申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2023-10-30

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117936067A

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G16H10/60;G06F18/15;G06F18/2132;G06F18/24;G06N7/01;A61B5/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于视听觉整合行为范式的老年认知障碍辅助评估系统，属于生物医学图像模式识别技术领域。首先，本发明基于采集的HC和AD患者的行为学数据，选择不同刺激条件下的平均准确率和平均正确反应时作为基本特征；再借助竞争模型得到两组被试的概率差异曲线，从中提取其他分类特征；将以上特征输入到机器学习分类模型中，建立一种智能评估模型实现AD和HC的二分类。该系统提出一种基于视听觉行为学提取有效特征的方法，实现了对阿尔兹海默症早期认知障碍的辅助评估，可以作为阿尔兹海默症临床早期诊断的一种辅助智能手段。本技术可为AD的早期诊断提供简便、有效的检测手段，对延缓疾病进展和减少痴呆发生具有科学意义。

主权项：1.一种基于视听觉整合行为范式的老年认知障碍辅助评估系统，本系统包括三个模块：视听行为学数据采集模块、视听整合能力与认知功能的相关性分析模块、机器学习分类预测模块；所述视听行为学数据采集模块包括：控制器、显示器、喇叭、反馈按键，所述显示器用于显示视觉刺激，喇叭用于播放听觉刺激，反馈按键用于当被试者收到刺激后的反馈接收，所述控制器选择对应的刺激模式，然后控制显示器和喇叭进行对被试者的刺激；刺激模块包括：单独的视觉刺激、单独的听觉刺激、视觉听觉同时刺激；反馈的方式为：当被试者听到或看到事先定好的声音或图像时，按下按钮；在不同的刺激模式下采集多个被试者的反馈数据，被试者包括：阿尔茨海默病患者和正常健康老年人，所述视听整合能力与认知功能的相关性分析模块中的处理方法为：步骤B1：将准确率低于50％的数据剔除；步骤B2：计算单视觉刺激、单听觉刺激、视听觉刺激条件下正确的平均反应时间RT和准确率Acc；竞争模型是使用视觉反应和听觉反应概率总和的累积分布函数的统计预测模型，竞争模型计算公式如下：PRTRaceModelt＝PRTAt+PRTVt1其中，RTA表示听觉刺激下的反应时，t表示每隔10ms的一个时间窗，RTV表示视觉刺激下的反应时，PRTAt表示听觉刺激下的反应时小于该时间窗的概率，PRTVt表示视觉刺激下的反应时小于该时间窗的概率，RTRaceModel表示使用竞争模型预测的反应时，PRTRaceModelt表示竞争模型预测的反应时小于该时间窗的概率；步骤B3：在每个时间窗下，从视听累积分布函数中减去竞争模型累积分布函数，生成每个被试的差异曲线；其中累计分布函数的计算公式如下：FXx＝PX≤x,0x+∞2其中，X表示随机变量，x表示时间窗，FXx表示随机变量X的CDF；所述机器学习分类预测模块中的处理方法为：步骤C1：将步骤B2计算的视听觉刺激下的平均反应时间RT和准确率Acc作为特征，包括：视觉刺激下的准确率、听觉刺激下的准确率、视觉和听觉同时刺激下的准确率、视觉刺激下的反应时、听觉刺激下的反应时、视觉和听觉同时刺激下的反应时；从差异曲线中提取特征余下特征，将极大值点和两个零点的横坐标-反应时和纵坐标-概率，及两个零点之间的窗长作为特征；步骤C2：对每组人进行人工打标签处理，将患者定义为0，将正常人定义为1；步骤C3：对每组人的特征数据进行标准化；步骤C4：将数据按照7:3的比例分为训练集和测试集,利用训练集训练二次判别分析模型，最后再利用测试集来验证模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种基于视听觉整合行为范式的老年认知障碍辅助评估系统

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