一种记忆力损害预防系统及方法技术方案

本申请提出了一种记忆力损害预防系统，至少包括数据分析模块以及与数据分析模块按照有线和/或无线方式连接的用于自动采集和/或由用户输入的实际记忆力状态信息的数据交互模块，其特征在于，所述数据分析模块根据所述实际记忆力状态信息来校正基于采集的身体信号分析确定的理论记忆力状态。号分析确定的理论记忆力状态。号分析确定的理论记忆力状态。

【技术实现步骤摘要】
一种记忆力损害预防系统及方法
[0001]本专利技术是申请号为201810217913.7，申请日为2018年03月16日，申请类型为专利技术，申请名称为一种针对老年人的记忆力训练装置的分案申请。


[0002]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种记忆力损害预防系统及方法。

技术介绍

[0003]记忆力训练常见于幼年和青少年等智力快速发展的阶段，常用于促进智力的发展以其获得更好的智力发展水平。老年人的记忆力状态处于下滑阶段或保持稳定阶段，因此，在日常生活中，模糊了老年人记忆力状态和病理之间的相关性，从而往往忽略了对老年人记忆力进行训练的重要性。例如，老年人的记忆力严重衰退会诱发老年痴呆、意识模糊、精神萎靡、交际困难等严重并发症，进一步使得老年人丧失生活自理能力。
[0004]基于老年人个体差异及外界条件的不同，相同的记忆力训练方案并不能最大程度上的适用于每一个使用个体。同时，相比于幼年或青少年，老年人的记忆力状态极易受患病、天气状态、情绪状态、睡眠状态等诸多因素的影响，并且老年人的记忆力出现下滑趋势后往往具有爆发性的指数性下跌特征，进而引发一系列例如是老年痴呆症、意识模糊、口齿不清等严重并发症。此时，对老年人开展记忆力训练已为时过晚。因此，如何实现记忆力训练的个性化以适用于不同的使用个体和提前并准确的预警老年人记忆力发生恶化的趋势以及时开展记忆力训练改善其记忆力状态是急需解决的问题。
[0005]现有技术中公开号为CN101478912A的专利文献公开了一种用于分析个体患痴呆型紊乱的方法，包括：接收与个体相关的多个脑电图数据；接收与个体相关的多个心血管风险因素数据；接收与个体相关的多个认知数据；至少部分地基于脑电图数据、心血管风险因素数据、以及认知数据中的一部分，确定所述个体是否具有患痴呆型紊乱的风险的指示值。该专利技术通过整合脑电图(EEG)的应用、神经心理学测试、以及心血管风险因素可提供用于分析和评估痴呆及痴呆型紊乱的系统和方法。该专利技术的实施方式可以利用并非是线性分析的EEG数据的非线性型分析，从而将非线性型EEG数据分析的结果与神经心理学测试或认知测试以及心血管风险因素的测定进行统计学地结合。与常规系统和方法中使用的线性型EEG测定相比，该专利技术可提供更可靠的预测信息。
[0006]上述技术方案是利用脑电图检测数据、心理测试或者认知测试、和心血管风险因素相结合，利用统计原理来预测痴呆风险。
[0007]现有技术中公开号为CN107533583A的专利文献公开了一种人类用户精神损害监测系统，其包括：一测量系统(23)，其用于反复测量由人类用户所实现的无意识调整的指数，所述测量系统包括处理器(6)，所述处理器能够访问存储器(7)，所述存储器储存时间相关的用户特定数据集，所述时间相关的用户特定数据集既包括时间相关的用户特定生理数据集又包括时间相关的用户特定行为数据，所述时间相关的用户特定生理数据集包括表示用户生理参数的数据，所述时间相关的用户特定行为数据集包括表示用户行为参数的数
据；处理器(6)，其包括计算器(24)，用于反复分析所述时间相关的用户特定数据集，以便通过所述时间相关的用户特定数据集来反复确定由人类用户所实现的无意识调整的指数的值，作为用户特定生理数据和用户特定行为数据的综合指数；一计算系统(25)，用于计算模式指数以及预先设定的结构化实验数据，所述模式指数表示用户显示精神损害模式的可能性，表示精神损害网格内用户的位置，所述精神损害网格包括来自预测模型(16)的精神损害模式，至少以针对用户测得的无意识调整指数的值为基础，所述预先设定的结构化实验数据储存在存储器(17)中，并且表示由实验性人类用户实现的无意识调整指数值与所述实验性人类用户的精神损害历史数据之间的关系。
[0008]上述技术方案专注于由用户进行的无意识调整的量化，作为评估精神损害可用的主要数据。医生诊断或者治疗心理健康时可将该数据考虑在内。该专利技术专注于用户在日常生活中所进行的无意识调整的量化。
[0009]现有技术中公开号为CN104902806A的专利文献公开了一种用于提供与对象的神经系统障碍或神经精神障碍相关的评估的方法，包括：选择指示与神经系统障碍或神经精神障碍关联的认知或感觉功能的一个或多个方面的剖析类别；向对象呈送刺激序列，所述刺激序列基于所选择的剖析类别；在所述刺激序列的所述呈送之前、期间和之后采集所述对象的生理信号以产生生理数据；以及处理所述生理数据以生成包含与所选择的剖析类别关联的一个或多个定量值的信息集。
[0010]上述技术方案公开了用于采集并使用生理信息(例如，脑信号)以表征对象的神经系统或神经精神障碍的病理和/或易患病性和/或评估此类疾病的治疗的系统、设备和方法。换言之，上述技术方案利用向被试提供刺激，检测刺激前、中、后的生理数据来分析神经系统相关障碍信息。
[0011]与上述多个技术方案所述的神经系统疾病的预测或者检测装置，本专利技术提出的是一种记忆力训练装置，针对的技术问题和所达到的技术效果与上述多个技术方案是完全不同的。
[0012]上述多个技术方案均仅涉及的技术方案为：根据检测数据判断患者病症类型或患病程度。其并未涉及本申请提出的根据实际记忆力状态校正理论记忆力状态以实现对不同个体因个体差异而造成的理论状态差异的校正过程，无法实现更准确的记忆力训练方案的匹配的技术方案。

技术实现思路

[0013]本专利技术源自这样的发现，没有任何一个人能够准确描述某种记忆力状态带来的认知或感官感受。虽然现在有脑电波扫描、特征信号探测等等方法，也有大量人工智能的算法如CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)被用于构件记忆力模型，然而具体到个体的适用效果而言都只能说是差强人意。
[0014]从心理学家的角度来看，记忆力状态是可管理的，至少是可引导的。这种管理与引导需要科学的方法和装置来辅助才能达到预期的效果。故此，本专利技术的任务在于，提供一种由使用人员自身来标定并记录记忆力状态及其关联的感受，并由此来有针对性地训练记忆力的装置及方法。通过本专利技术，一方面可以通过示教过程来完成对记忆力分析算法的训练，另一方面可以由用户持续地调整实际记忆力状态与理论记忆力状态之差别，使得本专利技术能
够逐渐习得用户的记忆力训练特征，进而有效管理用户记忆力状态。
[0015]一种针对老年人的记忆力训练装置，至少包括分别与数据分析模块按照有线和/或无线方式连接的用于自动采集和/或由用户输入实际记忆力状态信息的数据交互模块、用于以间接或直接地接触用户身体的方式采集身体信号的数据采集模块和用于存储数据信息的存储模块。其中，所述数据分析模块利用记忆力分析算法确定与所述身体信号对应的理论记忆力状态信息。所述数据分析模块基于用户输入的感受、实时记忆力状态信息和/或外界条件完成所述理论记忆力状态变化趋势的分析及校正。在可预见的时间点超出临界值的理论记忆力状态变化趋势按照与用户输入的感受、所述实际记忆力状态信息、身体信号和外界条件均彼此关联的方式分类存储至所述存储模块。其中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种记忆力损害预防系统，至少包括数据分析模块以及与数据分析模块按照有线和/或无线方式连接的用于自动采集和/或由用户输入的实际记忆力状态信息的数据交互模块，其特征在于，所述数据分析模块根据所述实际记忆力状态信息来校正基于采集的身体信号分析确定的理论记忆力状态。2.根据权利要求1所述的记忆力损害预防系统，其特征在于，数据分析模块基于示教过程中的测试反馈信息和/或身体信号来预先配置记忆力分析算法的参数，并且校正与身体信号对应的理论记忆力状态信息。3.根据权利要求2所述的记忆力损害预防系统，其特征在于，所述数据交互模块10通过记忆力测试模块测试用户并以音频和/或视频记录的方式采集实际记忆力状态，并且将所述采集的实际记忆力状态与用户以点选的方式选择的当前外界条件、情绪的类型以及级别、睡眠类型以及级别、记忆力级别进行比较，从而对所采集的实际记忆力状态进行校正。4.根据权利要求3所述的记忆力损害预防系统，其特征在于，数据交互模块可以按照与外界条件相关的方式提供实际记忆力状态信息作为检索结果。5.根据权利要求4所述的记忆力损害预防系...

【专利技术属性】
技术研发人员：安宁，
申请(专利权)人：佛山市丈量科技有限公司，
类型：发明
国别省市：