【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于儿童听力筛查，尤其涉及一种基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法及系统。
技术介绍
1、儿童神经发育障碍(ndd)是一类影响儿童大脑发育和功能的疾病，通常在儿童早期或发育过程中显现，但是目前没有明确的生物学早期诊断指标，依靠临床行为观察有较大的误差。这类障碍包括孤独症谱系障碍(asd)、注意力缺陷多动障碍(adhd)、语言障碍、智力障碍等。神经发育障碍对儿童的社交互动、沟通能力、学习和行为产生深远影响，因此，早期筛查、早期诊断和早期干预对于改善患儿的长期预后至关重要。
2、诊断儿童神经发育障碍是一个复杂而细致的过程，需要多学科团队的医生结合患儿的背景病史症状、临床行为体征等资料进行综合动态评估。近年来的技术进步和研究发现也为神经发育障碍的诊断带来了新的性。例如，基因测试可以帮助识别与某些神经发育障碍相关的遗传因素，神经影像学的进步，如功能性磁共振成像(fmri)，为研究大脑结构和功能异常提供了新的视角。但此类方法对技术要求高，成本高昂，不适用于大规模早期筛查和诊断。
3、听力筛查通常在婴幼儿时期进行，这一时期也是脑损伤及神经发育障碍最早可被识别、早期干预的最佳时期，目前，新生儿听力筛查已成为标准程序。但是，听力损失有时会被误认为是神经发育障碍的症状，且听力正常的神经发育障碍患儿容易被忽视。因此，理解听力障碍与神经发育障碍之间的关系，开发一种数字化工具和应用程序，有助于确保神经发育障碍的儿童在听力筛查时得到正确的诊断和及时的干预，同时动态监测可将婴幼儿脑损伤和发育障碍性疾病筛查、诊断年龄提
4、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的儿童神经发育障碍早期诊断方法复杂、成本高昂，不适用于大规模早期筛查和辅助诊断，标准化听力筛查无法理解听力障碍与神经发育障碍之间的关系。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法及系统。
2、本专利技术是这样实现的，一种基于听力筛查的儿童神经发育障碍(ndd)辅助诊断方法，包括：将临床医师记录的听力筛查儿童行为测试信息及确诊的神经发育障碍类型导入儿童神经发育障碍数据库；用多通道-多知识评级模型(mc-mkgm)对神经发育障碍的单一疾病或多种疾病建立基于听力筛查的辅助诊断方法；采集测试患儿的听力筛查信息，并判断该儿童是否听力受损；若是，则完成听力初步筛查，并推荐去医院做进一步检查；若不是，则对患儿进行基于听力筛查的早期脑损伤及神经发育障碍辅助诊断；调用mc-mkgm模型并得到辅助诊断结果后，将听力测试和诊断信息更新至儿童神经发育障碍数据库。
3、进一步，基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，具体包括以下步骤：
4、s1：建立儿童ndd数据库，将医院临床医师对新生儿或婴幼儿、儿童听力筛查的测试信息及临床行为评估的诊断确诊的神经发育障碍疾病类型记录下来，导入到儿童ndd数据库中；
5、s2：建立基于听力筛查的儿童神经发育障碍mc-mkgm辅助诊断评估模型，并将计算机程序和模型评估结果分别存储到存储介质和ndd数据库中；
6、s3：用听力测试采集装置对患儿做听力筛查，获取听力测试信息；
7、s4：判断听力受损；
8、s5：调用mc-mkgm模型，对听力未受损患儿做ndd辅助诊断；
9、s6：显示辅助诊断结果，并将听力测试和诊断结果更新至ndd数据库；
10、s7：完成初步筛查及辅助诊断。
11、进一步，s1具体包括：儿童ndd数据库应包括大量听力筛查时神经发育正常及有不同类型神经发育障碍的听力测试样本数据；ndd数据库应包含患儿个人信息及听力测试信息，存储个人信息是为了在确诊神经发育障碍后，能将疾病类型准确对应测试患者并填入数据库中，存储听力测试信息则是方便提供后续建模的波形特征；ndd数据库在后续诊断时动态扩充；
12、进一步，s2的mc-mkgm模型具体包括：
13、步骤201：在ndd数据库中筛选出听力未受损患儿的听力测试信息及神经发育障碍类型分别作为分类模型的数据集及标签，筛选方式通过在数据库中用关键词检索来进行；用数据集划分方法将所得数据集划分为训练集和验证集，并对数据集做归一化等预处理；
14、步骤202：mc-mkgm模型的mc即为多通道，同时提取听力测试结果的图像特征、数值统计特征及小波特征等，多种特征的融合有助于弥补单一特征的不足，更深层次理解波形特征与神经发育障碍之间的关联；特征融合方式包括但不限于拼接等；
15、步骤203：在训练集上建立基于多特征通道的神经发育障碍疾病分类模型，并在验证集上验证；分类模型可针对一种或多种疾病；
16、步骤204：mc-mkgm模型的mkgm即为多知识评级模型，为了评估某种疾病的患病风险，对诊断的神经发育障碍疾病进行风险等级评估；风险等级划分依据为风险评分，将风险得分按照一定区间划分为若干等级；风险评分的计算方式为对各波的统计特征偏移权重、先验知识权重及模型特征的权重进行加权求和；各波统计特征偏移为统计正常对照组与患神经发育障碍的病例组各波特征参数的均值之间的差值，将该差值设置为一个权重；先验知识权重为通过文献调研的方式参考前人的研究，将重要性更大的波特征设置为一个更大的权重；模型特征权重为在s203建立的分类模型中，计算模型里特征贡献度大小，并根据贡献度大小赋予波特征权重。
17、进一步，s3具体包括：通过蓝牙设备将听力测试采集装置连接到用户终端设备，听力测试采集装置应同时具有耳声发射(oae)和听性脑干反应(abr)测试功能；在oae测试中，将一个小型耳塞放入婴儿的耳道，耳塞会发出非常微弱的声音，耳朵对这些声音的反应会被记录下来；abr测试则涉及将小电极贴在婴儿的头皮上，通过耳机播放声音，电极会记录大脑对这些声音的反应；测试环境应确保安静和舒适。
18、进一步，s4根据s3的oae和abr测试结果，判断婴儿听力是否受损，判断依据为是否对声源刺激有反应；若听力受损，则推荐该患儿去医院进一步咨询专业医生，执行s7。
19、进一步，s5具体包括：根据用户的筛查、诊断需求，选择调用针对一种疾病或多种疾病的mc-mkgm模型，该模型既能诊断出是否患病也能对患病风险进行评估。
20、进一步，s6具体包括：在用户终端设备上显示疾病分类及患病风险等级结果，将用户的听力测试数据和诊断结果暂存到缓存区，积累一定数据量后更新至数据库中并维护mc-mkgm模型，模型维护即用新数据集重新建模。
21、本专利技术的另一目的在于提供一种实现所述基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断系统，包括：
22、采集装置模块：由耳塞探头、耳机、电极、分析器组成；耳塞探头和分析器可组成耳声发射测试仪，耳塞本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，其特征在于，包括：将临床医师记录的听力筛查儿童行为测试信息及确诊的神经发育障碍类型导入儿童神经发育障碍数据库；用MC-MKGM建模评估方法对神经发育障碍的单一疾病或多种疾病建立基于听力筛查的辅助诊断方法；采集测试患儿的听力筛查信息，并判断该儿童是否听力受损；若是，则完成听力初步筛查，并推荐去医院做进一步检查；若不是，则对患儿进行基于听力筛查的早期脑损伤及神经发育障碍辅助诊断；调用MC-MKGM模型并得到辅助诊断结果后，将听力测试和诊断信息更新至儿童神经发育障碍数据库。
2.如权利要求1所述的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，其特征在于，基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，具体包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，其特征在于，S1具体包括：儿童NDD数据库应包括大量听力筛查时神经发育正常及有不同类型神经发育障碍的听力测试样本数据；NDD数据库应包含患儿个人信息及听力测试信息，存储个人信息是为了在确诊神经发育障碍后，能将疾病类型准确对应测试患者并填
4.如权利要求2所述的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，其特征在于，S2的MC-MKGM模型具体包括：
5.如权利要求2所述的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，其特征在于，S3具体包括：通过蓝牙设备将听力测试采集装置连接到用户终端设备，听力测试采集装置应同时具有耳声发射和听性脑干反应测试功能；在OAE测试中，将一个小型耳塞放入婴儿的耳道，耳塞会发出非常微弱的声音，耳朵对这些声音的反应会被记录下来；ABR测试则涉及将小电极贴在婴儿的头皮上，通过耳机播放声音，电极会记录大脑对这些声音的反应；测试环境应确保安静和舒适。
6.如权利要求2所述的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，其特征在于，S4根据S3的OAE和ABR测试结果，判断婴儿听力是否受损，判断依据为是否对声源刺激有反应；若听力受损，则推荐该患儿去医院进一步咨询专业医生，执行S7；
7.一种实现如权利要求1～6任意一项所述基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断系统，其特征在于，包括：
8.一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1～6任意一项所述的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1～6任意一项所述的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法的步骤。
10.一种信息数据处理终端，信息数据处理终端用于实现如权利要求7所述的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断系统。
...【技术特征摘要】
1.一种基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，其特征在于，包括：将临床医师记录的听力筛查儿童行为测试信息及确诊的神经发育障碍类型导入儿童神经发育障碍数据库；用mc-mkgm建模评估方法对神经发育障碍的单一疾病或多种疾病建立基于听力筛查的辅助诊断方法；采集测试患儿的听力筛查信息，并判断该儿童是否听力受损；若是，则完成听力初步筛查，并推荐去医院做进一步检查；若不是，则对患儿进行基于听力筛查的早期脑损伤及神经发育障碍辅助诊断；调用mc-mkgm模型并得到辅助诊断结果后，将听力测试和诊断信息更新至儿童神经发育障碍数据库。
2.如权利要求1所述的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，其特征在于，基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，具体包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，其特征在于，s1具体包括：儿童ndd数据库应包括大量听力筛查时神经发育正常及有不同类型神经发育障碍的听力测试样本数据；ndd数据库应包含患儿个人信息及听力测试信息，存储个人信息是为了在确诊神经发育障碍后，能将疾病类型准确对应测试患者并填入数据库中，存储听力测试信息则是方便提供后续建模的波形特征；ndd数据库在后续诊断时动态扩充。
4.如权利要求2所述的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，其特征在于，s2的mc-mkgm模型具体包括：
5.如权利要求2所述的基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢龙，陈勋，徐海青，
申请(专利权)人：苏州智乐康医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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