[发明专利]一种ADHD儿童注意力智能康复系统

权利要求书

1.一种ADHD儿童注意力智能康复系统，其特征在于：其包括视线追踪模块、注意力评估模块、智能运算及方案推送模块、数据存储模块，以及评价与反馈模块；所述视线追踪模块包括一服务器及一摄像头；所述摄像头用于采集人脸图像信息；所述服务器用于根据人脸图像定位人眼虹膜中心；所述注意力评估模块用于评估集中性注意力、持续性注意力、选择性注意力、交替性注意力、分配性注意力及Conners父母症状问卷；所述智能运算及方案推送模块用于通过接收注意力评估模块及视线追踪模块的实时数据，将受试者评估得分与数据库常模数据进行比对、分析，利用DQN network算法智能推送最佳训练方案；所述数据存储模块用于接收视线追踪模块及注意力评估模块传输的数据，以及智能训练的数据，并上传至数据库；所述评价与反馈模块用于供所述系统的操作方查看所述数据存储模块内所有用户的历史数据，和/或，接收系统发送的特定用户信息。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述视线追踪模块的所述服务器具体用于：

步骤1，采集人脸图像信息；

步骤2，使用Adaboost级联算法检测人脸框位置；

步骤3，运用人脸对齐算法计算人脸特征点，得到眼睛区域图像；

步骤4，对所得眼睛区域图像进行虹膜中心检测，通过微积分算子计算虹膜图像圆环上的灰度差分，然后从所有差分结果中取最大值，准确定位人眼虹膜中心；

步骤5：虹膜中心坐标定位

式中，I(X，Y)为图像矩阵，(x，Y)为圆心，r为半径；

步骤6、获取眼动数据信息，包括注视点、注视时间、注视次数、首次注视到刺激源点的时间，并生成眼动分数，将所述眼动分数实时传输给所述注意力评估模块及智能运算及方案推送模块。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述眼动分数的计算方法为：受试者的眼睛在所述刺激源点停留时间计为分数a1，受试者完成任务前注视所述刺激源点的次数计为分数a2，受试者首次注视到所述刺激源点的时间计为分数a3，将所述分数a1,a2,a3相加，即为眼动分数A。

4.根据权利要求1至3任一所述的系统，其特征在于，所述摄像头为无光源单摄像头。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述注意力评估模块用于通过所述服务器的显示屏，显示出一个或多个预先设定的视觉刺激，并给予针对此视觉刺激需要完成的一段语音提示，受试者按照提示来完成相应任务，根据任务完成程度和时间，生成相应的注意力分数。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述注意力分数包括：

集中性注意力分数B：限定时间内在随机排列的同种类型刺激源中选择特定的数字或文字或符号；

持续性注意力分数C：限定时间内在随机排列的同种类型刺激源中尽可能多的划去特定目标物；

选择性注意力分数D：限定时间内在随机排列的多种不同类型刺激源中选择特定目标物；

交替性注意力分数E：限定时间内在随机排列的两种类型刺激源中按照语音提示交替选择特定目标物；

分配性注意力分数F：限定时间内在随机排列的同种类型刺激源中选择特定目标物，并在任务过程中如若听到特定音节需在空格内打钩；

所述Conner父母症状问卷包括48个条目，由受试儿童的父亲或母亲其中一方完成，根据父母评分得出品行问题、学习问题、心身问题、冲动一多动、焦虑和多动指数6个因子的问卷得分G。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能运算及方案推送模块利用DQNnetwork算法智能推送最佳训练方案：所述DQN network算法不断地从数据库中提取数据特征进行学习，通过大量的数据提取和学习使该模块学习到经验和知识以实现训练方案的选择、匹配；所述智能运算及方案推送模块根据受试者在任务中的完成情况，自动匹配、调整下一任务难度与等级，并给予相应语音提示，并对分数较低的项目推送方案进行专项训练。