一种用于辅助筛查轻度认知障碍的系统技术方案

本发明专利技术提供了一种用于辅助筛查轻度认知障碍的系统，包括：第一模态检验模块，用于获取被试者的认知分数向量，根据认知分数向量确定第一和第二置信度，认知分数向量由被试者在至少两种认知量表上测试的得分组成；第二模态检验模块，用于获取由多个脑部电极从被试者采集的多通道近红外时序数据，将多通道近红外时序数据转换为格里姆角场图像，根据从格里姆角场图像提取的融合特征确定第三和第四置信度，其中，第一置信度表和第三置信度指示认知能力正常的概率，第二置信度表和第四置信度指示存在轻度认知障碍的概率；融合模块，用于对第一置信度和第三置信度进行融合得到第五置信度，以及，对第二置信度和第四置信度进行融合得到第六置信度。六置信度。

【技术实现步骤摘要】
一种用于辅助筛查轻度认知障碍的系统


[0001]本专利技术涉及神经网络
，具体来说涉及认知功能障碍辅诊、智能医学和多模态融合等领域，更具体地说，涉及一种用于辅助筛查轻度认知障碍的系统。

技术介绍

[0002]认知能力是一种清晰地思考、学习和记忆的能力。
[0003]根据认知能力的不同，可以分为正常认知(Normal Cognition，简称NC)、轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment，简称MCI)和阿兹海默症(Alzheimer
’
s disease，简称AD，一些场景也称痴呆症)。
[0004]正常的认知能力是日常生活的基础，关乎学习、工作的方方面面。如今，随着人口老龄化等社会环境的不断变化，认知健康已经逐渐成为了一个社会性的问题。2019年世界卫生组织(World Health Organization，WHO)的统计数据表明，全球约有5000万老年人存在认知能力衰退症状。在60岁以上的老年群体中，阿兹海默症的发病率高达5％～8％。
[0005]针对于阿兹海默症患者本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于辅助筛查轻度认知障碍的系统，其特征在于，包括：第一模态检验模块，用于获取被试者的认知分数向量，根据所述认知分数向量确定第一置信度和第二置信度，其中，所述认知分数向量由被试者在至少两种认知量表上测试的得分组成，所述第一置信度表征认知能力正常的概率，所述第二置信度表征存在轻度认知障碍的概率；第二模态检验模块，用于获取由多个脑部电极从被试者在进行延迟匹配测试任务时采集的多通道近红外时序数据，将所述多通道近红外时序数据转换为格里姆角场图像，从所述格里姆角场图像提取认知能力相关的时间域和空间域的融合特征，根据所述融合特征确定第三置信度和第四置信度，其中，所述第三置信度指示认知能力正常的概率，所述第四置信度指示存在轻度认知障碍的概率；融合模块，用于对所述第一置信度和所述第三置信度进行融合得到第五置信度，以及，对所述第二置信度和所述第四置信度进行融合得到第六置信度。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述至少两种认知量表是按照以下方式选出的：根据多个人员在预设的多种认知量表的分数和由专家确定的各个人员的认知状态，利用卡方检验对多种认知量表进行轻度认知障碍相关性分析以得到卡方检验得分；从所述多种认知量表中，选出卡方检验得分大于等于预定阈值的认知量表。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述至少两种认知量表包括：MMSET、BNT、STROOP2、AVLT1、MOCAT、STROOP3、SDMT、AVLT4、AVLT6和AVLT5或者其组合。4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述第一模态检验模块包括经训练的XGBoost模型，所述经训练的XGBoost模型被配置为根据认知分数向量确定检验的第一置信度和第二置信度。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述经训练的X...

【专利技术属性】
技术研发人员：张迎伟，程诗雨，陈益强，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：