[發明專利]關聯認知障礙病癥的神經反饋訓練范式的生成方法和系統

有效

• 申請號: 202211714952.0
• 申請日: 2022-12-30
• 公開（公告）號: CN115662576B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 夏美云;李德玉;武迪
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G16H20/70
• 分類號: G16H20/70;G06N3/045;G06N3/084;A61M21/00
• 代理公司: 北京金信知識產權代理有限公司 11225
• 代理人: 夏東棟

1.一種阿爾茲海默癥和關聯認知障礙病癥的神經反饋訓練范式的生成方法，其特征在于，所述生成方法包括以下步驟：

基于阿爾茲海默癥和關聯認知障礙病癥涉及的多個認知任務范式生成選定的認知任務集合；其中，所述多個認知任務范式包括記憶、注意、言語、反應、執行和情緒的所有各種認知任務的至少一個認知任務范式；

獲取受試者的基本信息以及執行所述選定的認知任務集合期間的大腦皮層血流動力學數據；

基于所述基本信息以及所述受試者的選定的認知任務集合中各個認知任務范式對應的大腦皮層血流動力學數據，分別提取各個特征，其中，所述各個特征包括表征受試者的腦網絡功能狀態的特征以及人口統計學特征，所述腦網絡功能狀態的特征包含腦功能連接矩陣、時域特征、頻域特征；

為各個認知任務范式分別構建獨立的孿生判別神經網絡；

將所提取的各個特征分別作為輸入饋送到對應的孿生判別神經網絡，以確定各個認知任務范式下的腦網絡功能與健康常模之間的相似度；

對各個認知任務范式下的腦網絡功能與健康常模之間的相似度進行升序排序，選擇前預定比例的相似度對應的認知任務范式來構建并執行個性化認知任務集合；

獲取受試者在執行所述個性化認知任務集合期間的大腦皮層血流動力學數據；

為所獲取的大腦皮層血流動力學數據，計算腦功能連接模式、偏側性和小世界屬性，以判定是否需要繼續進行神經反饋訓練，如果是，則以當前的個性化認知任務集合作為所述選定的認知任務集合，再次執行用于生成個性化認知任務集合的過程。

2.根據權利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述前預定比例為前20%-40%，選擇前預定比例的相似度對應的認知任務范式來構建個性化認知任務集合具體包括：根據前預定比例的相似度的大小順序，為對應的認知任務范式計算在個性化認知任務集合中的作用權重，使得相似度越小的認知任務范式，其作用權重越高。

3.根據權利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述受試者的基本信息包括年齡、性別、體征信息、以及認知障礙診斷過程中完成的量表信息中的至少一種。

4.根據權利要求1所述的生成方法，其特征在于，還包括，在分別提取各個特征之前：為所獲取的大腦皮層血流動力學數據，計算腦功能連接模式、偏側性和小世界屬性，以判定是否需要進行神經反饋訓練，如果是，才執行用于構建個性化認知任務集合的各個特征的提取及后續處理。

5.根據權利要求1所述的生成方法，其特征在于，各個認知任務范式的孿生判別神經網絡均基于卷積神經網絡、激活函數、池化層、全連接層分別構建，在訓練階段，通過收集針對各個認知任務范式的健康受試者和認知障礙患者的數據構建訓練數據集，并基于余弦相似度構建損失函數，在用于計算所述相似度的判別階段，將健康受試者的基本信息和大腦皮層血流動力學數據構建為健康常模，用以確定各個認知任務范式下的腦網絡功能與健康常模之間的相似度。

6.根據權利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述關聯認知障礙病癥包括輕度認知障礙。

7.一種阿爾茲海默癥和關聯認知障礙病癥的神經反饋訓練系統，其特征在于，包括處理器，其配置為執行根據權利要求1-6中任何一項所述的阿爾茲海默癥和關聯認知障礙病癥的神經反饋訓練范式的生成方法。