具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图，对本申请的具体实施方式做详细的说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

对应于本发明一种较佳实施例的神经信号实时去除刺激伪迹的方法，其包括如下步骤：

S1.获得神经数字信号；

S2.获得刺激伪迹的持续时间；

S3.检测神经数字信号的峰值，根据该峰值的峰值时间点以及刺激信号的周期T得到当前峰值所在的第一伪迹区间T0、并预测下一峰值所在的第二伪迹区间T1以及位于第一伪迹区间T0和第二伪迹区间T1之间的非伪迹区间T2；

S4.判断当前采样点是否在非伪迹区间T2内，若是，则按照预设采样频率对神经数字信号进行采样；若否，则采样当前伪迹区间后的不规则采样点的神经数字信号值，根据当前伪迹区间之前的采样点的神经数字信号值以及不规则采样点的神经数字信号值计算得出当前采样点的神经数字信号值。

神经信号例如可以是场电位信号、脑电信号、单神经元信号或者多巴胺浓度信号等，本实施例中，以神经信号为场电位信号为例介绍本发明，需要理解的是，神经信号不限于场电位信号。

作为一种优选的实施方式，步骤S1包括如下步骤：施加预设频率的刺激信号，记录刺激过程中的神经信号，并将所述神经信号转化为神经数字信号。当采集的信号为场电位信号时，上述的神经信号即为局部场电位信号(LFP))，神经数字信号即为场电位数字信号。

可以理解的是，本发明的神经信号实时去除刺激伪迹的方法可通过深部脑刺激硬件设备实现，刺激信号的预设频率由设备系统设定的策略计算得出，作为已知参数传送给处理器，再由处理器按照频率给出刺激指令。

神经信号可以采用多种传感器进行采集，对不同种类的神经信号，传感器种类也不同。对于场电位信号可以使用DBS电极或者微电极等进行采集。作为一种优选的实施方式，本发明采用如图1所示的三通道微电极1施加刺激信号，并记录刺激过程中的局部场电位信号，该三通道微电极1包括位于中间位置的信号施加触点10以及分别位于信号施加触点10两侧的两个记录触点11。其中，信号施加触点10用于施加刺激信号，刺激电流通过中间的信号施加触点10传递，并从固定在头骨12上的银线返回，局部场电位信号由两个记录触点11记录下来。优选的，两个记录触点11距信号施加触点10之间的距离相同，以同步记录数据。

作为一种优选的实施方式，两个记录触点11差分记录刺激过程中的场电位信号，以提高信号精度，去掉共有的误差干扰，消除中间刺激信号的影响。

可以理解的是，由记录触点11记录的场电位信号是模拟信号，其需要转换为数字信号以便于传输和处理，而且，记录触点11记录的信号具有大量的噪声，噪音中包括直流信号分量、基线趋势和低频噪音，会引起振幅的变化，因此，对两个记录触点11获得的去基线漂移的原始数据先用高通滤波器滤除噪声和直流成分，获得滤波信号，然后经两级放大器放大该滤波信号，之后通过A/D转换器进行将场电位信号转化为场电位数字信号。

虽然，在理论上，两个记录触点11将感应到大致相同的信号，这可以通过前端放大器的共模抑制来抑制。然而，由于脑组织的复杂电学特性和两个记录触点11的不平衡阻抗，在局部场电位信号的记录中仍然会有几十毫伏的尖峰状的伪影(即伪迹波形)。这些尖峰锯齿状伪影包含非常高的频率成分，需要高采样率来捕捉，采样率不足将导致混叠效应。

作为一种优选的实施方式，步骤S2中，获得刺激伪迹的持续时间的步骤包括如下步骤：将神经数字信号按照预设周期划分为多个区域，每个所述区域均涵盖至少一个刺激伪迹波形，之后基于多个所述区域内的神经数字信号确定所述刺激伪迹的持续时间。

优选的，本实施例中，预设周期为刺激信号周期T(刺激信号周期T可通过刺激信号频率获得)，即神经数字信号按照刺激信号周期T划分为多个区域，每个所述区域均涵盖一个刺激伪迹波形。

具体而言，当神经数字信号的数据值超过预设的阈值时，将该神经数字信号值作为峰值，该时间点被标记为峰值时间点，由于伪迹信号的出现周期与刺激信号一致，因此相邻两个峰值时间点的时间间隔与刺激信号的周期基本一致。阈值例如可以是获得的神经数字信号最高值的一定比例，优选的，将神经数字信号的最高值的75％作为预设的阈值，神经数字信号的最高值可以是自采集开始后获得的神经数字信号的最高值，也可以是一段时间内获得的神经数字信号的最高值，对于一些失真度较高的点，还可以通过算法予以剔除；当然，阈值不限于是神经数字信号最高值的一定比例，例如阈值还可以是采集到的多个刺激伪迹波形的最高点的平均值的一定比例。所有的峰值时间点都被记录在一个峰值时间点集合内。整个神经数字信号的数据被划分为具有相同时间长度的多个区域，多个区域形成区域序列，本实施例中，区域的时间长度是根据刺激信号的周期而设置的，即区域的时间长度与刺激信号的周期相同，例如，图2中T0时间段的数据为一个区域，T2时间段的数据也为一个区域。在其他实施例中，区域的时间长度可以大于或者小于刺激信号的周期，但优选均涵盖一个刺激信号波形，以便于计算刺激伪迹的持续时间。

如图3所示，刺激伪迹的波形由两个连接在一起的脉冲组成，即正脉冲和负脉冲。优选的，脉冲检测过程是针对第一个脉冲(正脉冲)进行的。为了使得各区域能够更完整的涵盖伪迹波形，将每个峰值时间点之前，距其第一时间长度的时间点作为该区域的"开始"点，将每个峰值时间点之后，距其第二时间长度的时间点作为"结束"点，从而使得刺激伪迹波形能够涵盖在区域内，且其开始点更接近伪迹波形的开始点。第一时间长度和第二时间长度的总和与刺激信号的周期T相同，第一时间长度和第二时间长度可以视情况进行设定，作为一种优选的实施方式，第一时间长度为5％的周期T，第二时间长度为95％的周期T。

进一步优选的，步骤S2中，先基于多个所述区域内的神经数字信号得到刺激伪迹波形模板，之后根据所述刺激伪迹波形模板内的刺激伪迹信号恢复到无伪迹的信号范围的时间确定所述刺激伪迹的持续时间。

可以理解的是，每个区域内的神经数字信号由N个数据构成(N≥1)，数据指的是对应的神经数字信号值，数据的数量与模拟信号转化为数字信号时的采样密度有关，N个数据按照采集的时间先后进行排列。假设区域的数量为M个，则多个区域数据的集合能够转入一个M*N矩阵(M≥1)。由于每个区域是由峰值位置和相同的周期决定的，因此数据序列默认是对齐的。刺激伪迹波形模板通过对矩阵按列进行平均化得到，即刺激伪迹波形模板内特定排位的数据，是由M个区域内相同排位的数据平均得到的，也就是说，刺激伪迹波形模板是通过对多个区域内的神经数字信号值按顺序进行平均得到的。刺激伪迹有一个一般的波形，因此，能够根据刺激伪迹波形模板内的信号恢复到无伪迹信号范围的时间，确定刺激伪迹的平均持续时间，该平均持续时间即可作为刺激伪迹的持续时间，作为一种优选的实施方式，可以将刺激伪迹的持续时间设定为稍大于该计算得到的平均持续时间，以保证后期采样点的准确性。

作为一种优选的实施方式，可以通过如下方式确定刺激伪迹信号是否恢复到无伪迹的信号范围：获取一段未施加刺激信号的神经数字信号，根据该段神经数字信号的数据计算其均值和方差，之后根据该均值和方差取95％置信区间的上限值，当刺激伪迹信号的神经数字信号值低于95％置信区间的上限值时，认为刺激伪迹信号恢复到无伪迹的信号范围。

可以理解的是，步骤S2中，刺激伪迹的持续时间可以在采集神经信号时获得，例如，可以在采集到一定周期的神经信号后，根据该神经信号得出刺激伪迹的持续时间，后续即可根据该刺激伪迹的持续时间对神经数字信号进行采样；也可以根据之前施加相同或者类似的刺激信号时获得的神经信号得出刺激伪迹的持续时间，在采集神经信号时，直接调用该刺激伪迹的持续时间即可。

步骤S3中，峰值的检测与上文所述的方法一致，亦通过阈值的方法进行检测，即，将获得的神经数字信号值与预设的阈值进行比较，当所述的神经数字信号值达到预设的阈值时，将所述神经数字信号值作为峰值。预设的阈值例如是神经数字信号的最高值的75％。

在实时系统中，数据序列以流数据格式进入系统，当当前时间点的数据值达到阈值，则将当前时间点标记为峰值时间点。之后，可以根据步骤S2中获得的刺激伪迹的持续时间得出当前峰值所在的第一伪迹区间T0，并根据刺激信号的时间周期T获得下一个峰值时间点及与下一个峰值对应的第二伪迹区间T1，根据第一伪迹区间T0和第二伪迹区间T1可以获得位于两者之间的非伪迹区间T2。可以理解的是，第一伪迹区间T0与第二伪迹区间T1的时间长度与刺激伪迹的持续时间相同，且两者的峰值时间点与刺激伪迹波形模板内的峰值时间点的位置对应，以使得刺激伪迹的持续时间更为准确。

第一伪迹区间T0的开始点优选处于无伪迹信号范围，以使得第一伪迹区间T0能够可靠的涵盖刺激伪迹波形，保证刺激伪迹波形外部的采样点的准确性。在一种优选的实施方式中，第一伪迹区间T0的开始点与该伪迹区间所在的区域的开始点相同；在另一种优选的实施方式中，还可以将距离第一伪迹区间T0的峰值时间点之前第三时间长度的时间点作为开始点，第三时间长度可以视情况设置，例如设置为第一伪迹区间T0的时间长度的一定比例，该比例可以视情况。

可以理解的是，步骤S3中，在检测到新的峰值之后，即可更新第一伪迹区间T0、第二伪迹区间T1以及非伪迹区间T2。

步骤S4中，当前伪迹区间指的是当前采样时间所处的伪迹区间，其可能是第一伪迹区间T0，或者第二伪迹区间T1。

由于对神经数字信号的采样频率是预设的，因此，可以根据上一个采样点的采样时间，推断出下一个采样点的采样时间。因此，在系统接收数据时，可以先判断当前时间是否为采样时间，若是，则进一步判断当前采样时间是否在非伪迹区间内，反之，系统继续接收数据，直到时间到达采样时间。

作为一种优选的实施方式，采样频率是固定的，即采样点是等间隔设置的，图2中，以圆圈示出了等间隔的采样点。

根据当前采样点的时间以及步骤S3中获得的第一伪迹区间T0、第二伪迹区间T1以及非伪迹区间T2，可以判断出当前采样点位于哪一时间范围内。若采样时间位于非伪迹区间T2，由于该时间范围不存在伪迹信号，因此可以直接按照正常的采样频率予以采样。反之，若采样时间位于伪迹区间内(第一伪迹区间T0或者第二伪迹区间T1)，则不能以正常采样频率进行采样，否则会引入伪迹信号。因此，如图2所示，本发明在当前伪迹区间之后设置一个不规则采样点4，通过该不规则采样点4的神经数字信号值以及上一个采样点2的神经数字信号值计算得出当前采样点3的神经数字信号值，该当前采样点3即为插值点，优选的，通过插值法计算得出当前采样点3的神经数字信号值。插值方法例如可以是三次样条插值法或者线性插值法等。

作为一种优选的实施方式，该不规则采样点为第一个脱离当前伪迹区间的点。当然，该不规则采样点不限于此，例如可以为脱离当前伪迹区间预设时间后的点，甚至可以将下一个位于非伪迹区间内的正常采样点作为不规则采样点，优选的，该不规则采样点在脱离当前伪迹区间后的第一个正常采样点之前进行采集(正常采样点指的是按预定的采集频率进行采集的采样点)。

可以理解的是，第一伪迹区间和第二伪迹区间随时间的变化而变化，例如，参考图2，当时间处于T0时段，此时T0时段对应的区域为第一伪迹区间，而T1时段对应的区域为第二伪迹区间。当时间进展到T1时段，由于检测到新的神经数字信号峰值，因此，第一伪迹区间和第二伪迹区间被更新，原先的第二伪迹区间转变为了第一伪迹区间。进而，步骤S4中所述的当前伪迹区间通常为第一伪迹区间。

本发明还提出一种神经信号实时去除刺激伪迹的装置，如图4所示，该采集装置包括采集模块5以及与采集模块5通信连接的处理模块50。

其中，采集模块5用于采集神经数字信号；采集模块5还可以具有转换功能，例如其可以先采集刺激过程中产生的模拟量的神经信号，然后将神经信号转换为神经数字信号。

处理模块50用于获得刺激伪迹的持续时间，并检测所述采集模块5采集的神经数字信号的峰值，根据所述峰值的峰值时间点以及刺激信号的周期得到当前峰值所在的第一伪迹区间，并预测下一峰值所在的第二伪迹区间以及位于所述第一伪迹区间和所述第二伪迹区间之间的非伪迹区间。

所述处理模块50还用于判断当前采样时间是否在所述非伪迹区间内；若否，则采集所述第一伪迹区间之后的不规则采样点的神经数字信号值，根据所述当前伪迹区间之前的采样点的神经数字信号值以及不规则采样点的神经数字信号值计算得出当前采样点的神经数字信号值。

优选的，所述处理模块50根据所述第一伪迹区间的上一采样点得到的神经数字信号值以及不规则采样点的神经数字信号值插值得出当前采样点的神经数字信号值。

本发明还提出一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可执行指令(例如计算机程序)，计算机可执行指令被计算机的处理器加载并执行时，实现上文所述的神经信号实时去除刺激伪迹的方法。

本发明至少具备如下优点：

1.本发明根据刺激伪迹持续时间获得伪迹区间和非伪迹区间，使得采样点所处的位置能够判断，进而在非伪迹区间以正常方式采样，在伪迹区间通过插值等方法计算得到采样点的神经数字信号值，进而实时去除了刺激伪迹信号，采集的数据更为准确，失真度小，且本方法只需获得刺激伪迹的持续时间，无需预估伪迹波形，避免了对伪迹波形预估的不准确性；另外，本发明的信号采集方法能够实现软件上的不规则采样，例如可以用于实时采集处理系统，对电刺激伪迹进行去除，从而获得更为准确的场电位信号等神经信号。

2.本发明中三通道微电极能够实现在施加刺激信号的同时对场电位信号进行记录，解决了闭环深部脑刺激系统中信号实时采样的问题，记录结果更为准确。

3.本发明能够实现针对变换参数的刺激信号产生的刺激伪迹的去除，不受限于刺激信号的形状和频率，对刺激波形和刺激频率有很高的鲁棒性，适应不同实验个体和刺激策略的变化，更适用于一般的情况。

上述仅为本发明的一个具体实施方式，其它基于本发明构思的前提下做出的任何改进都视为本发明的保护范围。