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申请/专利权人：首都医科大学附属北京安定医院

摘要：本申请涉及一种知觉空间分离前脉冲抑制数据处理方法、系统和计算机可读存储介质，包括：获取基于优先效应的知觉空间分离前脉冲抑制数据；对获取的数据进行预处理，剔除无效数据，以得到目标数据；对目标数据进行特征提取，对提取出的数据进行运算处理得到归一化数据；对得到的归一化数据进行训练，得到前脉冲抑制分级模型；根据前脉冲抑制分级模型，输出检测者的前脉冲抑制水平等级；获取医护人员对检测者的诊断结果；将上述诊断结果反馈至前脉冲抑制分级模型，对前脉冲抑制分级模型进行训练更新。本申请将基于优先效应的知觉空间分离引入PPI范式，更好地识别前脉冲刺激，反映疾病不同状态下的抑制水平，帮助医护人员更好地评估检测者的精神状态。

主权项：1.一种知觉空间分离前脉冲抑制数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：获取基于优先效应的知觉空间分离前脉冲抑制数据；对获取的数据进行预处理，剔除无效数据，以得到目标数据；对目标数据进行特征提取，对提取出的数据进行运算处理得到归一化数据；对得到的归一化数据进行训练，得到前脉冲抑制分级模型；根据前脉冲抑制分级模型，输出检测者的前脉冲抑制水平等级；获取医护人员对检测者的诊断结果；将上述诊断结果反馈至前脉冲抑制分级模块模型，对所述前脉冲抑制分级模块模型进行训练更新；其中，对得到的归一化数据进行训练，得到前脉冲抑制分级模型，具体包括如下步骤：数据收集；收集健康人群样本；数据分析；分析健康人群样本的前脉冲抑制PPI水平，计算平均值、标准差、中位数以及四分位数，分析数据的分布确定之后正确分数的解读，进行性别和年龄的校正，来消除PPI指标在健康人群中的正常变异，这些指标将作为评估检测者人群PPI水平的基准；建立常模；常模包括PPI水平的分布情况，基于健康人群常模的四分位数定义四个等级；第一四分位数以上为“正常范围”，第一四分位数到中位数之间为“轻度缺陷”，中位数到第三四分位数之间为“中度缺陷”，第三四分位数以下为“重度缺陷”；根据前脉冲抑制分级模型，输出检测者的前脉冲抑制水平等级，具体包括如下步骤：收集不同检测者的数据；计算缺陷程度；利用健康常模，计算每位检测者的PPI水平与常模之间的差异，通过计算检测者PPI水平与健康常模之间的偏差来实现；分布比例分析；根据缺陷程度，分析常见精神疾病人群的每个人群中不同程度等级缺陷的分布比例，通过不同检测者群里的PPI水平与健康常模的四分位数比较来完成，从而确定处于常模的哪个位置；缺陷等级的确立；正常范围：如果检测者的PPI水平位于健康常模的第一四分位数以上，那么该检测者的PPI水平被认为是正常的；轻度缺陷：如果检测者的PPI水平位于健康常模的第一四分位数到中位数之间，那么该检测者的PPI水平被认为是轻度缺陷；中度缺陷：如果检测者的PPI水平位于健康常模的中位数到第三四分位数之间，那么该检测者的PPI水平被认为是中度缺陷；重度缺陷：如果检测者的PPI水平在第三四分位数之下，那么该检测者的PPI水平被认为是重度缺陷；将上述诊断结果反馈至前脉冲抑制分级模型，对所述前脉冲抑制分级模型进行训练更新，具体包括如下步骤：比较该检测者的诊断结果和前脉冲抑制水平等级；如果诊断结果与前脉冲抑制水平等级一致，则存储该检测者数据；如果诊断结果与前脉冲抑制水平等级不一致，则进一步判断等级差是否在1以内；如果等级差在1以内，则修改相应的四分位数；其中，如果诊断结果为正常，前脉冲抑制水平等级为轻度缺陷，则减小第一四分位数，如果诊断结果为重度抑郁，前脉冲抑制水平等级为中度缺陷，则增大第三四分位数；如果等级差大于2，则对该检测者重新开始执行测量步骤，以进一步修正常模及四分位数。

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