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申请/专利权人：中北大学

摘要：本发明公开了一种基于虚拟现实的多模态特征智能检测轻度认知障碍的系统，该系统包括以下模块：获取数据模块，包括每个认知任务下的生理信号、语音信号以及数字化认知参数的多模态认知数据；基于多模态数据的预处理模块，分别对生理信号、语音信号和数字化认知参数进行预处理；基于多模态的特征提取和选择，以获得更加全面的数据表征，从而更好地反映数据的复杂性和多样性；基于特征层和决策层双重融合的分类模块，通过多模态特征融合从不同角度获取信息，同时以权重的形式体现不同认知测试对MCI诊断的影响，实现MCI疾病的风险生成；本发明能直接对轻度认知障碍进行定量分析和定性描述，辅助神经科医生诊断。

主权项：1.一种基于虚拟现实的多模态特征智能检测轻度认知障碍的系统，其特征在于，包括获取数据模块、基于多模态数据的预处理模块、基于多模态的特征提取和选择模块、基于特征层和决策层双重融合的MCI检测分类模块；获取数据模块：被测者头戴VR和脑电图设备完成三项VR语言认知任务，同时通过VR设备获得被测者在任务期间的语音数据和数字化认知参数，通过便携式可穿戴EEG设备获得任务期间的EEG数据；基于多模态数据的数据预处理模块：用于对获取到的数据进行处理，包括对每个VR认知任务收集到的语音信号、EEG信号和数字化认知参数进行处理；所述数据预处理模块包括：语音信号预处理单元：用于对语音信号预加重、语音信号分帧和语音信号加窗处理；EEG信号预处理单元：用于进行EEG信号滤波和EEG信号的独立成分分析ICA；数字化认知参数预处理单元：用于对数字化认知参数均值填写缺失值、剔除异常值、检查数据一致性和准确性；基于多模态的特征提取和选择模块包括特征提取单元和特征选择单元：特征提取单元针对不同的VR语言认知任务，分别基于声学和韵律对语音信号构建特征向量、基于频域对EEG信号构建特征向量、基于数字化认知参数构建特征向量；特征选择单元分别针对语音特征和数字化认知参数特征、针对EEG数据进行特征选择，以此构建高效精简的MCI检测模型；基于特征层和决策层双重融合的MCI检测分类模块包括特征层融合单元和决策层融合单元；基于不同模态间的互补性和相关性，采用和模型无关的混合融合策略，针对每个VR认知任务构建基于特征层融合的特征向量；之后基于不同任务可以对MCI诊断模型提供不同的信息，采用权重配比的形式捕捉不同任务之间的复杂关系；最终利用加权投票机制，得到MCI的检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中北大学 基于虚拟现实的多模态特征智能检测轻度认知障碍的系统