[发明专利]用于优化脊髓刺激的机器学习

权利要求书

1.一种用于优化脊髓刺激的机器学习的设备，包括：

在计算机化系统处访问对象的患者度量的装置；

使用所述患者度量作为到在所述计算机化系统上运行的机器学习算法的输入的装置，所述机器学习算法用于搜索多个神经调制参数集合并用于识别所述多个神经调制参数集合中的候选神经调制参数集合，从而由神经调制器用来递送非规则波形用于神经调制，其中所述非规则波形在时间域和空间域两者上变化，其中所述时间域包括控制脉冲的计时、大小或形状的刺激参数，所述空间域包括到电极的分化的电流分布；以及

使用所述候选神经调制参数集合使得所述神经调制器使用所述非规则波形电刺激所述对象的装置。

2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述对象是患者。

3.根据权利要求1所述的设备，其中，所述对象是来自临床前试验的动物。

4.根据权利要求1、2或3所述的设备，其中，所述机器学习算法包括遗传算法。

5.根据权利要求1、2或3所述的设备，其中，所述机器学习算法包括神经网络。

6.根据权利要求1所述的设备，其中，所述计算机化系统为基于云的系统，并且其中，使用所述候选神经调制参数集合的装置包括将所述候选神经调制参数集合发送到所述基于云的系统的客户端装置的装置。

7.根据权利要求1所述的设备，其中，所述患者度量为客观疼痛度量。

8.根据权利要求7所述的设备，其中，所述客观疼痛度量为通过由所述对象佩戴的传感器感测到的生理指示。

9.根据权利要求1所述的设备，其中，所述患者度量为主观疼痛度量。

10.根据权利要求9所述的设备，其中，所述主观疼痛度量从询问所述对象获得。

11.根据权利要求1所述的设备，其中，所述空间域包括与分化或极性相关的至少一个参数。

12.根据权利要求1所述的设备，其中，所述候选神经调制参数集合被设计为产生逐脉冲变化的脉冲突发。

13.根据权利要求1所述的设备，还包括：

从用户接收选定参数的装置；以及

使用所述选定参数来集中所述机器学习算法的装置。

14.一种机器可读介质，包括指令，所述指令当由机器运行时使所述机器执行根据权利要求1至13中的任一项所述的设备的操作。