[发明专利]一种基于神经认知功能与机器学习的精神分裂症自动评估系统在审
| 申请号： | 201811260265.X | 申请日： | 2018-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN109480864A | 公开（公告）日： | 2019-03-19 |
| 发明（设计）人： | 王传跃;田晴;杨宁波 | 申请（专利权）人： | 首都医科大学附属北京安定医院 |
| 主分类号： | A61B5/16 | 分类号： | A61B5/16;G16H50/20;G16H50/70 |
| 代理公司： | 北京预立生科知识产权代理有限公司 11736 | 代理人： | 朱萍;孟祥斌 |
| 地址： | 100088 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经认知功能与机器学习的精神分裂症自动评估系统。所述系统包括数据采集模块(1)、特征工程模块(2)、自动评估模块(3)；所述数据采集模块(1)、所述特征工程模块(2)、所述自动评估模块(3)依次连接。利用本发明的系统可以进行精神分裂症筛查评估，区分精神分裂症和健康人的效果显著，适于临床推广。 | ||
| 搜索关键词： | 精神分裂症 神经认知功能 数据采集模块 自动评估系统 机器学习 自动评估 依次连接 筛查 评估 健康 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经认知功能与机器学习的精神分裂症自动评估系统，其特征在于，所述系统包括数据采集模块(1)、特征工程模块(2)、自动评估模块(3)；所述数据采集模块(1)、所述特征工程模块(2)、所述自动评估模块(3)依次连接；数据采集模块：对被试进行RBANS测试和Stroop测试，共计14项分测试，计算各分测试得分，对分测试特征进行评估；特征工程模块：通过特征工程方法，实现特征的选择与融合，根据特征进行模式分类设计，同时对疾病预测性能评估；自动评估模块：通过机器学习算法，对已提取特征进行机器学习的模型构建，形成计算机模型，并整合自动评估功能，最后构建自动评估模块，根据被试的神经认知功能进行精神分裂症的筛查与辅助诊断；优选地，Stroop测试使用的分测试包括颜色干扰时间、词语干扰时间。
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