[发明专利]一种多源数据融合的用户康复水平评估系统

说明书

本发明涉及康复医学技术领域，提供了一种多源数据融合的用户康复水平评估系统，包括：网络构建模块，其被配置为：以采集所述脑功能数据的电极位置所在的大脑区域为节点，以所述节点间的连接为边，以区域间相位相干性为权值分别对静息态和任务态构建脑功能连接网络，并以区域间格兰杰因果关系分别对静息态和任务态构建脑效应连接网络；评估模块，其被配置为：基于量表数据、行为数据、脑功能连接网络和脑效应连接网络，通过映射模型，得到受试者脑功能的综合评价结果。从多模态多维度的视角为后续制定康复方案提供了参考指标。

技术领域

本发明属于康复医学技术领域，尤其涉及一种多源数据融合的用户康复水平评估系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

中风是全世界死亡和残疾的主要原因之一。全世界有超过1亿人经历过卒中的影响，并且在过去的几十年里，70岁以下人群中风的发病率、死亡率和流行率都在增加。由于中风患者在言语表达方面会出现表达不清晰，说话不连贯等症状，严重影响患者的正常生活，故急需一种对中风准确有效的评估方法。

目前，对中风的研究手段主要分为基于量表评价的主观评估和基于生理信号的客观测量，单一的量表只能说明患者存在的认知、记忆等方面的问题，而生理信号可以反映这些能力对应的脑区间的激活度和连接关系，但是这些方法对数据处理的维度过于单一，容易受到患者行为的影响，难以达到良好的诊断效果。因此，需要一种更全面、更准确的方法来帮助医生了解患者的康复水平来制定最佳的治疗方案。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种多源数据融合的用户康复水平评估系统，通过分析患者的脑功能、行为和主观量表数据，构建脑功能连接网络和脑效应连接网络，从多模态多维度的视角为后续制定康复方案提供了参考指标。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一个方面提供一种多源数据融合的用户康复水平评估系统，其包括：

数据获取模块，其被配置为：获取受试者的量表数据、行为数据、以及静息态和任务态的脑功能数据；

网络构建模块，其被配置为：以采集所述脑功能数据的电极位置所在的大脑区域为节点，以所述节点间的连接为边，以区域间相位相干性为权值分别对静息态和任务态构建脑功能连接网络，并以区域间格兰杰因果关系分别对静息态和任务态构建脑效应连接网络；其中，区域间相位相干性为两个区域间所有通道对的小波相位相干性的均值；区域间格兰杰因果关系为两个区域间所有通道对的格兰杰因果关系的均值；

评估模块，其被配置为：基于量表数据、行为数据、脑功能连接网络和脑效应连接网络，通过映射模型，得到受试者脑功能的综合评价结果。

进一步地，还包括相干性计算模块，其被配置为：计算脑功能数据的两两通道之间的小波相位相干性，并且对于两个通道的脑功能数据，分别使用傅里叶变换生成若干个替代信号对，计算替代信号对之间的小波相位相干性值的均值，以及替代信号对之间的小波相位相干性值的两倍标准差，通过比较替代信号对之间的小波相位相干性值与所述均值加上两倍标准差之后的结果，判断是否将两个通道对间的小波相位相干性值置为0。

进一步地，还包括预处理模块，其被配置为：去除脑功能数据中的异常值、生理活动噪声和运动伪迹。

进一步地，所述评估模块，其被配置为：基于行为数据，计算用于受试者脑功能评价的行为指标；其中，行为指标包括上肢速度、上肢速度标准偏差、中位上肢速度、上肢加速度、上肢加速度标准偏差和左臂平均运动角。

进一步地，所述大脑区域包括左前额叶皮质、右前额叶皮质、左运动皮质、右运动皮质、左枕叶和右枕叶。

进一步地，所述行为数据为在任务态的脑功能数据采集过程中，捕获受试者的上肢运动数据。