【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的老年人认知功能评估预警方法及系统
[0001]本专利技术涉及认知障碍评估
，尤其涉及一种基于深度学习的老年人认知功能评估预警方法及系统。
技术介绍
[0002]认知功能评估技术，是指通过一系列的测试和评估工具，对个体的认知功能进行客观地测量和评估的一种技术，这些评估工具可以包括问卷调查、认知任务以及神经心理学测试等多种形式，旨在评估个体在注意力、记忆、语言、执行功能以及空间感知等方面的认知能力。
[0003]现有的认知功能评估技术通常只能评估出已经患有认知功能障碍的用户，难以根据评估结果对具有潜在风险的用户进行认知功能障碍预警，且现有的认知功能评估技术通常都是通过问卷调查等主动输入的形式，通过用户对自己日常行为的主观认识或其家人的客观认识进行认知功能评估，此方法过于主观，采集得到的数据难以有信服力，比如在申请公开号为
ꢀ“
CN114023452A”的中国专利中，公开了“一种筛查认知障碍高风险的多维预警模型构建方法及其评估系统”，该方案的数据采集就是通过用户主动输入，此方法过于主观，评估结果完全取决于用户的自我认知水平，现有的认知功能评估技术还存在评估不够全面以及数据获取过于主观，导致难以对具有潜在风险的用户进行认知功能障碍预警以及评估结果取决于用户的自我认知水平的问题。
技术实现思路
[0004]针对现有技术存在的不足，本专利技术提供了一种基于深度学习的老年人认知功能评估预警方法，能够通过游戏测试的方式，针对用户的计算能力、抽象能力、记忆能力以及反应能...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的老年人认知功能评估预警方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，用户选择开始评估后，对用户进行计算力测试，得到用户的计算力测试结果；步骤S2，计算力测试完成后对用户进行抽象力测试，得到用户的抽象力测试结果；步骤S3，抽象力测试完成后对用户进行记忆力测试，得到用户的记忆力测试结果；步骤S4，对计算力测试结果、抽象力测试结果以及记忆力测试结果进行分析，得到用户的认知综合评分；步骤S5，建立评测数据库，录入所有用户的认知综合评分，根据年龄段进行分类，再对不同年龄段的评测得分进行分析，得到年龄段综合水平；步骤S6，对用户的评测得分以及评测数据库内的年龄段综合水平进行分析，得到用户的认知功能评测结果，根据认知功能评测结果对用户进行认知风险预警。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的老年人认知功能评估预警方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下子步骤：步骤S101，用户选择开始评估后，发送计算力测试规则；步骤S102，在每次计算测试回合内随机生成三位数以下的数字以及简单公式并显示到用户端，将数字标记为测试数字，将测试数字以及简单公式整合为测试数据，所述简单公式为三位数以下的正整数加减法；每次显示预定数量的测试数据；步骤S103，记录计算测试回合的数量，标记为计算测试回合数，将计算测试回合数分别与第一回合阈值、第二回合阈值以及第三回合阈值进行比对，若计算测试回合数小于等于第一回合阈值，则输出第一计算阶段信号；若计算测试回合数大于第一回合阈值且小于等于第二回合阈值，则输出第二计算阶段信号；若计算测试回合数大于第二回合阈值且小于等于第三回合阈值，则输出第三计算阶段信号；若计算测试回合数大于第三回合阈值，则输出第四计算阶段信号；步骤S104，若输出第一计算阶段信号，则生成第一生成数量且为正整数的测试数字；步骤S105，若输出第二计算阶段信号，则生成第二生成数量且为整数的测试数字；步骤S106，若输出第三计算阶段信号，则生成第一生成数量且为整数的测试数字，同时生成第三生成数量的简单公式；步骤S107，若输出第四计算阶段信号，则生成第二生成数量且为整数的测试数字，同时生成第四生成数量的简单公式；步骤S108，对用户所点击的测试数字或简单公式进行分析，分析用户的计算测试分。3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的老年人认知功能评估预警方法，其特征在于，所述步骤S108包括如下子步骤：步骤S1081，当测试数据显示完成后开始计时，当用户第一次点击测试数字时停止计时，将记录的时间标记为计算回合反应时长；步骤S1082，获取用户点击的测试数字或简单公式，标记为点击数字，查找点击数字是否为测试数据中的最小值，若为是，则输出计算点击正确信号；若为否，则输出计算点击错误信号；步骤S1083，若输出计算点击正确信号，则将用户的计算测试分增加第一加分阈值并将用户端以及测试数据中对应的测试数字或简单公式消除；获取测试数据中是否还存在数据，若还存在数据，则输出回合继续信号；若不存在数据，则输出回合结束信号；
步骤S1084，若输出回合结束信号，则将用户的计算测试分增加第二加分阈值并进入下一计算测试回合；若输出计算点击错误信号，则直接进入下一计算测试回合；步骤S1085，获取计算力测试的持续时长，标记为计算力测试时长，将计算力测试时长与第一测试时长阈值进行比对，若计算力测试时长小于等于第一测试时长阈值，则输出计算测试未完成信号；若计算力测试时长大于第一测试时长阈值，则输出计算测试已完成信号；步骤S1086，若输出计算测试未完成信号，则继续进行计算力测试；若输出计算测试已完成信号，则停止计算力测试，得到用户的计算测试分；获取计算回合反应时长的总和以及当前的计算测试回合数，通过公式Rta=Rts/Ctr计算用户的计算回合平均反应时长，其中，Rta为计算回合平均反应时长，Rts为计算回合反应时长的总和，Ctr为计算测试回合数。4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的老年人认知功能评估预警方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下子步骤：步骤S201，计算力测试完成后，发送抽象力测试规则；步骤S202，建立图案数据库，录入不同图案分类以及种类分类的数据库图案；所述图案分类为种类分类中的子分类；步骤S203，随机抽取同一种类分类中第一测试数量的图案分类，发送图案分类的分类名称至用户端，获取其中所有的数据库图案，标记为测试图案；步骤S204，随机抽取一张测试图案显示在用户端，同时开始计时，当用户选择分类名称时停止计时，将所计时间标记为抽象反应时长；步骤S205，获取用户选择的分类名称，标记为选择分类，获取当前显示的测试图案的分类名称，标记为测试分类，将选择分类与测试分类进行比对，若选择分类与测试分类相同，则输出选择正确信号；若选择分类与测试分类不相同，则输出选择错误信号；步骤S206，记录输出选择正确信号的数量，标记为连对数量，若输出选择正确信号，则将用户的抽象测试分增加第一抽象分，所述第一抽象分为连对数量乘以第一加分阈值且最大值为第三加分阈值；若输出选择错误信号，则将连队数量清零并重新开始记录，切换下一测试图案；步骤S207，根据用户当前的抽象测试分更改测试难度并对用户进行最终的抽象力评估。5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的老年人认知功能评估预警方法，其特征在于，所述步骤S207包括如下子步骤：步骤S2071，获取用户的抽象测试分，将抽象测试分与第一抽象难度阈值以及第二抽象难度阈值进行比对，若抽象测试分小于第一抽象难度阈值、大于第一抽象难度阈值且小于第二抽象难度阈值或大于第二抽象难度阈值，则输出难度不变信号；若抽象测试分等于第一抽象难度阈值，则输出类型更换信号；若抽象测试分等于第二抽象难度阈值，则输出难度提升信号；步骤S2072，若输出难度不变信号，则维持当前抽象力测试；若输出类型更换信号，则重新随机选取种类分类以及图案分类；若输出难度提升信号，则读取图案数据库，选取两个不同的种类分类，并分别选取两个图案分类对用户进行抽象力测试；步骤S2073，获取用户进行抽象力测试的时长，标记为抽象力测试时长，将抽象力测试
时长与第一测试时长阈值进行比对，若抽象力测试时长小于等于第一测试时长阈值，则输出抽象测试未完成信号；若抽象力测试时长大于第一测试时长阈值，则输出抽象测试已完成信号；步骤S2074，若输出抽象测试未完成信号，则继续进行抽象力测试；若输出抽象测试已完成信号，则停止抽象力测试，得到用户的抽象测试分；步骤S2075，获取用户选择分类名称的次数，标记为选择次数；获取用户每次选择的抽象反应时长，计算总和并标记为抽象反应总时长，通过公式Ata=Ats/Nc计算用户的抽象反应平均时长，其中，Ata为抽象反应平均时长，Ats为抽象反应总时长，Nc为选择次数。6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的老年人认知功能评估预警方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下子步骤：步骤S301，抽象力测试完成后，发送记忆力测试规则；步骤S302，将用户端的显示区域划分为第一划分数量的测试区域；步骤S303，随机抽取第一测试比例的测试区域，标记为标记区域并向标记区域内添加图形标记；步骤S304，添加完成后向用户展示测试区域，经过第一展示时间后隐藏标记区域内的图形标记，并开始计时，当用户点击测试区域后停止计时，将记录的时间标记为记忆反应时长；步骤S305，获取用户点击的测试区域，标记为点击区域，查找点击区域是否为标记区域，若为是，则输出记忆点击正确信号；若为否，则输出记忆点击错误信号；步骤S306，若输出记忆点击正确信号，则将用户的记忆测试分增加第一加分阈值并将对应标记区域消除；获取测试区域内是否还存在标记区域，若还存在标记区域，则继续当前测试；若不存在标记区域，则将用户的记...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙立东，
申请(专利权)人：杭州汇听科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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