苏 斐，王 红，祖林禄，王 江，刘 晨

1.山东农业大学 机械与电子工程学院，山东 泰安271018

2.天津大学 电气自动化与信息工程学院，天津300072

帕金森疾病（Parkinson’s Disease，PD）是一种常见的神经系统疾病[1]，主要发病人群的平均年龄60 岁左右，目前我国65 岁以上PD 患病率约为1.7%[2]。开环形式的高频（＞100 Hz）深部脑刺激（Deep Brain Stimulation，DBS）是目前治疗PD最有前景的手术疗法，但是仍存在由刺激过度引起的认知和语言障碍、情绪障碍、吞咽困难等副作用[3-4]。临床DBS刺激参数主要根据医生的经验选取，需要单位时间内恒定的刺激能量，不能根据任何神经或运动反馈调整参数，存在能耗高的缺点，且会增加患者更换脉冲发生器的频率，对患者身心造成不良影响[5]。

Rossi 等人认为闭环DBS 方案通过估计临床状态，只在必要时施加刺激，可降低刺激能耗，减少对患者的影响[6]。Rosin 等人通过MPTP 灵长类动物实验对比了开/关闭环DBS 与开环130 Hz 高频刺激的效果，结果表明两种刺激均能有效缓解运动症状，而闭环DBS 能耗较低[7]。当前自适应闭环DBS的研究主要基于PD生理模型，成功应用于临床仍然存在两大挑战：选取反馈信号及设计合适的控制算法。

在反馈信号选取方面，现有研究通常选取可测的生理信号，如神经元放电波形、局部场电位（Local Field Potentials，LFP）、脑皮层信号、脑电信号等作为反馈。Mohammed等人将LFP信号作为反馈信号，利用模糊控制算法构建自适应闭环DBS控制系统，估计PD患者症状的严重程度，相应地调整治疗[8]。但LFP 信号直接用于临床时并没有病人在健康状态时的生理数据作为参考，并且患者状态和LFP信号之间的相关性需要采集大量的LFP信号，很难建立患者状态和刺激参数之间的直接关系[9]。……