一个关键的问题是阻抗波动是否是激活模式的主要驱动变量。如果是这样的话,这将意味着可以通过采用恒流刺激源来补偿姿态波动。回到计算机模型,恒流刺激的模拟预测,电极阻抗不会因为dCSF的变化而发生显著的变化。ATMEGA16A-AU计算机模型预测,在扎SF从3,6~5.8mm变化的过程中,电极阻抗变化小于0.3%。因此,蛛网膜下腔内的脊髓运动对电极阻抗有一个非常温和的影响。这是因为大多数的阻抗是由以下因素决定的:一个电极上密封层的电导率和厚度,以及电极图8,8 建模得到SCS在不同dCSF值下所产生的神经激活模式(36mm、47mm和58mm)a)恒幅刺漱作用于脊柱时的激活区域示意图 b)不同振幅的刺激作用于脊柱时的激活区域示意图c)不同dCsF值的恒幅刺激的柱状图 d)不同dCSF值且不同振幅刺激的柱状图注:两列图表显示作为dC叩值的函数的脊柱区域(DC区域以m硭为单位,左)和刺激振幅(以Ⅴ为单位,右)(经Jl,hn Wiley&“ns许可引用[1∶)附近的组织的电导率,包括硬脑膜和脂肪的电导率[22,27,28]。随着dC叩值的变化,阻抗变化较小,也可以归因于高导电的脑脊液,这导致gO%~⒛%的刺激电流通过脑脊液。因此,这个高导电介质内的脊髓运动对阻抗的影响不大[229筠,29]。在临床研究中,作为病人位置的函数,阻抗的非显著性差异已被证实[1:,19]。因此,恒流并不被认为是解决这个姿态相关问题的方法。

   基于在前面描述的概念所建立的原则,病人的姿态和脊髓位置之间的关系激发出另一种面向自动化的解决方案。通过添加姿态响应型反馈系统可以提供动态滴定疗法,潜在地弥补了dCSF的差异。这种针对病人位置自适应地调节刺激振幅的算法已经出现在临床中[19]。实现该系统所需的支持技术包括一个传感器作为嵌人的位置检测器,一个内置了控制治疗滴定的算法的装置。当两者相结合时,将化身为所需的“智能”生理传感器。这种设备能够根据病人位置自动地调节刺激振幅,进而提供更加一致的组织激活量(见图8.8a)。