【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及康复评估，尤其是指一种基于近红外光谱因效性脑网络的脑卒中康复分级评估方法。
技术介绍
1、我国脑卒中标化发病率和终身发病风险均居世界首位，随着我国老年化趋势的不断严重，逐年提高的发病率和居高不下的死亡率和致残率给家庭和社会带来了沉重的负担。
2、相关研究表明，科学有效的康复训练可使脑卒中患者恢复大部分生理机能，当下主流的康复方法由专业医师带动患者完成一系列训练动作，医师在训练过程中需根据患者恢复程度对训练策略做出实时调整。对于患者的病情等级划分，目前广泛采用基于量表的脑卒中康复评估方法，然而这种方法根据量表得分将病情等级按线性划分，缺少基于脑区信息的量化指标和非线性描述，导致脑卒中患者的康复等级评估不准。
技术实现思路
1、为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中脑卒中康复分级评估缺少基于脑区信息的量化指标和非线性描述，导致脑卒中患者的康复等级评估不准的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于近红外光谱因效性脑网络的脑卒中康...
【技术保护点】
1.一种基于近红外光谱因效性脑网络的脑卒中康复分级评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱因效性脑网络的脑卒中康复分级评估方法，其特征在于，S3中，所述分析通过所述平稳性检验和两两协整性检验的序列之间的格兰杰因果关系，构建因效性脑网络，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于近红外光谱因效性脑网络的脑卒中康复分级评估方法，其特征在于，所述序列X和序列Y的格兰杰因果关系的量化值的表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱因效性脑网络的脑卒中康复分级评估方法，其特征在于，S4中，所述因效性脑网...
【技术特征摘要】
1.一种基于近红外光谱因效性脑网络的脑卒中康复分级评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱因效性脑网络的脑卒中康复分级评估方法，其特征在于，s3中，所述分析通过所述平稳性检验和两两协整性检验的序列之间的格兰杰因果关系，构建因效性脑网络，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于近红外光谱因效性脑网络的脑卒中康复分级评估方法，其特征在于，所述序列x和序列y的格兰杰因果关系的量化值的表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱因效性脑网络的脑卒中康复分级评估方法，其特征在于，s4中，所述因效性脑网络特征包括节点度、连接数、聚类系数、全局效率。
5.根据权利要求4所述的一种基于近红外光谱因效性脑网络的脑卒中康复分级评估方法，其特征在于，所述节点度表示因效性脑网络中一个节点通过一条边相连的节点数目，公式为：
6.根据权利要求4所述的一种基于近红外光谱因效性脑网络的脑卒中康复分级评估方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭浩，顾志浩，齐菲，周涛，李春光，田波平，孙立宁，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：
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