一种评估预测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种评估预测系统，包括临床数据获取模块、影像数据获取模块、运动症状评估模块、非运动症状评估模块、症状分型模块、参数选择模块和退出模块，适用于治疗帕金森综合征，本发明专利技术中预测评估系统通过获取患者的临床数据、影像数据、运动症状评估结果及非运动症状评估结果，并通过系统内置的分型类型和对应的治疗参数，可以简便地实现对PDS症状的分型评估预测及rTMS治疗参数的选择、极大地减少了对该类疾病的症状评估和治疗方案确定所需的工作量和工作难度。工作量和工作难度。工作量和工作难度。

【技术实现步骤摘要】
一种评估预测系统


[0001]本专利技术属于医疗设备
，具体是一种评估预测系统。

技术介绍

[0002]帕金森综合征(PDS)是指具有帕金森样临床表现的疾病总称，主要包括原发性帕金森病，多系统萎缩，进行性核上性麻痹，血管性帕金森综合征，路易体痴呆等。常见的临床表现包括运动迟缓、肌强直、震颤、姿势步态异常这些运动症状，同时也有认知障碍、抑郁状态、睡眠障碍等非运动症状。帕金森病在65岁以上人群中的患病率约为1.7％，是中老年人常见的神经系统变性疾病。随着我国老龄化的加剧，该患病率将进一步攀升。PDS是严重危害人们健康的慢性进展性疾病，更有相当一部分患者对药物反应差，病情进展非常迅速，严重影响了患者的工作和生活质量。
[0003]重复经颅磁刺激rTMS(repeat Transcranial Magnetic Stimulation)是近年来新研发的一种皮层刺激技术，具有无创、快速起效的特点。在人头颅特定部位给予重复刺激，在PDS临床治疗中具有较大意义，能够对运动皮质兴奋性进行调节，对运动功能及非运动症状的改善具有重要作用，尤其适用于药物反应不好的PDS患者，可以作为药物治疗的有效补充。rTMS治疗参数包括：刺激部位、刺激强度、刺激频率、每天的治疗持续时间、一个疗程的治疗次数等。同时改善PDS患者不同的运动症状与非运动症状需要不同的rTMS参数。
[0004]但目前对于PDS患者的症状评估预测以及rTMS治疗参数的选择都需要人工完成，尚缺少可以简单实现客观的、量化的针对PDS患者的rTMS参数评估预测系统。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种评估预测系统。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0007]一种治疗帕金森综合征患者的评估及参数预测系统，包括临床数据获取模块、影像数据获取模块、运动症状评估模块、非运动症状评估模块、症状分型模块、参数选择模块和退出模块；其中，
[0008]临床数据获取模块，与所述影像数据获取模块和退出模块相连，用于获取患者的临床数据，并根据所述临床数据及预设的跳转规则跳转到所述影像数据获取模块或退出模块；
[0009]影像数据获取模块，与所述临床数据获取模块、运动症状评估模块和退出模块相连，用于获取患者的影像数据，并根据所述影像数据及预设的跳转规则跳转到所述运动症状评估模块和退出模块；
[0010]运动症状评估模块，与所述影像数据获取模块和非运动症状评估模块相连，用于获取患者的运动症状信息，对获取的所述运动症状信息进行评估，得到评估结果，并根据预设的跳转规则，跳转到所述非运动症状评估模块；
[0011]非运动症状评估模块，与所述运动症状评估模块相连，用于获取患者的非运动症
状信息，对获取的所述非运动症状信息进行评估，得到评估结果，并根据预设的跳转规则跳转到所述症状分型模块；
[0012]症状分型模块，与所述非运动症状评估模块相连，用于根据所述运动症状信息的评估结果、非运动症状信息的评估结果确定患者的症状分型；
[0013]参数选择模块，与所述症状分型模块相连，用于获取患者的治疗参数选择指令，根据所述治疗参数选择指令确定治疗参数；
[0014]退出模块，与所述临床数据获取模块和影像数据获取模块相连，用于获取退出原因信息，并根据所述退出原因信息确定诊断结果并退出系统。
[0015]在一种可能的实现方式中，所述临床数据获取模块包括：
[0016]临床数据获取单元，用于获取性别信息、年龄信息、临床运动障碍信息和临床既往手术信息；
[0017]临床数据跳转单元，与所述信息获取单元相连，若所述信息获取单元获取的年龄信息在预设的年龄范围之外，则跳转到所述退出模块，否则跳转到所述影像数据模块；若获取的所述临床运动障碍信息全部选择为否，则跳转到所述退出模块，否则跳转到所述影像数据模块；若获取的所述临床既往手术信息中有任一项的选择为是，则跳转到所述退出模块，否则跳转到所述影像数据模块。
[0018]在一种可能的实现方式中，所述影像数据获取模块包括：
[0019]影像数据获取单元，用于获取头颅CT影像信息和头颅MR影像信息；
[0020]影像数据跳转单元，与所述影像数据获取单元相连，若所述影像数据获取单元获取的头颅CT影像信息和头颅MR影像信息中任一项选择为是，则跳转到所述退出模块，否则跳转到所述运动症状评估模块。
[0021]在一种可能的实现方式中，所述运动症状评估模块包括：
[0022]运动症状数据获取单元，用于获取共济失调信息、冻结步态信息、运动症状综合信息；
[0023]运动症状评估单元，与所述运动症状数据获取单元相连，用于根据所述共济失调信息、冻结步态信息、震颤信息、姿势步态信息分别确定共济失调评分、冻结步态评分、震颤评分和姿势步态异常评分；
[0024]运动症状跳转单元，与所述运动症状评估单元及非运动症状评估模块相连，若所述共济失调评分大于预设分值，则跳转到所述非运动症状评估模块；若所述冻结步态评分大于预设分值，则跳转到所述非运动症状评估模块；在所述运动症状评估单元完成所述震颤评分和姿势步态异常评分后跳转到所述非运动症状评估模块。
[0025]在一种可能的实现方式中，所述非运动症状评估模块包括：
[0026]非运动症状数据获取单元，用于获取认知障碍信息、抑郁状态信息和睡眠障碍信息；
[0027]非运动症状评估单元，与所述非运动症状数据获取单元相连，用于根据所述认知障碍信息、抑郁状态信息和睡眠障碍信息分别确定认知障碍评分、抑郁状态评分和睡眠障碍评分；
[0028]非运动症状跳转单元，与所述非运动症状评估单元及症状分型模块相连，若所述认知障碍评分小于预设分值，则跳转到所述症状分型模块；若所述抑郁状态评分大于预设
分值，则跳转到所述症状分型模块；在所述非运动症状评估单元完成所述睡眠障碍评分后跳转到所述症状分型模块。
[0029]在一种可能的实现方式中，所述症状分型模块包括：
[0030]分型单元，用于根据所述运动症状评估单元确定的共济失调评分、冻结步态评分、震颤评分和姿势步态异常评分，所述非运动症状评估单元确定的认知障碍评分、抑郁状态评分和睡眠障碍评分，以及预设的症状分型规则，确定其对应的症状分型代码；
[0031]跳转单元，与所述分型单元和所述参数选择模块相连，用于在所述分型单元确定症状分型代码后跳转到所述参数选择模块。
[0032]在一种可能的实现方式中，所述参数选择模块包括：
[0033]指令接收单元，用于接收患者的治疗参数选择指令；
[0034]参数确定单元，与所述指令接收单元相连，用于根据所述指令接收单元接收到的所述治疗参数，确定治疗参数方案。
[0035]在一种可能的实现方式中，所述退出模块包括：
[0036]退出原因获取单元，与所述临床数据获取模块及影像数据获取模块相连，用于在所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种评估预测系统，其特征在于，包括：临床数据获取模块、影像数据获取模块、运动症状评估模块、非运动症状评估模块、症状分型模块、参数选择模块和退出模块；其中，临床数据获取模块，与所述影像数据获取模块和退出模块相连，用于获取患者的临床数据，并根据所述临床数据及预设的跳转规则跳转到所述影像数据获取模块或退出模块；影像数据获取模块，与所述临床数据获取模块、运动症状评估模块和退出模块相连，用于获取患者的影像数据，并根据所述影像数据及预设的跳转规则跳转到所述运动症状评估模块和退出模块；运动症状评估模块，与所述影像数据获取模块和非运动症状评估模块相连，用于获取患者的运动症状信息，对获取的所述运动症状信息进行评估，得到评估结果，并根据预设的跳转规则，跳转到所述非运动症状评估模块；非运动症状评估模块，与所述运动症状评估模块相连，用于获取患者的非运动症状信息，对获取的所述非运动症状信息进行评估，得到评估结果，并根据预设的跳转规则跳转到所述症状分型模块；症状分型模块，与所述非运动症状评估模块相连，用于根据所述运动症状信息的评估结果、非运动症状信息的评估结果确定患者的症状分型；参数选择模块，与所述症状分型模块相连，用于获取患者的治疗参数选择指令，根据所述治疗参数选择指令确定治疗参数；退出模块，与所述临床数据获取模块和影像数据获取模块相连，用于获取退出原因信息，并根据所述退出原因信息确定诊断结果并退出系统。2.如权利要求1所述的评估预测系统，其特征在于，所述临床数据获取模块包括：临床数据获取单元，用于获取性别信息、年龄信息、临床运动障碍信息和临床既往手术信息；临床数据跳转单元，与所述信息获取单元相连，若所述信息获取单元获取的年龄信息在预设的年龄范围之外，则跳转到所述退出模块，否则跳转到所述影像数据模块；若获取的所述临床运动障碍信息全部选择为否，则跳转到所述退出模块，否则跳转到所述影像数据模块；若获取的所述临床既往手术信息中有任一项的选择为是，则跳转到所述退出模块，否则跳转到所述影像数据模块。3.如权利要求1所述的评估预测系统，其特征在于，所述影像数据获取模块包括：影像数据获取单元，用于获取头颅CT影像信息和头颅MR影像信息；影像数据跳转单元，与所述影像数据获取单元相连，若所述影像数据获取单元获取的头颅CT影像信息和头颅MR影像信息中任一项选择为是，则跳转到所述退出模块，否则跳转到所述运动症状评估模块。4.如权利要求1所述的评估预测系统，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王雪梅，冯涛，柳欣，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京天坛医院，
类型：发明
国别省市：