基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪及其使用方法技术

本发明专利技术公开了基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪，包括戴在脑瘫患儿双耳的特制耳机，所述特制耳机包括发射器以及接收器，所述特制耳机电性连接有处理器，所述处理器连接有医疗分析系统以及大数据系统，本发明专利技术还公开了基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪的使用方法，S1，被检测者戴上特制耳罩，电磁波经左耳罩发出，抵达大脑皮层，通过电磁共振产生一个外部磁场。本发明专利技术方法简单，能够刺激神经元产生化学电信号，化学电信号经由神经元传到至全身器官组织细胞，引起共振，并经过分析之后判断人体细胞层面的疾病状态与程度，对脑瘫的儿童脑神经损伤有较好的监测效果。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪及其使用方法
本专利技术涉及医疗设备
，尤其涉及基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪及其使用方法。
技术介绍
小儿脑性瘫痪又称小儿大脑性瘫痪，俗称脑瘫。是指从出生后一个月内脑发育尚未成熟阶段，由于非进行性脑损伤所致的以姿势各运动功能障碍为主的综合征。是小儿时期常见的中枢神经障碍综合征，病变部位在脑，累及四肢，常伴有智力缺陷、癫痫、行为异常、精神障碍及视、听觉、语言障碍等症状。现有的用于儿童儿童脑瘫治疗的评估仪设备组成很复杂，价格较为昂贵，同时，现有的诊断仪器对于儿童儿童脑瘫症状的分析、预测和发现，效果并不明显，费用也较高。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪及其使用方法。为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪及其使用方法，包括戴在脑瘫患儿双耳的特制耳机，所述特制耳机包括发射器以及接收器；所述特制耳机电性连接有处理器；所述处理器连接有医疗分析系统以及大数据系统；所述大数据系统包括脑瘫患儿数据收集模块、脑瘫患儿数据库建立模块以及脑瘫患儿数据库处理模块；所述监测仪还包括存储器。优选地，所述处理器执行存储器中存储的分析程序，包括以下步骤：a、建立脑瘫患儿病理模型，通过分析仪采集患儿的各种生理信号，包括身高、体重、体温、体内激素水平、患儿的饮食水平、患儿的机体活动性以及对于各种刺激的反应时间，得到输入参数；b、该模型包括引发儿童脑瘫的四条因素，第一条是出生前因素；第二条是围生期因素；第三条是新生儿期因素；第四条是遗传因素；c、基于儿童脑瘫病理模型，输入参数上传至统一的服务器，利用单方面特征量对全自动生化分析仪进行初步状态评估，判断全自动生化分析仪是否故障或者正常运行，利用异常检测算法建立特征密度估计模型，测试设备特征概率密度分布是否异常；d、建立儿童脑瘫数理模型，将采集到的脑瘫患儿病理模型分析并按严重程度的不同划分为5个类型：痉挛型脑瘫、徐动型脑瘫、混合型脑瘫、共济失调型脑瘫以及强直型脑瘫。优选地，所述痉挛型脑瘫是指因未成熟大脑在各种原因作用下发育不全而致的非进行性损伤所引起的运动和姿势紊乱；所述徐动型脑瘫是指由于脑基地区损伤引起的运动障碍或运动失调；所述混合型脑瘫是指从出生后一个月内脑发育尚未成熟阶段，由于非进行性脑损伤所致的以姿势各运动功能障碍为主的综合症；所述共济失调型脑瘫是指小脑受损的类型，伴随有锥体系、锥体外系以及深部感觉系统的重复病变；所述强直型脑瘫是指锥体外系损伤所造成的脑瘫。本专利技术还提出了基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪及其使用方法，包括以下步骤：S1、检测时，待检测患儿戴上特制耳机，电磁波经左耳罩发出，抵达大脑皮层，通过电磁共振产生一个外部磁场，磁场作用于神经元，刺激神经元产生化学电信号，化学电信号经由神经元传到至全身器官组织细胞，引起共振，细胞共振形成的电磁场产生电磁信号，信号在扩散放大中被右耳罩捕捉；S2、捕捉到的细胞共振电磁信号经处理器分离、解码，转化为频谱，检测得到的细胞频谱与基准频谱进行对比，基准频谱来源于一千五百万人的标准细胞数据库，通过对比频谱及频谱组合的相似度，分析状态与变化趋势，将频谱差异值转化为统计数值，依据统计分析结果，针对疾病状态与病变趋势作出临床定义，信号转译与临床定义由处理器及配套软件自动完成，最大限度提升效率、减少信息损耗与误差；S3、检测终端与中心数据库联网，检测得到的细胞分子频谱数据及统计分析得出的案例数据实时同步更新，随着案例的积累、数据库的扩大，通过智能软件进行信息存储和协同运算，判定参数不断修正、数理模型持续优化完善，以实现更精准的诊断和预测。本专利技术的有益效果：1、数据的采集过程中待检测的患儿无需空腹、无需药物介入、无任何辐射，只需要5到10分钟即可完成数据的采集。2、以大数据为基础，对不同的脑瘫患儿的机体生理数据进行收集、处理以转化为可以挖掘的数据，采集的数据经过数学模型的逻辑运算得到患儿病情严重程度的判断，并根据数学模型中细胞的发展轨迹，做出病理监测，对脑瘫的后续治疗有重要的参考性，便于监测了解大量的脑瘫患儿筛查情况，及时做出儿童脑瘫相关疾病的整体治疗方案。3、通过特制耳机发出的电磁波，抵达大脑皮层，通过电磁共振产生一个外部磁场，磁场作用于神经元，刺激神经元产生化学电信号，化学电信号经由神经元传到至全身器官组织细胞，引起共振，细胞共振形成的电磁场产生电磁信号，信号在扩散放大中被右耳罩捕捉，并经过分析之后判断人体细胞层面的疾病状态与程度，以统计显著性预测临床特征显著性。5、深度进行归纳总结，通过对脑瘫患儿的资料数据进行采集，建立脑瘫患儿数据库，通过对脑瘫患儿的数据库进行大数据分析和统计，得到不同致病因素与脑瘫的关系数据，为脑瘫患儿前期的筛查提供了科学的参考依据，为制定相关的诊断维修策略提供科学依据，方便操作人员对进行诊断，能有效降低人力维护成本，具有良好的应用前景。附图说明图1为本专利技术提出的基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪的系统框图；图2为儿童脑瘫的医学逻辑进展图；图3为本专利技术提出的基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪的工作流程图。具体实施方式下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本专利技术的技术方案。如图1所示，基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪，包括戴在脑瘫患儿双耳的特制耳机，特制耳机包括发射器以及接收器，特制耳机电性连接有处理器，处理器连接有医疗分析系统以及大数据系统，大数据系统包括脑瘫患儿数据收集模块、脑瘫患儿数据库建立模块以及脑瘫患儿数据库处理模块，监测仪还包括存储器，处理器执行存储器中存储的分析程序。如图2示，是儿童脑瘫的医学逻辑进展图，由数千份儿童脑瘫案例将各指标数据运用统计软件做相关性分析，以及儿童脑瘫医学的研究综合得到儿童脑瘫的研究：研究发现引发儿童脑瘫主要有四条因素，第一条是出生前因素、第二条是围生期因素、第三条是新生儿期因素、第四条是遗传因素；第一条出生前因素，受孕胚胎的质量在母体怀孕的时候容易受到很大的影响，怀孕前后父母吸烟、酗酒会影响胚胎质量，父母喝酒会对生殖细胞精子和卵子造成伤害，受到酒精伤害的精子和卵子一旦结合受孕，往往会使生下的婴儿痴呆或大脑发育不全，胎儿酒精中毒综合征的表现有下面一些特点：出生时体重低于正常新生儿；中枢神经系统发育不良，常常是小头畸形，上嘴唇向里收缩，还常常有心脏及四肢的畸形。这些畸形的出现与孕妇饮酒的时间和酒量有关，一般来说，在妊娠早期，喝的酒量愈大，导致畸形的情况就愈明显、愈严重，有人统计，酗酒妇女生的婴儿，畸形的危险性比不饮酒的妇女要高2倍以上；母亲在妊娠期间吸烟或者吸收二手烟，对胎儿发育不利，烟草中含有400多种有害物质，如一氧化碳、尼古丁、氰化物等。孕妇在吸烟时，尼古丁被吸收到血液中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪，其特征在于，包括戴在脑瘫患儿双耳的特制耳机，所述特制耳机包括发射器以及接收器；/n所述特制耳机电性连接有处理器；/n所述处理器连接有医疗分析系统以及大数据系统；/n所述大数据系统包括脑瘫患儿数据收集模块、脑瘫患儿数据库建立模块以及脑瘫患儿数据库处理模块；/n所述监测仪还包括存储器。/n

【技术特征摘要】
1.基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪，其特征在于，包括戴在脑瘫患儿双耳的特制耳机，所述特制耳机包括发射器以及接收器；
所述特制耳机电性连接有处理器；
所述处理器连接有医疗分析系统以及大数据系统；
所述大数据系统包括脑瘫患儿数据收集模块、脑瘫患儿数据库建立模块以及脑瘫患儿数据库处理模块；
所述监测仪还包括存储器。


2.根据权利要求1所述的基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪及其使用方法，其特征在于，所述处理器执行存储器中存储的分析程序，包括以下步骤：
a、建立脑瘫患儿病理模型，通过分析仪采集患儿的各种生理信号，包括身高、体重、体温、体内激素水平、患儿的饮食水平、患儿的机体活动性以及对于各种刺激的反应时间，得到输入参数；
b、该模型包括引发儿童脑瘫的四条因素，第一条是出生前因素；第二条是围生期因素；第三条是新生儿期因素；第四条是遗传因素；
c、基于儿童脑瘫病理模型，输入参数上传至统一的服务器，利用单方面特征量对全自动生化分析仪进行初步状态评估，判断全自动生化分析仪是否故障或者正常运行，利用异常检测算法建立特征密度估计模型，测试设备特征概率密度分布是否异常；
d、建立儿童脑瘫数理模型，将采集到的脑瘫患儿病理模型分析并按严重程度的不同划分为5个类型：痉挛型脑瘫、徐动型脑瘫、混合型脑瘫、共济失调型脑瘫以及强直型脑瘫。


3.根据权利要求2所述的基于大数据的儿童脑瘫脑神经损伤评估仪及其使用方法，其特征在于，所述痉挛型脑瘫是指因未成熟大脑在各种原因作用下发育不...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏敏，
申请(专利权)人：芭雅医院投资管理上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31