量化的临床和生理数据采集(传感器):传感器是采集病人的生理数据的至关重要的组件。随着传感器体积越来越小,成本更低以及功耗越来越低[30],N87C196KC16与传感器特异性相关联的疾病状态就越可能得到定义。慢性病神经信号是寻找神经疾病生物标记物的一个自然之选。例如帕金森氏综合征的研究表明基底节区频带振(10~30Hz)的大小和运动功能障碍的程度有关。在这些患者中,局部电势的β频带振幅在1uⅤRMs水平,这仅为心脏起搏器的信号1/100。这给发展针对这些标志物[:]和其他重要信号的传感器带来了重大技术挑战。其他生物电子热门领域,如阻抗和心电图,可能与应激等疾病的生理效应相关联,例如这曾被用于闭环'心脏起搏器]除了生物电信号,使用惯性加速度计等传感器可以从其他生理学标记(例如,肢体运动,活动/姿势,呼吸)推断出疾病状态信息,这也已被现代商业设各(如手机和个人数字助手)所广泛采用c病人状态的临床评估(状态评估器):在神经调节疗法中,我们将传感器信息转化为对病人状态评估的过程定义为状态评估。在今天大多数的商业化神经调节疗法产品中,这种评估是通过临床医生或病人进行观察,然后临床医生或病人通过图8.2所示的遥控系统进行相应的程序调控。为了实现系统“智能”的目标,即本质上意味着提供更多的信息和自动化,工程师和研究人员正在致力于嵌入包含匹配传感器的状态评估器,以此来对临床评估进行建模和补充。有很多方法可以用来实现状态评估,这其中包括使用生理模型和机器学习技术(例如卡尔曼滤波器和支持向量机),每种方法都有其利弊。