基于运动想象的iTBS启动技术的启动效果确定方法

基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法
技术领域
1.本公开涉及生物医学工程技术领域，具体涉及基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法、装置、设备和介质。


背景技术：

2.重复经颅磁刺激(repeated transcranial magnetic stimulation,rtms)作为非侵入性脑刺激技术，可利用不同的刺激频率在被刺激部位诱导类似长时程增强(long term potentiation,ltp)或长时程抑制(long term depression,ltd)的效应，从而促进突触的可塑性，改变和调节大脑兴奋性，使大脑对之后的运动训练更敏感。
3.运动启动(motor priming)，定义为基于先前刺激的突触效能的改变、运动皮层的反应会促进随后的运动训练。也就是说，通过先前的激活方法启动的大脑通常对之后的训练更敏感。其机制一般认为是启动时增强的神经活动可以促进类似长时程增强或长时程抑制的机制。鉴于运动启动是运动训练的辅助，运动启动时间过长会占用或延长训练时间，导致被训练对象训练不充分或过早疲劳。此外，传统行为学测验或运动量表耗时且敏感性低。


技术实现要素：

4.鉴于上述问题，本公开提供了一种基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法、装置、设备和介质。
5.根据本公开的第一个方面，提供了一种基于运动想象的运动启动技术的启动效果确定方法，包括：
6.获取第一脑电信息和经颅磁刺激诱发信息，其中，第一脑电信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，被训练对象执行运动想象任务时生成的；经颅磁刺激诱发信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，对被训练对象进行单脉冲经颅磁刺激时测量得到的；
7.利用第一处理模型提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，其中，第一处理结果用于表征运动训练效果；
8.利用第二处理模型提取经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，其中，第二处理结果用于表征大脑皮层兴奋性；以及
9.基于第一处理结果和第二处理结果，确定基于运动想象的间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。
10.根据本公开的实施例，经颅磁刺激诱发信息包括经颅磁刺激诱发肌电信息；
11.利用第二处理模型提取经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，包括：
12.将经颅磁刺激诱发肌电信息输入第二处理模型后执行以下操作：
13.提取经颅磁刺激诱发肌电信息中的第一峰值特征信息；
14.将第一峰值特征信息与第二峰值特征信息进行比对，其中，第二峰值特征信息是根据被训练对象在间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及单脉冲经颅磁刺激时确定的；
15.输出第二处理结果。
16.根据本公开的实施例，经颅磁刺激诱发信息包括第二脑电信息；
17.利用第二处理模型提取经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，包括：
18.将第二脑电信息输入第二处理模型后执行以下操作：
19.对第二脑电信息进行预处理，得到预处理后的第二脑电信息；
20.提取预处理后的第二脑电信息中的第一经颅磁刺激电位特征信息；
21.将第一经颅磁刺激电位特征信息与第二经颅磁刺激电位特征信息进行比对，其中，第二经颅磁刺激电位特征信息是根据被训练对象在间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及单脉冲经颅磁刺激时确定的；
22.输出第二处理结果。
23.根据本公开的实施例，对第二脑电信息进行预处理，得到预处理后的第二脑电信息，包括：
24.对第二脑电信息进行降采样，得到降采样后的第二脑电信息；
25.对降采样后的第二脑电信息进行分段与基线校正，得到分段与基线校正后的第二脑电信息；
26.对分段与基线校正后的第二脑电信息进行去除与插值经颅磁刺激脉冲伪迹，得到去除与插值后的第二脑电信息；
27.将去除与插值后的第二脑电信息输入预设算法，输出算法结果信息；
28.将算法结果信息通过滤波器后得到预处理后的第二脑电信息。
29.根据本公开的实施例，利用第一处理模型提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，包括：
30.将第一脑电信息输入第一处理模型后执行以下操作：
31.从第一脑电信息中提取脑电时频特征信息；
32.根据脑电时间和频率特征信息，计算第一信息强度；
33.将第一信息强度与第二信息强度进行比对，其中，第二信息强度是根据被训练对象在间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及执行运动想象任务时确定的；
34.输出第一处理结果。
35.根据本公开的实施例，利用第一处理模型提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，包括：
36.将第一脑电信息输入第一处理模型后执行以下操作：
37.利用共空间模式，从第一脑电信息中提取特征，得到空域滤波特征信息；
38.基于空域滤波特征信息，进行分类，得到第一准确度信息；
39.将第一准确度信息与第二准确度信息进行比对，其中，第二准确度信息是根据被训练对象在间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及执行运动想象任务时确定的；
40.输出第一处理结果。
41.根据本公开的实施例，还包括：
42.获取第一测验信息和第二测验信息，其中，第一测验信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动前，通过预设测验方法得到的；第二测验信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启
动后，通过预设测验方法得到的；
43.根据第一测验信息和第二测验信息，确定测验结果；
44.基于测验结果、第一处理结果以及第二处理结果，确定基于运动想象的间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。
45.根据本公开的实施例，运动想象任务是在预设试验次数的情况下，针对每个试验次数重复执行以下操作：
46.进行第一预设时间段的静息，以使被训练对象处于休息状态；
47.进行第二预设时间段的提示，以使被训练对象做好运动想象的准备；
48.进行第三预设时间段的静息，以使被训练对象从神经活动的状态恢复到休息状态；
49.进行第四预设时间段的想象，以使被训练对象处于运动想象状态。
50.本公开的第二方面提供了一种基于运动想象的运动启动技术的启动效果确定装置，包括：
51.获取模块，用于获取第一脑电信息和经颅磁刺激诱发信息，其中，第一脑电信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，被训练对象执行运动想象任务时生成的；经颅磁刺激诱发信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，对被训练对象进行单脉冲经颅磁刺激时测量得到的；
52.第一处理模块，用于利用第一处理模型提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，其中，第一处理结果用于表征运动训练效果；
53.第二处理模块，用于利用第二处理模型提取经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，其中，第二处理结果用于表征大脑皮层兴奋性；以及
54.确定模块，用于基于第一处理结果和第二处理结果，确定基于运动想象的间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。
55.本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述基于运动想象的运动启动技术的启动效果确定方法。
56.本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述基于运动想象的运动启动技术的启动效果确定方法。
57.根据本公开实施例，使用运动想象作为间歇性theta爆发式磁刺激(itbs)启动的运动训练任务，使用脑电信息、经颅磁刺激诱发信息评估大脑启动效应，脑电具有高时间分辨率、易用性和低成本等特点，而经颅磁刺激和脑电的结合(tms-eeg)更是可以直观地测量启动诱发的皮层兴奋性变化，克服了传统行为学测验或运动量表耗时且敏感性低的缺陷，更接近实际应用，有望为运动启动技术的评估提供可靠的技术支撑。此外，itbs启动是一种短期的启动技术，这将为有效干预节省更多时间，更容易被被训练对象接受。
附图说明
58.通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
59.图1示意性示出了根据本公开实施例的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法、装置、设备和介质的应用场景图；
60.图2示意性示出了根据本公开实施例的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法的流程图；
61.图3(a)示意性示出了根据本公开实施例的itbs启动参数设置界面示意图；
62.图3(b)示意性示出了根据本公开另一实施例的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法流程设计示意图；
63.图4示意性示出了根据本公开另一实施例的itbs启动运动想象的系统框架图；
64.图5示意性示出了根据本公开实施例的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定装置的结构框图；以及
65.图6示意性示出了根据本公开实施例的适于实现基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
66.以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
67.在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
68.在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
69.在使用类似于“a、b和c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b和c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。
70.在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。
71.在本公开实施例的技术方案中，在获取或采集用户个人信息之前，均获取了用户的授权或同意。
72.在实施本公开的过程中发现，健康被试对象进行手臂能力训练前接受真或伪间歇性theta爆发式磁刺激启动，结果表明真刺激组在行为学任务中有更大的改善，证明了间歇性theta爆发式磁刺激启动可以促进健康受试者的复杂运动训练。单侧卒中后至少6个月的病人在特定任务训练之前接受15分钟的双侧运动启动，量表结果表明可改善重度上肢偏瘫患者的上肢运动训练效果。30分钟的有氧运动结合30分钟的特定任务训练可增加亚急性和慢性中风患者的步行距离。临床评分的类似改善是通过使用45分钟的机器人辅助双侧训练
为随后的任务导向训练做准备。尽管启动的持续时间尚未确定，但大多数研究将其设定为数十分钟。长时间启动的原因是干预刺激的重复次数越多，越容易增加运动皮层的兴奋性和/或使皮层间抑制正常化。鉴于运动启动是运动训练的辅助，运动启动时间过长会占用或延长训练时间，导致用户训练不充分或过早疲劳。此外，传统行为学测验或运动量表耗时且敏感性低。
73.因此，本公开提出了基于运动想象的运动启动技术的启动效果确定方法，通过选择刺激时长仅有三分钟左右的间歇性theta爆发式磁刺激(intermittent theta burst stimulation，itbs)为运动启动技术，运动想象(motor imagery，mi)任务作为运动训练任务，通过脑电信息测量运动训练效果，经颅磁刺激和脑电结合测量大脑皮层兴奋性，最终确定基于运动想象的间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。
74.itbs是一种短期的启动技术，这将为有效干预节省更多时间，更容易被被训练对象接受。考虑到运动启动的目的是让大脑为更可塑性的反应做好准备，使用非侵入性脑成像技术测量启动诱发的皮层兴奋性变化可能更直观。与其他模式相比，脑电(electroencephalogram，eeg)具有高时间分辨率、易用性和低成本。经颅磁刺激(tms)是一种非侵入性的脑刺激方法，可探测大脑内的神经生理过程。tms和eeg的结合(tms-eeg)，可以不依赖于皮质脊髓束或其他传出和传入通路的完整性直接评估大脑皮层的兴奋性和活性。
75.本公开的实施例提供了一种基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法，包括：获取第一脑电信息和经颅磁刺激诱发信息，其中，第一脑电信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，被训练对象执行运动想象任务时生成的；经颅磁刺激诱发信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，对被训练对象进行单脉冲经颅磁刺激时测量得到的；利用第一处理模型提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，其中，第一处理结果用于表征运动训练效果；利用第二处理模型提取经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，其中，第二处理结果用于表征大脑皮层兴奋性；以及基于第一处理结果和第二处理结果，确定基于运动想象的间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。
76.图1示意性示出了根据本公开实施例的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法、装置、设备和介质的应用场景图。
77.如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括终端设备101、102、103、网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
78.用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
79.终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
80.服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。
81.需要说明的是，本公开实施例所提供的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
82.应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
83.以下将基于图1描述的场景，通过图2～图4对公开实施例的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法进行详细描述。
84.图2示意性示出了根据本公开实施例的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法的流程图。
85.如图2所示，该实施例的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法200包括操作s210～操作s240。
86.在操作s210，获取第一脑电信息和经颅磁刺激诱发信息，其中，第一脑电信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，被训练对象执行运动想象任务时生成的；经颅磁刺激诱发信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，对被训练对象进行单脉冲经颅磁刺激时测量得到的。
87.根据本公开的实施例，可以通过信息采集装置采集被训练对象生成的信息，存储于信息库。可以从信息库读取第一脑电信息和经颅磁刺激诱发信息。第一脑电信息可以是被训练对象的脑电信号。经颅磁刺激诱发信息可以包括经颅磁刺激诱发肌电信息和第二脑电信息。第二脑电信息为经颅磁刺激诱发脑电信息。在间歇性theta爆发式磁刺激(itbs)启动后，被训练对象执行运动想象任务时，可以采集被训练对象的脑电信号。在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，对被训练对象进行单脉冲经颅磁刺激，可以测量被训练对象的经颅磁刺激诱发信息。
88.在操作s220，利用第一处理模型提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，其中，第一处理结果用于表征运动训练效果。
89.根据本公开的实施例，第一处理模型用于对第一脑电信息的时-频-空多维度特征进行处理。运动想象水平可以体现运动训练效果。例如，可以将第一脑电信息输入第一处理模型后，提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，根据时-频-空多维度特征评估运动想象水平后输出第一处理结果。
90.在操作s230，利用第二处理模型提取经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，其中，第二处理结果用于表征大脑皮层兴奋性。
91.根据本公开实施例，第二处理模型用于对经颅磁刺激诱发信息的电位特征进行处理。例如，可以将经颅磁刺激诱发信息输入第二处理模型后，提取经颅磁刺激诱发信息的电位特征，根据电位特征评估大脑皮层兴奋性后输出第二处理结果。
92.在操作s240，基于第一处理结果和第二处理结果，确定基于运动想象的间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。
93.根据本公开实施例，在第一处理结果用于表征运动训练效果增强以及第二处理结果表征大脑皮层兴奋性水平提升的情况下，可以确定基于运动想象的间歇性theta爆发式磁刺激启动技术为行之有效的启动技术。
94.根据本公开实施例，可以将第一处理结果和第二处理结果输入评估模型，得到评估结果；根据评估结果确定基于运动想象的间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。评估结果可以用于表征基于运动想象的间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。
95.根据本公开实施例，使用运动想象作为间歇性theta爆发式磁刺激(itbs)启动的运动训练任务，使用脑电信息、经颅磁刺激诱发信息评估大脑启动效应，脑电具有高时间分辨率、易用性和低成本等特点，而经颅磁刺激和脑电的结合(tms-eeg)更是可以直观地测量启动诱发的皮层兴奋性变化，克服了传统行为学测验或运动量表耗时且敏感性低的缺陷，更接近实际应用，有望为运动启动技术的评估提供可靠的技术支撑。此外，itbs启动是一种短期的启动技术，这将为有效干预节省更多时间，更容易被被训练对象接受。
96.根据本公开的实施例，itbs启动可以选择经典范式作为itbs启动范式，各参数设置如图3(a)所示，其中刺激强度“power”个性化设置，为被训练对象静息运动阈值的70％。靶向肌肉选择拇短展肌(abductor pollicis brevis muscles，apb)，emg电极“+”放置在靶向肌肉，
“‑”
放置在合谷处。itbs启动前需要确定运动热点以及静息运动阈值(resting motor threshold，rmt)。单脉冲经颅磁刺激作用于初级运动皮层，改变刺激位置或者刺激强度，直到在10个试次中至少有5个试次可以在静止状态下诱发出的运动诱发电位峰峰值≥50μv时，此时的刺激位置就是运动热点，刺激强度就是rmt。刺激可以使用magstim rapid2设备实现。
97.根据本公开的实施例，运动想象任务是在预设试验次数的情况下，针对每个试验次数重复执行以下操作：
98.进行第一预设时间段的静息，以使被训练对象处于休息状态；进行第二预设时间段的提示，以使被训练对象做好运动想象的准备；进行第三预设时间段的静息，以使被训练对象从神经活动状态恢复到休息状态；进行第四预设时间段的想象，以使被训练对象处于运动想象状态。
99.例如，预设试验次数可以是如图3(b)中的40次。可以重复执行以下操作40次，即40个trial，每个trial可以先进行3s的静息，然后屏幕上出现3s的提示，再者是3s的静息，最后是3s的想象。
100.根据本公开的实施例，使用运动想象作为itbs启动的运动训练任务并设计了运动想象范式。
101.根据本公开的另一实施例，基于运动想象的运动启动技术的启动效果确定方法除包括上述操作s210～操作s240之外，还可以包括：
102.获取第一测验信息和第二测验信息，其中，第一测验信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动前，通过预设测验方法得到的；第二测验信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，通过预设测验方法得到的；根据第一测验信息和第二测验信息，确定测验结果；基于测验结果、第一处理结果以及第二处理结果，确定基于运动想象的间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。
103.其中，预设测验方法可以包括普渡钉板测验(ppt)。
104.在该实施例中，如图3(b)所示，itbs启动前后都设计了相同的测量任务，包括mi、ppt、tms-eeg任务。mi任务可以如图3(b)中重复执行以下操作40次，即40个trial，每个trial可以先进行3s的静息，然后屏幕上出现3s的提示，再者是3s的静息，最后是3s的想象。ppt任务可以是被训练对象用非优势左手将钉插入板上的孔中，30s内插入的钉越多，分数越高，共进行三次。tms-eeg任务可以采用单脉冲tms进行测量，120个单脉冲tms，分两个block进行。每个block 60个单脉冲tms，脉冲之间间隔4.5～5.5s。
105.根据本公开的实施例，使用运动想象作为间歇性theta爆发式磁刺激(itbs)启动的运动训练任务，使用脑电信息、经颅磁刺激诱发信息评估大脑启动效应，脑电具有高时间分辨率、易用性和低成本等特点，而经颅磁刺激和脑电的结合(tms-eeg)更是可以直观地测量启动诱发的皮层兴奋性变化，克服了传统行为学测验或运动量表耗时且敏感性低的缺陷，结合运动训练的效果、大脑皮层兴奋性、ppt分数综合评估itbs启动效果，更接近实际应用，有望为运动启动技术的评估提供可靠的技术支撑。
106.根据本公开的实施例，利用第一处理模型提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，可以包括：
107.将第一脑电信息输入第一处理模型后执行以下操作：
108.从第一脑电信息中提取脑电时频特征信息；根据脑电时频特征信息，计算第一信息强度；将第一信息强度与第二信息强度进行比对，其中，第二信息强度是根据被训练对象在间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及执行运动想象任务时确定的；输出第一处理结果。
109.根据本公开的实施例，例如脑电信息采集可以使用neuroscan公司的synamps2放大器，并使用配套的scan软件进行存储。信息采集参数设置为采样率10000hz，0～200hz硬件带通滤波，50hz工频陷波。选用64导联电极帽，电极放置和命名依据国际10-20系统。
110.根据本公开的实施例，在利用第一处理模型提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果之前还可以包括：对第一脑电信息进行预处理。
111.例如，将第一脑电信息经过200hz的降采样处理，从而降低后续处理时间。带通滤波选取5～35hz的三阶巴特沃斯滤波器，重参考选择共平均参考，使用独立成分分析ica(independent component analysis)算法去除伪迹，最后根据所设标签对第一脑电信息进行分段截取。
112.根据本公开的实施例，可以使用基于短时傅里叶变换(stft)的事件相关的扰动谱(event-related spectral perturbation，ersp)方法提取分析其多频段脑电时频特征信息。第一信息强度可以是事件相关去同步现象(event-related desynchronization，erd)强度。
113.例如，ersp处理方法会在多个trial中对短滑动时间窗内的功率谱进行平均，进而呈现不同任务状态对应的erd/ers模式。它们代表了脑电信息对刺激所做出的平均功率谱变化。其定义公式可以如下式(1)所示：
[0114][0115]
其中，n表示是trial的数量；fk(f,t)表示特定频率f和时间t处第k个trial的频谱估计；ersp(f,t)表示脑电信息对刺激所做出的平均功率谱变化。
[0116]
第二信息强度可以根据获取被训练对象在间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及执行运动想象任务时的脑电信息，通过ersp处理方法确定。可以通过对比结果，输出第一处理结果。若第一信息强度大于第二信息强度，则第一处理结果可以用于表征运动训练效果增强。
[0117]
根据本公开的实施例，通过对比间歇性theta爆发式磁刺激启动前后，执行运动想象任务时确定的第二信息强度与第一信息强度，评估运动想象水平，进而评估运动训练效果。创新使用脑电评估大脑启动效应，具有时间分辨率高、容易使用且成本低等优点。
[0118]
根据本公开的实施例，利用第一处理模型提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，还可以包括：
[0119]
将第一脑电信息输入第一处理模型后执行以下操作：
[0120]
利用共空间模式，从第一脑电信息中提取特征，得到空域滤波特征信息；基于空域滤波特征信息，进行分类，得到第一准确度信息；将第一准确度信息与第二准确度信息进行比对，其中，第二准确度信息是根据被训练对象在间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及执行运动想象任务时确定的；输出第一处理结果。
[0121]
根据本公开的实施例，可以利用共空间模式(common spatial pattern，csp)来提取特征。csp的思想为寻找一个空间投影使得最大化某一类的方差的同时最小化另一类的方差，从而使两类信号差异性更大。
[0122]
例如，可以提取每个trial中的想象数据和静息数据，设为其中(k＝1,2)表示类别，1代表想象数据，2代表静息数据，c代表导联数，t代表样本数，s代表样本点数。利用csp寻找到空间滤波器后，对第一脑电信息选取最具有区分性的特征来作为原始特征输入到分类器。分类器可以选用支持向量机(support vector machine，svm)来进行分类。通过对比第一准确度信息与第二准确度信息，输出第一处理结果。若第一准确度信息大于第二准确度信息，则第一处理结果可以用于表征运动训练效果增强。
[0123]
根据本公开的实施例，通过对比间歇性theta爆发式磁刺激启动前后，执行运动想象任务时确定的第二准确度信息与第一准确度信息，评估运动想象水平，进而评估运动训练效果。创新使用脑电评估大脑启动效应，具有时间分辨率高、容易使用且成本低等优点。
[0124]
需要说明的是，利用第一处理模型提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果可以同时执行上述提及的两种操作。
[0125]
根据本公开的实施例，经颅磁刺激诱发信息可以包括经颅磁刺激诱发肌电信息。
[0126]
其中，利用第二处理模型提取经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，可以包括：
[0127]
将经颅磁刺激诱发肌电信息输入第二处理模型后执行以下操作：
[0128]
提取经颅磁刺激诱发肌电信息中的第一峰值特征信息；将第一峰值特征信息与第二峰值特征信息进行比对，其中，第二峰值特征信息是根据被训练对象在间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及单脉冲经颅磁刺激时确定的；输出第二处理结果。
[0129]
根据本公开的实施例，经颅磁刺激诱发肌电信息中的第一峰值特征信息可以为运动诱发电位(motor evoked potential，mep)峰峰值。
[0130]
例如，mep峰峰值计算可以为每次试验tms后14～100ms最小和最大电压峰值之间的绝对振幅差。对于给定的block，与平均值相比大于2.5个标准差(sd)的单个mep被视为离
群值，并从进一步分析中移除。可以统计分析被训练对象在间歇性theta爆发式磁刺激启动前后，通过单脉冲经颅磁刺激测量后确定的峰值特征信息，若峰值显著增加，那么可以输出用于表征大脑皮层兴奋性水平提升的第二处理结果。
[0131]
根据本公开的实施例，利用运动诱发电位峰峰值能够评估大脑皮层的兴奋性，克服了传统行为学测验或运动量表耗时且敏感性低的缺陷，更接近实际应用，有望为运动启动技术的评估提供可靠的技术支撑。
[0132]
根据本公开的实施例，经颅磁刺激诱发信息还可以包括第二脑电信息。
[0133]
其中，利用第二处理模型提取经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，可以包括：
[0134]
将第二脑电信息输入第二处理模型后执行以下操作：
[0135]
对第二脑电信息进行预处理，得到预处理后的第二脑电信息；提取预处理后的第二脑电信息中的第一经颅磁刺激电位特征信息；将第一经颅磁刺激电位特征信息与第二经颅磁刺激电位特征信息进行比对，其中，第二经颅磁刺激电位特征信息是根据被训练对象在间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及单脉冲经颅磁刺激时确定的；输出第二处理结果。
[0136]
根据本公开的实施例，可以对预处理后的第二脑电信息试验叠加平均以获得经颅磁刺激电位(tms-evoked potentials，tep)特征信息。
[0137]
tep的早期峰值n15、p30可以反映皮层兴奋性活动，晚期峰值n100等与皮层抑制有关。例如，可使用时间窗提取tep峰值。可以使用时间窗识别第一个负峰n15(tms后14～24ms)、第一个正峰p30(tms后25～45ms)和第二个负峰n100(tms后80～120ms)，并对每个时间范围内的电压幅度取平均值以计算tep峰。统计分析被训练对象在间歇性theta爆发式磁刺激启动前后，通过单脉冲经颅磁刺激测量后确定的经颅磁刺激电位特征信息，若启动后n15、p30显著增长，n100显著减少则可以输出用于表征大脑皮层兴奋性水平提升的第二处理结果。
[0138]
根据本公开的实施例，利用经颅磁刺激电位特征信息，来评估大脑皮层兴奋性，可以直观地测量启动诱发的大脑皮层兴奋性变化，克服了传统行为学测验或运动量表耗时且敏感性低的缺陷，更接近实际应用，有望为运动启动技术的评估提供可靠的技术支撑。
[0139]
根据本公开的实施例，还可以计算局部平均场功率(local mean field power，lmfp)和全局平均场功率(global mean field power，gmfp)作为tms-eeg指标的补充信息。
[0140]
例如，第一个时间窗的范围为15～75ms，代表低振幅和“早期反应”的总和，而第二个时间窗的范围为76～300ms，代表高振幅和“晚期反应”的总和。lmfp计算为刺激运动皮层周围五个通道平均tep平方的平方根(右侧运动皮层：c2，c4，fc2，fc4，cz)。为了最大限度地减少刺激时可能出现的伪影的影响，使用如下公式(2)在各时间窗内计算lmfp：
[0141][0142]
其中，t表示时间；k表示通道的数量；vi表示所有试次平均的通道i中的幅值；并且v
mean
表示感兴趣的通道中的平均幅值。
[0143]
gmfp被计算为在头部的整个表面上的所有通道上平均tep的平方的平方根。使用如下公式(3)在各时间窗口内计算gmfp：
[0144][0145]
其中，t表示时间；k表示通道的数量；vi表示所有试次平均的通道i中的幅值；并且v
‘
mean
表示所有通道中的平均幅值。
[0146]
若启动后第一个时间窗内的lmfp、gmfp振幅增加，第二个时间窗内的lmfp、gmfp振幅减少，则表示大脑皮层兴奋。
[0147]
需要说明的是，经颅磁刺激诱发信息还可以包括经颅磁刺激诱发肌电信息和第二脑电信息。利用第二处理模型提取经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，还可以包括：利用第二处理模型分别提取经颅磁刺激诱发肌电信息和第二脑电信息的电位特征，分别输出对应的第二处理结果。
[0148]
根据本公开的实施例，对第二脑电信息进行预处理，得到预处理后的第二脑电信息，可以包括：
[0149]
对第二脑电信息进行降采样，得到降采样后的第二脑电信息；对降采样后的第二脑电信息进行分段与基线校正，得到分段与基线校正后的第二脑电信息；对分段与基线校正后的第二脑电信息进行去除与插值经颅磁刺激脉冲伪迹，得到去除与插值后的第二脑电信息；将去除与插值后的第二脑电信息输入预设算法，输出算法结果信息；将算法结果信息通过滤波器后得到预处理后的第二脑电信息。
[0150]
例如，可以对第二脑电信息进行降采样至1000hz。预设算法可以是fastica算法和sound算法。滤波器可以是4阶巴特沃斯滤波器。
[0151]
根据本公开的实施例，通过对第二脑电信息进行预处理，有利于提取经颅磁刺激电位特征信息，以便进行评估大脑皮层兴奋性。
[0152]
图4示意性示出了根据本公开另一实施例的itbs启动运动想象的系统框架图。
[0153]
如图4所示，该实施例的系统架构包括：运动启动模块、运动训练任务模块、tms-eeg任务模块以及itbs启动效果评估模块。其中，在运动启动模块可以确定itbs启动范式各参数。运动训练任务模块主要涵盖mi任务的eeg信号处理。tms-eeg任务模块主要涵盖tms-eeg任务的eeg信号处理。mi任务、tms-eeg任务期间可以使用neuroscan设备采集被训练对象的eeg信号。对于运动训练任务模块中mi-eeg，eeg信号预处理后使用事件相关的扰动谱(event-related spectral perturbation，ersp)计算erd强度，使用共空间模式等特征提取方法、支持向量机等分类识别方法计算分类准确率，用于itbs启动效果评估模块评估itbs启动的运动训练效果。对于tms-eeg任务模块中tms-eeg任务，使用单脉冲tms测量，期间采集eeg、emg信号。使用降采样、分段与基线校正、去除与插值tms脉冲伪迹、fastica算法、sound算法、4阶巴特沃斯滤波器等预处理方法提取tep。结合运动诱发电位(motor evoked potential，mep)峰峰值、tep成分等参数用于itbs启动效果评估模块评估大脑皮层兴奋性。对于itbs启动效果评估模块可以使用普渡钉板测验(purdue pegboard test，ppt)对被训练对象手的精细运动进行打分，结合运动训练效果以及大脑皮层兴奋性综合评估itbs启动效果。
[0154]
根据本公开实施例，设计基于脑电的可以证明运动启动效用的运动训练范式，搭建基于经颅磁刺激仪的脑电、肌电(electromyogram,emg)信息采集平台，采集被训练对象的eeg、emg数据，再结合运动训练期间eeg的事件相关去同步强度、分类精度以及tms-eeg、
tms-emg等多项参数对大脑皮层的兴奋性、运动训练效果进行分析，结合ppt分数进而证明启动效应。使用运动想象作为itbs启动的运动训练任务，使用脑电具有高时间分辨率、易用性和低成本等特点，而经颅磁刺激和脑电的结合(tms-eeg)更是可以直观地测量启动诱发的皮层兴奋性变化，克服了传统行为学测验或运动量表耗时且敏感性低的缺陷，结合运动训练的效果、大脑皮层兴奋性、ppt分数综合评估itbs启动效果，更接近实际应用，有望为运动启动技术的评估提供可靠的技术支撑。
[0155]
根据本公开实施例，若基于运动想象的itbs启动技术的启动有效果，有望将itbs启动应用到需要上肢康复或上肢训练的对象上。此外，单脉冲tms测量的脑电、肌电信号是可以用于评估上肢康复对象的康复效果或上肢训练对象的训练效果。
[0156]
基于上述基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法，本公开还提供了一种基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定装置。以下将结合图5对该装置进行详细描述。
[0157]
图5示意性示出了根据本公开实施例的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定装置的结构框图。
[0158]
如图5所示，该实施例的基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定装置500包括获取模块510、第一处理模块520、第二处理模块530和确定模块540。
[0159]
获取模块510用于获取第一脑电信息和经颅磁刺激诱发信息，其中，第一脑电信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，被训练对象执行运动想象任务时生成的；经颅磁刺激诱发信息是被训练对象在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，对被训练对象进行单脉冲经颅磁刺激时测量得到的。在一实施例中，获取模块510可以用于执行前文描述的操作s210，在此不再赘述。
[0160]
第一处理模块520用于利用第一处理模型提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，其中，第一处理结果用于表征运动训练效果。在一实施例中，第一处理模块520可以用于执行前文描述的操作s220，在此不再赘述。
[0161]
第二处理模块530用于利用第二处理模型提取经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，其中，第二处理结果用于表征大脑皮层兴奋性。在一实施例中，第二处理模块530可以用于执行前文描述的操作s230，在此不再赘述。
[0162]
确定模块540用于基于第一处理结果和第二处理结果，确定基于运动想象的间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。在一实施例中，确定模块540可以用于执行前文描述的操作s240，在此不再赘述。
[0163]
根据本公开的实施例，获取模块510、第一处理模块520、第二处理模块530和确定模块540中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，获取模块510、第一处理模块520、第二处理模块530和确定模块540中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，获取模块510、第一处理模块520、第二处理模块530和确定模
块540中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
[0164]
图6示意性示出了根据本公开实施例的适于实现基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法的电子设备的方框图。
[0165]
如图6所示，根据本公开实施例的电子设备600包括处理器601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器601例如可以包括通用微处理器(例如cpu)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(asic))等等。处理器601还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器601可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
[0166]
在ram 603中，存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理器601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。处理器601通过执行rom 602和/或ram 603中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除rom 602和ram 603以外的一个或多个存储器中。处理器601也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
[0167]
根据本公开的实施例，电子设备600还可以包括输入/输出(i/o)接口605，输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。电子设备600还可以包括连接至i/o接口605的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
[0168]
本公开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可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。
[0169]
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机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。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的rom 602和/或ram 603和/或rom 602和ram 603以外的一个或多个存储器。
[0170]
本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的基于多模态回归的癌症等级预测方法。
[0171]
在该计算机程序被处理器601执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上
述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
[0172]
在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分609被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
[0173]
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被处理器601执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
[0174]
根据本公开的实施例，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公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如java，c++，python，“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、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)。
[0175]
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0176]
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
[0177]
以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

技术特征：
1.一种基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定方法，包括：获取第一脑电信息和经颅磁刺激诱发信息，其中，所述第一脑电信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，被训练对象执行运动想象任务时生成的；所述经颅磁刺激诱发信息是在所述间歇性theta爆发式磁刺激启动后，对所述被训练对象进行单脉冲经颅磁刺激时测量得到的；利用第一处理模型提取所述第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，其中，所述第一处理结果用于表征运动训练效果；利用第二处理模型提取所述经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，其中，所述第二处理结果用于表征大脑皮层兴奋性；以及基于所述第一处理结果和所述第二处理结果，确定基于所述运动想象的所述间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。2.根据权利要求1所述的方法，所述经颅磁刺激诱发信息包括经颅磁刺激诱发肌电信息；所述利用第二处理模型提取所述经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，包括：将所述经颅磁刺激诱发肌电信息输入所述第二处理模型后执行以下操作：提取所述经颅磁刺激诱发肌电信息中的第一峰值特征信息；将所述第一峰值特征信息与第二峰值特征信息进行比对，其中，所述第二峰值特征信息是根据所述被训练对象在所述间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及单脉冲经颅磁刺激时确定的；输出所述第二处理结果。3.根据权利要求1或2所述的方法，所述经颅磁刺激诱发信息包括第二脑电信息；所述利用第二处理模型提取所述经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，包括：将所述第二脑电信息输入所述第二处理模型后执行以下操作：对所述第二脑电信息进行预处理，得到预处理后的第二脑电信息；提取所述预处理后的第二脑电信息中的第一经颅磁刺激电位特征信息；将所述第一经颅磁刺激电位特征信息与第二经颅磁刺激电位特征信息进行比对，其中，所述第二经颅磁刺激电位特征信息是根据所述被训练对象在所述间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及单脉冲经颅磁刺激时确定的；输出所述第二处理结果。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述第二脑电信息进行预处理，得到预处理后的第二脑电信息，包括：对所述第二脑电信息进行降采样，得到降采样后的第二脑电信息；对所述降采样后的第二脑电信息进行分段与基线校正，得到分段与基线校正后的第二脑电信息；对所述分段与基线校正后的第二脑电信息进行去除与插值经颅磁刺激脉冲伪迹，得到去除与插值后的第二脑电信息；将所述去除与插值后的第二脑电信息输入预设算法，输出算法结果信息；
将所述算法结果信息通过滤波器后得到所述预处理后的第二脑电信息。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用第一处理模型提取所述第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，包括：将所述第一脑电信息输入所述第一处理模型后执行以下操作：从所述第一脑电信息中提取脑电时频特征信息；根据所述脑电时频特征信息，计算第一信息强度；将所述第一信息强度与第二信息强度进行比对，其中，所述第二信息强度是根据所述被训练对象在所述间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及执行运动想象任务时确定的；输出所述第一处理结果。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用第一处理模型提取所述第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，包括：将所述第一脑电信息输入所述第一处理模型后执行以下操作：利用共空间模式，从所述第一脑电信息中提取特征，得到空域滤波特征信息；基于所述空域滤波特征信息，进行分类，得到第一准确度信息；将所述第一准确度信息与第二准确度信息进行比对，其中，所述第二准确度信息是根据所述被训练对象在所述间歇性theta爆发式磁刺激启动前以及执行运动想象任务时确定的；输出所述第一处理结果。7.根据权利要求1所述的方法，还包括：获取第一测验信息和第二测验信息，其中，所述第一测验信息是在所述间歇性theta爆发式磁刺激启动前，通过预设测验方法得到的；所述第二测验信息是在所述间歇性theta爆发式磁刺激启动后，通过所述预设测验方法得到的；根据所述第一测验信息和所述第二测验信息，确定测验结果；基于所述测验结果、所述第一处理结果以及所述第二处理结果，确定基于所述运动想象的所述间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述运动想象任务是在预设试验次数的情况下，针对每个试验次数重复执行以下操作：进行第一预设时间段的静息，以使所述被训练对象处于休息状态；进行第二预设时间段的提示，以使所述被训练对象做好运动想象的准备；进行第三预设时间段的静息，以使所述被训练对象从神经活动的状态恢复到所述休息状态；进行第四预设时间段的想象，以使所述被训练对象处于运动想象状态。9.一种基于运动想象的itbs启动技术的启动效果确定装置，包括：获取模块，用于获取第一脑电信息和经颅磁刺激诱发信息，其中，所述第一脑电信息是在间歇性theta爆发式磁刺激启动后，被训练对象执行运动想象任务时生成的；所述经颅磁刺激诱发信息是在所述间歇性theta爆发式磁刺激启动后，对所述被训练对象进行单脉冲经颅磁刺激时测量得到的；第一处理模块，用于利用第一处理模型提取所述第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果，其中，所述第一处理结果用于表征运动训练效果；
第二处理模块，用于利用第二处理模型提取所述经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果，其中，所述第二处理结果用于表征大脑皮层兴奋性；以及确定模块，用于基于所述第一处理结果和所述第二处理结果，确定基于所述运动想象的所述间歇性theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。10.一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1～8中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种基于运动想象的iTBS启动技术的启动效果确定方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取第一脑电信息和经颅磁刺激诱发信息，其中，第一脑电信息是在间歇性Theta爆发式磁刺激启动后，被训练对象执行运动想象任务时生成的；经颅磁刺激诱发信息是在间歇性Theta爆发式磁刺激启动后，对被训练对象进行单脉冲经颅磁刺激时测量得到的；利用第一处理模型提取第一脑电信息的时-频-空多维度特征，输出第一处理结果；利用第二处理模型提取经颅磁刺激诱发信息的电位特征，输出第二处理结果；以及基于第一处理结果和第二处理结果，确定基于运动想象的间歇性Theta爆发式磁刺激启动技术的启动效果。刺激启动技术的启动效果。刺激启动技术的启动效果。


技术研发人员：王仲朋 杨璐 明东 陈龙 刘爽 许敏鹏 何峰
受保护的技术使用者：天津大学
技术研发日：2023.05.17
技术公布日：2023/8/14