[發(fā)明專利]一種多導(dǎo)經(jīng)顱時(shí)間干涉電刺激電流參數(shù)的優(yōu)化方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110706837.8
• 申請(qǐng)日: 2021-06-24
• 公開（公告）號(hào): CN113303815B
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張效初;張為
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B5/383
• 分類號(hào): A61B5/383;A61B5/055
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責(zé)任公司 11251
• 代理人: 張乾楨

1.一種多導(dǎo)經(jīng)顱時(shí)間干涉電刺激電流參數(shù)的優(yōu)化方法，其特征在于：利用GPU并行化求解經(jīng)顱時(shí)間干涉電刺激在每種電刺激參數(shù)下、在每個(gè)腦網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的低頻耦合電場(chǎng)強(qiáng)度，包括以下步驟：

步驟1、在個(gè)性化大腦網(wǎng)格中提取目標(biāo)腦區(qū)的網(wǎng)格特征，將其他部分作為無關(guān)腦區(qū)進(jìn)行標(biāo)記；所述個(gè)性化大腦網(wǎng)格來源于受試者個(gè)體頭部磁共振影像；將腦電的10-10系統(tǒng)中的64個(gè)電極外加外周12個(gè)電極，共76個(gè)電極作為備選電極，為每個(gè)電極和參考電極間之間利用有限元方法計(jì)算單位電流下的引導(dǎo)場(chǎng)電場(chǎng)分布；

步驟2、構(gòu)建電刺激參數(shù)選擇池，以上述76個(gè)電極，總電流設(shè)為2mA，電流分配最小精度為0.05mA為條件，為經(jīng)顱時(shí)間干涉電刺激構(gòu)建電極位置和參數(shù)的組合矩陣，作為暴力求解算法的電刺激參數(shù)選擇池；

步驟3、利用GPU在每種電刺激參數(shù)下、在目標(biāo)腦區(qū)每個(gè)網(wǎng)格格點(diǎn)上通過求解“空間兩向量投影最小值問題”，求解低頻耦合電場(chǎng)，將每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的低頻耦合電場(chǎng)場(chǎng)強(qiáng)和其網(wǎng)格體積進(jìn)行加權(quán)平均，篩除電場(chǎng)強(qiáng)度小于預(yù)期閾限的參數(shù)組合；用于求解空間兩向量投影最小值問題的低頻電場(chǎng)耦合的計(jì)算公式（1）如下：

(1)

其中，E₁，E₂為在該點(diǎn)處兩個(gè)高頻電場(chǎng)的電場(chǎng)強(qiáng)度，為3維矢量，單位為V/m，表示該點(diǎn)的三維坐標(biāo)，α表示E₁和E₂的夾角，等式左邊為低頻電場(chǎng)的耦合強(qiáng)度模長(zhǎng)，字母上方的箭頭表示矢量；

步驟4、再次利用GPU在上一步篩除后的余下電刺激參數(shù)下、在無關(guān)腦區(qū)每個(gè)網(wǎng)格格點(diǎn)上通過求解“空間兩向量投影最小值問題”，求解低頻耦合電場(chǎng)強(qiáng)度模長(zhǎng)，并依據(jù)網(wǎng)格體積進(jìn)行加權(quán)平均，依靠最大化目標(biāo)腦區(qū)相對(duì)無關(guān)腦區(qū)的指數(shù)比例優(yōu)化出最好的電極參數(shù)組合，得到多個(gè)優(yōu)勢(shì)電極參數(shù)；

提供了依據(jù)于冪指數(shù)的多種比例型優(yōu)化目標(biāo)，整體上都遵循目標(biāo)腦區(qū)更大、無關(guān)腦區(qū)更小的電刺激原則，考慮到外加電場(chǎng)的均勻性、聚焦性、能量，給予多種指標(biāo)的計(jì)算窗口；

步驟5、通過增加電極數(shù)目，對(duì)預(yù)定比例的總電流進(jìn)行再分配，進(jìn)一步優(yōu)化多導(dǎo)經(jīng)顱時(shí)間干涉刺激的腦部電場(chǎng)分布，在多導(dǎo)電極帶來的多個(gè)參數(shù)組合數(shù)目中，優(yōu)化出最終的參數(shù)組合；從經(jīng)過優(yōu)化的多個(gè)優(yōu)勢(shì)電極參數(shù)中分配預(yù)定比例的電流給予多導(dǎo)成對(duì)電極，逐步進(jìn)行多導(dǎo)電刺激參數(shù)的優(yōu)化計(jì)算，實(shí)現(xiàn)從4導(dǎo)、6導(dǎo)到8導(dǎo)的電極參數(shù)優(yōu)化求解；在GPU計(jì)算中為增加計(jì)算速度，由于電流系數(shù)沿電極個(gè)數(shù)線性增長(zhǎng)，不一次性的將電極的電流強(qiáng)度作為常量?jī)?nèi)存進(jìn)行存儲(chǔ)，而是采取循環(huán)更新常量?jī)?nèi)存的方式，增加可并行的數(shù)據(jù)規(guī)模，在每個(gè)線程塊內(nèi)部使用了共享內(nèi)存和并行規(guī)約進(jìn)行計(jì)算；為了照顧各種GPU硬件，靈活地設(shè)置可輸入的雙層循環(huán)；一層為新增電極位置；另一層為新增電流分配系數(shù)，用戶自行選擇合適的嵌套容量；每次計(jì)算同時(shí)為了減少合并訪問沖突；大腦網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)按照128的倍數(shù)進(jìn)行零補(bǔ)充，使得GPU中每個(gè)線程束warp單元可以訪問連續(xù)的內(nèi)存數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：依靠目標(biāo)腦區(qū)在統(tǒng)一腦模板中的定位，在個(gè)體化腦部網(wǎng)格中選取其所屬對(duì)應(yīng)網(wǎng)格，同時(shí)將大腦灰質(zhì)網(wǎng)格中其他部分標(biāo)記為無關(guān)腦區(qū)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：將腦電的10-10系統(tǒng)中的76個(gè)電極作為備選電極位置，將總電流設(shè)為2mA，以0.05mA為單位精度分配給任意4、6或8個(gè)電極中，將此組合矩陣作為暴力求解的參數(shù)池。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：對(duì)每個(gè)備選電極和參考電極，在給定電流的情況下計(jì)算其引導(dǎo)場(chǎng)電場(chǎng)分布，每種高頻頻率的多導(dǎo)電極電流構(gòu)成的電場(chǎng)，由這些電極的引導(dǎo)場(chǎng)電場(chǎng)依電流線性疊加計(jì)算而成。

5.一種用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-4之一的方法的多導(dǎo)經(jīng)顱時(shí)間干涉電刺激電流參數(shù)的優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括：

磁共振設(shè)備，用于對(duì)受試者掃描個(gè)體頭部磁共振影像；

腦電10-10系統(tǒng)，包括64個(gè)電極外加外周12個(gè)電極，共76個(gè)電極作為備選電極；

GPU，用于并行化求解經(jīng)顱時(shí)間干涉電刺激在每種電刺激參數(shù)下、在每個(gè)腦網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的耦合電場(chǎng)強(qiáng)度，為每個(gè)電極和參考電極間之間利用有限元方法計(jì)算單位電流下的引導(dǎo)場(chǎng)電場(chǎng)分布。