[发明专利]一种神经调控结果预测方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种神经调控结果预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测的超声信息，其中，所述超声信息包括超声参数以及所述超声参数对应的刺激类型和刺激靶点的信息；

根据所述刺激类型和所述刺激靶点的信息确定所述超声参数对应的神经调控结果预测模型；所述神经调控结果预测模型用于预测超声信息所对应的神经调控结果；

根据所述神经调控结果预测模型对应的特征提取方式，对所述超声参数进行特征提取，得到所述超声参数对应的参数特征信息；

将所述参数特征信息输入至所述神经调控结果预测模型进行处理，得到所述神经调控结果预测模型输出的神经调控结果；所述神经调控结果包括有效及抑制、有效及兴奋和无效。

2.如权利要求1所述的神经调控结果预测方法，其特征在于，所述神经调控结果预测模型通过下述步骤训练得到：

根据所述神经调控结果预测模型对应的刺激类型和刺激靶点的信息获取第一训练数据，其中，所述第一训练数据包括超声参数样本以及与所述超声参数样本对应的第一目标调控结果；

对所述超声参数样本进行特征提取，得到所述超声参数样本对应的样本参数特征信息；

将所述样本参数特征信息输入至所述神经调控结果预测模型进行处理，得到所述神经调控结果预测模型输出的训练神经调控结果；

根据所述训练神经调控结果和所述第一目标调控结果，调整所述神经调控结果预测模型的模型参数，并继续执行所述将所述样本参数特征信息输入至所述神经调控结果预测模型进行处理的步骤以及后续步骤，直至所述神经调控结果预测模型满足预设训练条件，并将满足所述预设训练条件的神经调控结果预测模型确定为已训练的神经调控结果预测模型。

3.如权利要求2所述的神经调控结果预测方法，其特征在于，所述根据所述神经调控结果预测模型对应的刺激类型和刺激靶点的信息获取第一训练数据，包括：

根据所述神经调控结果预测模型对应的刺激类型和刺激靶点的信息获取初始训练数据；

对所述初始训练数据进行预处理，得到第二训练数据；

对所述第二训练数据进行标准化处理，并将标准化处理后的第二训练数据确定为所述第一训练数据。

4.如权利要求2所述的神经调控结果预测方法，其特征在于，所述对所述超声参数样本进行特征提取，得到所述超声参数样本对应的样本参数特征信息，包括：

利用主成分分析法对所述超声参数样本进行分析，得到所述超声参数样本对应的特征向量；

根据所述特征向量对所述超声参数样本进行特征提取，得到所述超声参数样本对应的样本参数特征信息。

5.如权利要求4所述的神经调控结果预测方法，其特征在于，所述对所述超声参数进行特征提取，得到所述超声参数对应的参数特征信息，包括：

根据所述特征向量对所述超声参数进行特征提取，得到所述超声参数对应的参数特征信息。

6.如权利要求2所述的神经调控结果预测方法，其特征在于，所述对所述超声参数样本进行特征提取，得到所述超声参数样本对应的样本参数特征信息，包括：

利用独立成分分析法对所述超声参数样本进行分析，得到所述超声参数样本对应的混合矩阵；

根据所述混合矩阵对所述超声参数样本进行特征提取，得到所述超声参数样本对应的样本参数特征信息。

7.如权利要求2所述的神经调控结果预测方法，其特征在于，所述对所述超声参数样本进行特征提取，得到所述超声参数样本对应的样本参数特征信息，包括：

对所述超声参数样本进行分析，确定所述超声参数样本中各预设参数特征对应的发散度和/或确定所述超声参数样本中各预设参数特征与所述第一目标调控结果之间的相关性；

根据所述发散度和/或所述相关性对所述超声参数样本进行特征提取，得到所述超声参数样本对应的样本参数特征信息。