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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于HD-sEMG和神经元分析的运动障碍治疗效果评估系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119166997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411205830.8，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于HD-sEMG和神经元分析的运动障碍治疗效果评估系统是由谭欣;张小小;刘骁;戴晨赟;孙伯民设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于HD-sEMG和神经元分析的运动障碍治疗效果评估系统在说明书摘要公布了：本发明属于医学诊断和治疗评估技术领域，具体为基于HD‑sEMG和神经元分析的运动障碍治疗效果评估系统。本发明通过诱发运动障碍患者手部病理性震颤症状，采集前臂HD‑sEMG数据，分析、评估DBS治疗前后运动障碍患者病理性震颤症状的改善效果；系统包括：数据采集平台，记录前臂屈肌和伸肌的表面肌电数据；数据预处理模块，通过滤波去除噪声和基线漂移，提升信号质量；运动单元分解与识别模块，对前臂屈肌和伸肌的运动单元进行分解与识别；微观神经元特性分析模块，分析神经元放电特性，反映神经控制的变化情况；通过比较脑深部电刺激治疗前后的神经元特性变化，评估震颤症状的改善情况，辅助医生优化治疗方案，从而提升治疗效果，改善患者生活质量。

本发明授权基于HD-sEMG和神经元分析的运动障碍治疗效果评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于HD‑sEMG和神经元分析的运动障碍治疗效果评估系统，其特征在于，通过诱发运动障碍患者手部病理性震颤症状，采集前臂HD‑sEMG数据，并分析其微观神经元特性，从而准确评估DBS治疗前后运动障碍患者病理性震颤症状的改善效果；具体包括运动障碍患者病理性震颤数据采集平台，数据预处理模块，运动单元分解与识别模块，微观神经元特性分析模块；其中： 一所述数据采集平台，是一种HD‑sEMG采集设备，用于记录运动障碍患者前臂屈肌肌群和伸肌肌群的256通道表面肌电数据； 二所述数据预处理模块，通过初步滤波、LMS滤波器、基线漂移校正和信号归一化，对原始肌电信号进行预处理；初步滤波用于去除工频干扰并保留有效频率范围，LMS滤波器自适应调整系数以消除动态噪声，基线漂移校正通过多项式拟合去除慢性漂移；通过归一化确保信号幅值的一致性，从而提高信号的清晰度和准确性； 三所述运动单元分解与识别模块，用于对患者屈肌肌群和伸肌肌群分别进行运动单元分解；具体包括： 1去均值化、径向基函数变换和主成分分析子模块；通过去均值化，消除信号的基线偏移，确保分析的精度；使用径向基函数变换，将信号映射到一个非线性高维空间，从而更好地捕捉复杂的信号特征；应用主成分分析对高维数据进行降维，提取主要特征，减少噪声影响并提升后续分析的效率和准确性； 2运动单元提取子模块，使用结合q‑非高斯性度量的FastICA算法，对降维后的肌电信号进行分解；q‑非高斯性度量通过引入Tsallis熵及调节参数，提供更好的鲁棒性，能有效处理噪声和异常值；通过固定点迭代优化权重向量，更新权重向量以最大化q‑非高斯性度量；在每次迭代中，进行Gram‑Schmidt正交化处理，确保独立成分之间的正交性，保持分解结果的有效性； 3有效的运动单元识别子模块，根据分解出的独立成分，使用Morlet小波分解肌电信号，通过检测小波系数中的显著局部极值并二值化，生成运动单元放电时刻的01值时间序列； 4筛选和后处理子模块，即对获得的放电时刻序列进行筛选和后处理；包括，通过傅里叶变换提取频率范围在4Hz到35Hz之间的主要频率分量，保留符合该频率范围的运动单元源；通过计算交叉相关函数和构建同步矩阵识别同步放电的运动单元源对；对于识别出的同步源，通过信号能量和稳定性评估综合评分，并最终保留评分最高的同步源，从而保证所选运动单元源的质量和稳定性； 四所述微观神经元特性分析模块，包括通过计算运动单元的瞬时放电率并统计运动单元的放电模式，在微观层面上分析神经元的放电特性和规律；通过分析肌电信号在脑深部电刺激治疗前后的微观神经元特性的变化，准确地评估脑深部电刺激治疗前后运动障碍患者震颤症状的改善效果。

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