基于灰关联-正交耦合响应面法的振动辅助深部脑刺激电极植入多目标优化研究

　　本文推荐一项创新研究，采用灰关联-正交耦合响应面法（Grey-Orthogonal Coupled Response Surface Methodology）对振动辅助深部脑刺激（DBS）电极植入参数进行多目标优化。研究基于LuGre摩擦模型，系统分析了振动频率、振幅与植入速度对穿刺力（Fin）和摩擦增长率（F%）的影响，最终获得穿刺力低至9.656 mN、摩擦增长率仅为2.191 mN/mm的最优参数组合，为减少脑组织创伤提供了新方法。

　　

Highlight

振动辅助植入实验表征显示，其轴向力变化趋势与无振动植入相似。根据先前研究[27]，从针轴向力-时间曲线中选取穿刺力（F_in）和摩擦增长率（F%）作为两个关键评价指标（图5）。摩擦增长率（F%）通过公式（13）计算：

F% = |(F₂ - F₁)/[v(t₂ - t₁)]|

其中v代表植入速度。

Discussion

本研究证明施加振动可降低植入过程中的穿刺力与摩擦力。既往多数振动辅助植入研究采用单因素或正交实验分析参数影响规律，而本文创新性地运用多目标优化方法，通过灰关联-响应面耦合分析揭示了振动参数与植入力间的数学关系，为优化振动辅助植入提供了更科学有效的解决方案。

Conclusions

基于灰关联-正交耦合响应面法，本研究在近似真实STN-DBS手术条件下获得低频振动辅助植入的最优参数，主要结论如下：

1. 1.

   基于LuGre模型揭示了正弦振动降低植入力的机制，探讨了不同植入速度下振动与非振动摩擦力的比值变化规律。

2. 2.

   通过正交实验与极差分析，明确了各参数对植入性能的影响及单评价指标的最优参数。

3. 3.

   采用灰关联分析与响应面法相结合，确定了多评价指标下的最优参数组合及其数学模型。

4. 4.

   经响应面法优化的振动参数组合表现出卓越的植入性能，穿刺力为9.656 mN，摩擦增长率为2.191 mN/mm。

5. 5.

   灰关联-正交耦合响应面法可作为振动辅助植入参数优化的新方法论体系。