[發明專利]一種便攜式多信息融合分析及干預評估系統及其方法

有效

• 申請號: 202310368422.3
• 申請日: 2023-04-10
• 公開（公告）號: CN116092673B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 吳凱;李兆波
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H50/30;G06N3/084;G06N3/0464;G06N3/0499;A61B5/00
• 代理公司: 廣州專理知識產權代理事務所(普通合伙) 44493
• 代理人: 曲超

1.一種便攜式多信息融合分析及干預評估系統，其特征在于，所述系統包括：存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序包括以下單元：

生理信號數據采集單元，用于利用一種便攜式多模態非侵入式數據采集裝置采集獲得待測者的大腦以及視網膜的多模態生理信號數據集；

多模態數據預處理單元，用于對所述多模態生理信號數據集進行信號預處理，得到多模態信息數據集；

多維度動態融合處理單元，用于對所述多模態信息數據集進行多維度動態融合分析，建立動態融合特征集；

腦部病癥輔助識別模型建立單元，用于根據所述動態融合特征集，結合集成學習方法構建集成初級模型，將集成初級模型的輸出作為集成次級模型的輸入，進行優化訓練得到腦部病癥輔助識別模型；

干預治療量化評估單元，根據所述腦部病癥輔助識別模型，構建所述動態融合特征集對應的腦部癥狀標準映射表，進一步量化早期干預治療評價結果；

其中，所述一種便攜式多模態非侵入式數據采集裝置，包括腦電信號采集設備、近紅外光譜腦氧采集設備和光學相干斷層掃描視網膜數據采集設備；

其中，在所述多維度動態融合處理單元中，對所述多模態信息數據集進行多維度動態融合分析，建立動態融合特征集的具體步驟為：

S301，根據所述多模態信息數據集，在時域上計算所述腦氧數據和腦電數據之間的神經血管耦合特征集，用于表征待測者的神經性病癥特征；所述神經血管耦合特征集包括多模態相關系數、相位耦合度、多維度耦合變化序列和互相關指數；

S302，根據所述多模態信息數據集，基于FIR基函數的一般線性模型構建所述腦氧數據和所述腦電數據之間的連接函數，利用耦合分析回歸系數表征二者的擬合關系，其計算公式為：

；

其中，?γ為計算得到的耦合分析回歸系數，X為所述腦電數據的腦電信號中alpha、beta、gamma節律與FIR基函數卷積得到的矩陣，ε是誤差項，β為所述腦氧數據與所述腦電數據之間的回歸系數值；

S303，根據所述多模態信息數據集，分別計算所述腦氧數據、所述腦電數據與視網膜結構數據之間的多模態融合相似度序列；

S304，構建動態融合特征集，包括所述神經血管耦合特征集、所述耦合分析回歸系數以及所述多模態融合相似度序列；

所述系統運行于桌上型計算機、筆記本電腦、掌上電腦及云端數據中心的計算設備中。

2.根據權利要求1所述的一種便攜式多信息融合分析及干預評估系統，其特征在于，在所述生理信號數據采集單元中，所述多模態生理信號數據集至少包括腦氧數據、腦電數據和視網膜結構數據；其中，

所述腦氧數據通過近紅外光譜儀采集待測者大腦皮層的散射光強度連續變化，計算得到動態的腦氧數據，包括與氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白的相對濃度變化有關的光強度；

所述腦電數據為放置在大腦頭皮多個電極之間隨時間變化的電位差的采樣值；

所述視網膜結構數據通過光學相干斷層掃描儀對待測者的視網膜進行靜態采集，在采集時間段內獲得待測者的視網膜血流量、視網膜神經纖維層厚度和神經節細胞層厚度。

3.根據權利要求1所述的一種便攜式多信息融合分析及干預評估系統，其特征在于，在所述多模態數據預處理單元中，對所述多模態生理信號數據集進行信號預處理，得到多模態信息數據集的具體步驟包括：異常剔除處理、去噪處理和基線校正，其中所述去噪處理至少包括采用小波濾波用于去除運動偽影、采用低通濾波和高通濾波用于去除生理噪聲、采用主成分分析方法用于濾除眼電、心電以及其他偽跡成分中的其中一種。