1)用客观(最好是定量)判据(见图81a)定义患者的期望“状态”。该“状态”,N490CH24 我们指的是与患者的疾病相关的临床状况c某些疾病状态与生物标记物是非常相关的,如`b电图和心叽梗死之间的关系:而许多神经系统疾病状态还没有完善的相关性生物标志物、并且难以辨别,例如精神分裂症。

   2)通过更复杂的神经刺激参数(例如,引线和电极选择、场操纵、选择性刺激、刺激频率、振幅和脉冲图案)来改善控制(见图8.1b)。

   3)理解并应用神经系统疾病的病理生理学,以此作为控制策略的基础,例如,刺激参数如何影响所期望的状态(见图8.1c)。

   4)通过测量相关病理生理的生物标志物来改善对疾病状态的识别能力(见图8.1d),并评估患者状态(见图8.1e)。目前,大多数的刺激器以开环方式工作,需要操作者改变参数设置,例如电压、频率或脉冲宽度。在这种情况下,临床观察和检查作为传感器来产生用于医图81 用于分析神经调节系统的动态控制框架图

   a)所期望的神经状态作为输人参照信号 b)神经刺激器作为控制器

   c)神经系统作为“设各(plant)” d)用于收集临床数据的转换单元和观察单元作为传感器

   e)病人评估作为状态评估器(在目前的临床实践中,医生对患者状态的急性估计和期望的临床状态之间的差异驱动着设备中的参数变化,这种调整往往局限于稀疏样本采样的情况:智能传感器的作用是通过定量测量和算法仿真简化临床诊断)师评估患者的数据。实践中,这实际上是一个闭环系统,其中,临床医生提供反馈。图8.2为临床流动系统示意图。在本章中,将生物物理传感器和状态评估器

目前的方法 双向神经接口

   图8,2 从反馈的视角来模拟某病人临床流程的示意图。该流程包括基于临床医生和/或患者的反馈的观察结果,或由嵌人式传感器和算法的自动采集。在实践中,目前大多数的神经调节装置是闭环的,但是临床医生和患者形成了反馈机制。可以通过两种技术方式得以进一步改善。方式1:通过利用生物标志物的增强传感来优化现有的反馈路径;模式2是在装置内实现闭环系统。这两种操作方式均采用了智能传感技术以便于针对患者状态进行量化观测(经JohIl Wlley&阮Ⅱ许可引用[1]