手机、患者对应的医生的手机、患者对应的医生的平板电脑、紧急救护人员的手机归类为第四等级。

在一些应用场景中，患者A的实时状态类型确认为饭后，则将上述第一等级作为实时通信等级，患者A手机、患者A平板电脑为患者A对应的用户设备，此时患者A本人接收到实时状态类型为饭后；在另一些应用场景中，患者B的实时状态类型为服药后，则将上述第三等级作为实时通信等级，至少患者B对应的医生的手机、患者B对应的医生的平板电脑为患者B对应的用户设备，至少患者B对应的医生接收到实时状态类型为服药后，便于医生对于患者B进行状态追踪和参数调整；在另一些应用场景中，患者C突然发病，患者C的实时状态类型为发病中，则将上述第四等级作为实时通信等级，此时，患者C家人手机、患者C陪护人员手机、患者C对应的医生的手机、患者C对应的医生的平板电脑以及紧急救护人员的手机均作为患者C对应的用户设备，患者C的家人、陪护人员、对应的医生以及紧急救护人员均可以及时了解到患者C正在发病，便于对患者C进行状态跟踪以及紧急救护。

将能够表征患者当前危险程度的实时状态类型与通信等级对应，能够根据当前患者的状态所对应的危险程度的不同，有选择地将患者的情况通知给特定人员或者与患者相关的全部人员，一方面在患者发生小问题时不打扰医生，避免加大医生工作量，浪费医疗资源，另一方面在患者发生重大问题时及时通知与患者相关的全部人员，能够及时发动救助力量。

由此，基于实时状态类型确定该状态类型对应的实时通信等级，并基于该实时通信等级来获取患者对应的用户设备，能够针对患者不同的实时状态类型，获取不同的用户设备，使得当患者处于不同的状态时，相应的人员能够及时获知患者的状态。

在一些实施方式中，所述步骤S107可以包括步骤S401。

步骤S401：基于所述参数配置信息，通过所述治疗递送电路，控制所述推荐电极组合对应的两个电极向所述患者递送治疗。

由此，基于参数配置信息基于推荐电极组合对应的电极来递送治疗，由于参数配置信息是基于推荐电极组合得到的，因此，基于推荐电极组合对应的电极来递送治疗会更加准确。

参见图7，在一些实施方式中，所述方法还可以包括步骤S113。

步骤S113：当所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度不大于预设相似度时，确定所述患者发生状态变化，并且记录所述当前时刻和所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号。

其中，当所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度大于预设相似度时，可以确定所述患者未发生状态变化，或者是，可以不做任何处理。

由此，利用相似度来确定患者状态的变化并记录当前时刻及其对应的实时特征信号，能够使得患者状态的变化以及对应的实时特征信号具有可追溯性，帮助医务人员对患者的状态进行回访和/或研究。

参见图8，在一些实施方式中，所述方法还可以包括步骤S114～S115。

步骤S114：将所述患者的实时状态类型发送至程控设备，以使所述程控设备向所述患者对应的用户设备发送包含所述实时状态类型的状态变化提示信息。

步骤S115：利用所述程控设备接收所述患者对应的用户设备发送的对所述实时状态类型的确认操作或者修改操作，确认或者修改所述实时状态类型，再将所述实时状态类型和所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号关联存储，作为训练数据，用于对所述状态分类模型进行更新。

在一些应用场景中，患者D服药后，患者D的实时状态类型确定为运动中，此时，将该实时状态类型发送至程控设备，并进一步地发送至患者D的手机，患者D识别出实时状态类型的错误，并利用其手机修改实时状态类型为服药后；然后患者D修改后的状态类型和当前的电极组合对应的实时特征信号被关联存储，依据关联存储的训练数据进行模型参数的更新，使得下次患者D服药后，其实时状态类型被正确地确定为服药后，其中，存储位置可以是患者D的程控设备中的存储介质，也可以是包含患者D的程控设备的网络结构中的云服务器；对模型参数的更新可以在患者D的程控设备中运行，也可以在云服务器中运行，并将更新后的模型参数发送至患者D的程控设备。

由此，将状态变化提示信息发送至用户设备，并接收用户的确认或修改操作，并将确认或修改后的实时状态类型与实时特征信号关联存储用以更新状态分类模型，能够通过手动对实时状态分类的确认和修改进一步地优化状态分类模型的识别准确度，进而最终提高参数调整的准确度。

参见图9，在一些实施方式中，所述方法还可以包括步骤S116～S117。

步骤S116：通过所述治疗递送电路，控制所述多个电极中的一个或多个向所述患者递送治疗。

步骤S117：在递送治疗的过程中，通过所述感测电路，感测所述多个电极的电位。

由此，在递送治疗的过程中，感测多个电极的电位，能够反映治疗过程中患者状态的变化，所进行的参数调整可以反映出治疗对于患者状态的影响，便于医务人员的调整及研究。

参见图10，本申请实施例还提供一种植入式神经刺激器，包括：多个电极101，所述多个电极101能够定位于患者脑内，以向所述患者递送治疗或者感测电活动；治疗递送电路102，所述治疗递送电路102可操作地耦接到所述多个电极101以向所述患者递送治疗；感测电路103，所述感测电路103可操作地耦接到所述多个电极101以感测电活动；控制器104，所述控制器包括可操作地耦接到所述治疗递送电路102和所述感测电路103的处理电路系统，所述控制器104被配置成：通过所述感测电路，实时感测推荐电极组合对应的两个电极的电位，所述推荐电极组合包括所述多个电极的其中两个，基于所述推荐电极组合对应的两个电极的电位，计算所述推荐电极组合对应的两个电极之间的实时电压；基于从预设时刻至当前时刻内所述推荐电极组合对应的两个电极之间的实时电压，获取所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号，所述预设时刻在所述当前时刻之前，将所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号输入相似度检测模型，得到所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度，所述相似度检测模型是预先训练得到的，当所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度不大于预设相似度时，将所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号输入状态分类模型，得到所述患者的实时状态类型，所述状态分类模型是预先训练得到的，基于所述患者的实时状态类型，获取参数配置信息，基于所述参数配置信息，通过所述治疗递送电路，控制所述多个电极中的一个或多个向所述患者递送治疗。

在一些实施方式中，所述控制器104还可以被配置成采用如下方式获取所述推荐电极组合：通过所述感测电路，感测所述多个电极的电位；基于感测到的所述多个电极的电位，计算其中任意两个电极的电位的差值，得到所述任意两个电极之间的电压；基于预设时间范围以内的所述任意两个电极之间的电压，获取所述任意两个电极形成的电极组合对应的特征信号；基于每个电极组合对应的特征信号的信号强度、脉宽以及所述特征信号与期望信号的相似度中的一种或多种，获取每个电极组合对应的得分；基于所有电极组合对应的得分，将得分最高的电极组合作为所述推荐电极组合。

在一些实施方式中，所述控制器104可以被进一步配置成采用如下方式获取所述参数配置信息：将所述患者的实时状态类型输入参数配置模型，得到所述实时状态类型对应的参数配置信息，所述参数配置模型是预先训练得到的；或者

将所述患者的实时状态类型发送至程控设备，以使程控设备将所述实时状态类型发送至所述患者对应的用户设备，以及接收所述程控设备发送的参数配置信息，所述参数配置信息是手动配置得到的。

在一些实施方式中，所述控制器104还可以被配置成采用如下方式获取所述患者对应的用户设备：基于所述患者的实时状态类型，查询与所述实时状态类型相应的实时通信等级，其中，针对所述患者，每个通信等级对应一个或多个用户设备，且每个所述通信等级对应的用户设备是手动配置得到的，所述实时通信等级是所述通信等级的其中一个；获取所述患者对应的处于所述实时通信等级的用户设备。

在一些实施方式中，所述控制器104可以被进一步配置成采用如下方式向所述患者递送治疗：基于所述参数配置信息，通过所述治疗递送电路，控制所述推荐电极组合对应的两个电极向所述患者递送治疗。

在一些实施方式中，所述控制器104还可以被配置成：当所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号和上一时刻的实时特征信号之间的相似度不大于预设相似度时，确定所述患者发生状态变化，并且记录所述当前时刻和所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号。

在一些实施方式中，所述控制器104还可以被配置成：将所述患者的实时状态类型发送至程控设备，以使所述程控设备向所述患者对应的用户设备发送包含所述实时状态类型的状态变化提示信息；利用所述程控设备接收所述患者对应的用户设备发送的对所述实时状态类型的确认操作或者修改操作，确认或者修改所述实时状态类型，再将所述实时状态类型和所述推荐电极组合对应的当前时刻的实时特征信号关联存储，作为训练数据，用于对所述状态分类模型进行更新。

在一些实施方式中，所述控制器104还可以被配置成：通过所述治疗递送电路，控制所述多个电极中的一个或多个向所述患者递送治疗；在递送治疗的过程中，通过所述感测电路，感测所述多个电极的电位。

本申请实施例还提供一种植入式神经刺激系统，包括程控设备和上述任一项植入式神经刺激器。

在一些实施方式中，所述程控设备可以设置有触摸显示屏。

参见图11，本申请实施例还提供了一种电子设备200，电子设备200包括至少一个存储器210、至少一个处理器220以及连接不同平台系统的总线230。

存储器210可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)211和/或高速缓存存储器212，还可以进一步包括只读存储器(ROM)213。

其中，存储器210还存储有计算机程序，计算机程序可以被处理器220执行，使得处理器220执行本申请实施例中参数调整方法的步骤，其具体实现方式与上述参数调整方法的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。

存储器210还可以包括具有至少一个程序模块215的实用工具214，这样的程序模块215包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

相应的，处理器220可以执行上述计算机程序，以及可以执行实用工具214。

总线230可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器104、外围总线、图形加速端口、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备200也可以与一个或多个外部设备240例如键盘、指向设备、蓝牙设备等通信，还可与一个或者多个能够与该电子设备200交互的设备通信，和/或与使得该电子设备200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等)通信。这种通信可以通过输入输出接口250进行。并且，电子设备200还可以通过网络适配器260与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器260可以通过总线230与电子设备200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时实现本申请实施例中参数调整方法的步骤，其具体实现方式与上述参数调整方法的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。

图12示出了本实施例提供的用于实现上述植入式神经刺激器的程序产品300，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品300不限于此，在本申请中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。程序产品300可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言诸如C语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本申请从使用目的上，效能上，进步及新颖性等观点进行阐述，已符合专利法所强调的功能增进及使用要件，本申请以上的说明书及说明书附图，仅为本申请的较佳实施例而已，并非以此局限本申请，因此，凡一切与本申请构造，装置，特征等近似、雷同的，即凡依本申请专利申请范围所作的等同替换或修饰等，皆应属本申请的专利申请保护的范围之内。