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摘要：
本发明提供了一种基于可穿戴设备的闭环DBS调控方法和系统，包括：收集智能鞋、肌电臂环和可穿戴贴片采集的生理体征数据；基于生理体征数据进行特征提取，得到步态变异指数、震颤指数、运动迟缓指数、平衡指数、冻结指数、僵直指数、上肢异动指数、躯干异动指数、下肢异动指数；将步态变异指数、震颤指数、运动迟缓指数、平衡指数、冻结指数和僵直指数作为训练特征，并将开期或关期状态作为训练标签，得到帕金森模型；将上肢异动指数、躯干异动指数和下肢移动指数作为训练特征，并将是否存在异动作为训练标签，得到调控模型；利用帕金森模型和调控模型的复合判断结果调节DBS的参数。本发明可以实时检测异常状态，发现异常状态及时对DBS进行精准调控。
主权项：
1.一种基于可穿戴设备的闭环DBS调控方法，其特征在于，所述方法包括： 收集智能鞋采集的与左、右脚相关的脚部三轴加速度数据、脚部三轴角速度数据和脚部压力数据；收集肌电臂环采集的与上肢相关的肌电数据和上肢三轴角速度数据；收集可穿戴贴片采集的与躯干相关的躯干三轴加速度数据； 基于脚部三轴加速度数据在Y轴方向的加速度进行特征提取，得到步态变异指数；基于脚部三轴加速度数据和脚部三轴角速度数据进行特征提取，得到震颤指数和运动迟缓指数；基于脚部压力数据进行特征提取，得到平衡指数；基于脚部压力数据和脚部三轴角速度数据在Z轴方向的角速度进行特征提取，得到冻结指数；基于肌电数据进行特征提取，得到僵直指数；基于上肢三轴角速度数据进行特征提取，得到上肢异动指数；基于躯干三轴加速度数据进行特征提取，得到躯干异动指数；基于脚部三轴加速度数据进行特征提取，得到下肢异动指数； 将步态变异指数、震颤指数、运动迟缓指数、平衡指数、冻结指数和僵直指数作为训练特征，并将开期或关期状态的人工标签作为训练标签，输入到长短期记忆网络中进行训练，得到帕金森模型； 将上肢异动指数、躯干异动指数和下肢异动指数作为训练特征，并将是否存在异动的人工标签作为训练标签，输入到长短期记忆网络中进行训练，得到调控模型； 利用帕金森模型和调控模型的复合判断结果调节DBS的参数； 所述利用帕金森模型和调控模型的复合判断结果调节DBS的参数包括： 定义帕金森模型的开期状态为1，关期状态为0； 定义调控模型的无异动为1，有异动为0； 若帕金森模型输出为1且调控模型输出为1，则无需向DBS发送调节指令； 若帕金森模型输出为1且调控模型输出为0，则向DBS发送降压指令； 若帕金森模型输出为0且调控模型输出为1，则向DBS发送升压指令； 若帕金森模型输出为0且调控模型输出为0，则发送患者及时就医提示信息。
