本申請(qǐng)涉及醫(yī)療設(shè)備領(lǐng)域，特別是涉及一種帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、帕金森病（parkinson，s?disease，pd）是一種影響全球數(shù)百萬人的神經(jīng)退行性疾病，其中肌強(qiáng)直是其主要癥狀之一，肌強(qiáng)直程度是評(píng)估帕金森病的重要指標(biāo)。雖然目前存在多種評(píng)估pd?肌強(qiáng)直的方法，但它們往往依賴于主觀判斷，缺乏精準(zhǔn)的定量分析手段。

2、一般的帕金森肌強(qiáng)直需要醫(yī)院里專業(yè)的醫(yī)生來進(jìn)行，醫(yī)生直接根據(jù)經(jīng)驗(yàn)感受來判斷帕金森病肌強(qiáng)直等級(jí)，無法判斷機(jī)械阻抗數(shù)據(jù)采集過程中是否是主觀用力，導(dǎo)致帕金森病肌強(qiáng)直等級(jí)的判斷準(zhǔn)確性不高；不同的醫(yī)生之間評(píng)價(jià)亦有差距，缺乏客觀性；且所需要的人力成本昂貴。

3、因此，如何提高帕金森病肌強(qiáng)直等級(jí)判斷的準(zhǔn)確性和客觀性，降低人力成本是本領(lǐng)域技術(shù)人員所需要解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)的目的是提供一種帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，用于解決帕金森病肌強(qiáng)直等級(jí)的判斷準(zhǔn)確性不高，缺乏客觀性，且所需要的人力成本昂貴的問題。

2、為解決上述技術(shù)問題，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，包括：

3、機(jī)械阻抗數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取被動(dòng)運(yùn)動(dòng)機(jī)電裝置檢測(cè)的壓力數(shù)據(jù)、角度和角速度；

4、腦電信號(hào)獲取模塊，用于在靜息狀態(tài)及所述被動(dòng)運(yùn)動(dòng)機(jī)電裝置驅(qū)動(dòng)被測(cè)對(duì)象的手臂被動(dòng)運(yùn)動(dòng)時(shí)，獲取被測(cè)對(duì)象的腦電信號(hào)；

5、處理模塊，用于根據(jù)所述腦電信號(hào)判斷是否為帕金森病；若判定為帕金森病，根據(jù)所述壓力數(shù)據(jù)、所述角度和所述角速度確定機(jī)械阻抗值，根據(jù)所述機(jī)械阻抗值確定肌強(qiáng)直等級(jí)。

6、可選的，所述處理模塊包括：

7、第一確定子模塊，用于根據(jù)所述角速度確定角加速度；

8、第二確定子模塊，用于利用最小二乘法確定第一預(yù)設(shè)公式中的粘性系數(shù)和彈性系數(shù)，所述第一預(yù)設(shè)公式為：；

9、第三確定子模塊，用于根據(jù)第二預(yù)設(shè)公式確定所述機(jī)械阻抗值，所述第二預(yù)設(shè)公式為：；

10、其中，為所述機(jī)械阻抗值，為轉(zhuǎn)矩，為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量系數(shù)，為所述粘性系數(shù)，為所述彈性系數(shù)，為所述角加速度，為所述角速度，為所述角度，為常數(shù)，所述轉(zhuǎn)矩由施加于被測(cè)對(duì)象手腕的所述壓力數(shù)據(jù)與施力處到轉(zhuǎn)動(dòng)軸之間的距離計(jì)算得到。

11、可選的，所述處理模塊包括：

12、優(yōu)化子模塊，用于構(gòu)建自回歸模型，利用預(yù)測(cè)誤差優(yōu)化所述自回歸模型的模型參數(shù)；

13、判定子模塊，用于將所述腦電信號(hào)輸入至優(yōu)化后的自回歸模型，根據(jù)優(yōu)化后的自回歸模型的輸出結(jié)果判定是否為帕金森病。

14、可選的，所述處理模塊還包括：

15、第四確定子模塊，用于確定所述腦電信號(hào)的若干采樣點(diǎn)和所述采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的采樣數(shù)據(jù)；

16、第五確定子模塊，用于設(shè)定提取特征的提取系數(shù)，并根據(jù)所述采樣數(shù)據(jù)和所述提取系數(shù)確定前向預(yù)測(cè)誤差和后向預(yù)測(cè)誤差。

17、可選的，所述優(yōu)化子模塊包括：

18、初始化單元，用于初始化前向預(yù)測(cè)誤差和后向預(yù)測(cè)誤差；

19、反射系數(shù)求解單元，用于調(diào)用burg方法通過最小化前向預(yù)測(cè)誤差和后向預(yù)測(cè)誤差的均方值遞推求解反射系數(shù)；

20、模型參數(shù)確定單元，用于根據(jù)所述反射系數(shù)確定所述自回歸模型的模型參數(shù)。

21、可選的，所述反射系數(shù)求解單元包括：

22、計(jì)算子單元，用于在每一階迭代中，根據(jù)當(dāng)前階前向預(yù)測(cè)誤差和當(dāng)前階后向預(yù)測(cè)誤差計(jì)算當(dāng)前階反射系數(shù)；

23、確定子單元，用于利用所述當(dāng)前階反射系數(shù)確定更新后的前向預(yù)測(cè)誤差和更新后的后向預(yù)測(cè)誤差；

24、替換子單元，用于將更新后的前向預(yù)測(cè)誤差替換所述當(dāng)前階前向預(yù)測(cè)誤差，將更新后的后向預(yù)測(cè)誤差替換當(dāng)前階后向預(yù)測(cè)誤差，進(jìn)入所述的根據(jù)當(dāng)前階前向預(yù)測(cè)誤差和當(dāng)前階后向預(yù)測(cè)誤差計(jì)算當(dāng)前階反射系數(shù)的步驟，直至計(jì)算出每一步迭代的反射系數(shù)。

25、可選的，所述判定子模塊包括：

26、判定單元，用于根據(jù)所述自回歸模型中分類器的分類結(jié)果判定是否為帕金森??；

27、其中，所述判定單元包括：

28、權(quán)重系數(shù)確定子單元，用于確定每次迭代過程中總能量誤差最小時(shí)，線性預(yù)測(cè)模型的權(quán)重系數(shù)；

29、生成子單元，用于根據(jù)所述權(quán)重系數(shù)生成特征向量；所述特征向量包括帕金森病人研究對(duì)象的第一特征向量和健康者研究對(duì)象的第二特征向量；

30、分類器構(gòu)建子單元，對(duì)不同的通道進(jìn)行主成分分析，確定主成分個(gè)數(shù)的超參數(shù)選擇，根據(jù)所述超參數(shù)選擇和所述特征向量構(gòu)建分類器；

31、無偏特征向量確定子單元，用于根據(jù)所述特征向量、研究對(duì)象數(shù)量和所述特征向量的基向量確定縮放后的無偏特征向量；

32、奇異值分解子單元，用于對(duì)所述無偏特征向量進(jìn)行奇異值分解，得到奇異向量和奇異值；

33、超平面距離確定子單元，用于選擇設(shè)定的奇異值個(gè)數(shù)作為超平面分割，并計(jì)算主成分構(gòu)建的超平面距離；

34、分類結(jié)果確定子單元，用于根據(jù)所述超平面距離確定分類結(jié)果。

35、可選的，所述被動(dòng)運(yùn)動(dòng)機(jī)電裝置包括：底座、電機(jī)、轉(zhuǎn)動(dòng)板、滑動(dòng)板、關(guān)節(jié)固定組件、主板、柔性壓力傳感器和慣性傳感器，所述底座上設(shè)有所述電機(jī)，所述電機(jī)與所述轉(zhuǎn)動(dòng)板的底部連接，用于驅(qū)動(dòng)所述轉(zhuǎn)動(dòng)板在水平方向轉(zhuǎn)動(dòng)，所述轉(zhuǎn)動(dòng)板的長(zhǎng)度方向設(shè)有滑動(dòng)槽，所述滑動(dòng)板與所述滑動(dòng)槽滑動(dòng)連接，所述關(guān)節(jié)固定組件設(shè)于所述滑動(dòng)板上，所述關(guān)節(jié)固定組件用于固定被測(cè)對(duì)象的手臂，所述柔性壓力傳感器設(shè)于所述關(guān)節(jié)固定組件上，所述慣性傳感器設(shè)于所述轉(zhuǎn)動(dòng)板的底部，所述柔性壓力傳感器用于檢測(cè)所述壓力數(shù)據(jù)，所述慣性傳感器用于檢測(cè)所述轉(zhuǎn)動(dòng)板的所述角速度和所述角度。

36、可選的，所述關(guān)節(jié)固定組件包括關(guān)節(jié)固定板和松緊帶，所述關(guān)節(jié)固定板為u型固定板，所述u型固定板的底部與所述滑動(dòng)板連接，所述u型固定板的兩端分別與所述松緊帶的兩端連接。

37、可選的，還包括限位桿，所述滑動(dòng)板上設(shè)有螺孔，所述限位桿的一端與所述螺孔螺紋連接，并經(jīng)所述螺孔穿過所述滑動(dòng)板與所述滑動(dòng)槽抵接。

38、本申請(qǐng)所提供的一種帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，包括：機(jī)械阻抗數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取被動(dòng)運(yùn)動(dòng)機(jī)電裝置檢測(cè)的壓力數(shù)據(jù)、角度和角速度；腦電信號(hào)獲取模塊，用于在靜息狀態(tài)及被動(dòng)運(yùn)動(dòng)機(jī)電裝置驅(qū)動(dòng)被測(cè)對(duì)象的手臂被動(dòng)運(yùn)動(dòng)時(shí)，獲取被測(cè)對(duì)象的腦電信號(hào)；處理模塊，用于根據(jù)腦電信號(hào)判斷是否為帕金森病；若判定為帕金森病，根據(jù)壓力數(shù)據(jù)、角度和角速度確定機(jī)械阻抗值，根據(jù)機(jī)械阻抗值確定肌強(qiáng)直等級(jí)。在評(píng)估過程中加入腦電信號(hào)的判斷，可以判斷被測(cè)者是否為主觀用力，從而增加評(píng)估的嚴(yán)謹(jǐn)性；利用壓力數(shù)據(jù)、角度和角速度確定機(jī)械阻抗值，實(shí)現(xiàn)對(duì)肌強(qiáng)直等級(jí)的定量分析，有效避免醫(yī)生的主觀判斷；從而能夠提高帕金森病肌強(qiáng)直等級(jí)判斷的準(zhǔn)確性和客觀性，降低人力成本，提高診斷的效率。

技術(shù)特征：

1.一種帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述處理模塊包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述處理模塊包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述處理模塊還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述優(yōu)化子模塊包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述反射系數(shù)求解單元包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述判定子模塊包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述被動(dòng)運(yùn)動(dòng)機(jī)電裝置包括：底座、電機(jī)、轉(zhuǎn)動(dòng)板、滑動(dòng)板、關(guān)節(jié)固定組件、主板、柔性壓力傳感器和慣性傳感器，所述底座上設(shè)有所述電機(jī)，所述電機(jī)與所述轉(zhuǎn)動(dòng)板的底部連接，用于驅(qū)動(dòng)所述轉(zhuǎn)動(dòng)板在水平方向轉(zhuǎn)動(dòng)，所述轉(zhuǎn)動(dòng)板的長(zhǎng)度方向設(shè)有滑動(dòng)槽，所述滑動(dòng)板與所述滑動(dòng)槽滑動(dòng)連接，所述關(guān)節(jié)固定組件設(shè)于所述滑動(dòng)板上，所述關(guān)節(jié)固定組件用于固定被測(cè)對(duì)象的手臂，所述柔性壓力傳感器設(shè)于所述關(guān)節(jié)固定組件上，所述慣性傳感器設(shè)于所述轉(zhuǎn)動(dòng)板的底部，所述柔性壓力傳感器用于檢測(cè)所述壓力數(shù)據(jù)，所述慣性傳感器用于檢測(cè)所述轉(zhuǎn)動(dòng)板的所述角速度和所述角度。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述關(guān)節(jié)固定組件包括關(guān)節(jié)固定板和松緊帶，所述關(guān)節(jié)固定板為u型固定板，所述u型固定板的底部與所述滑動(dòng)板連接，所述u型固定板的兩端分別與所述松緊帶的兩端連接。

10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，還包括限位桿，所述滑動(dòng)板上設(shè)有螺孔，所述限位桿的一端與所述螺孔螺紋連接，并經(jīng)所述螺孔穿過所述滑動(dòng)板與所述滑動(dòng)槽抵接。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)公開了一種帕金森病患者肌強(qiáng)直癥狀評(píng)估系統(tǒng)，涉及醫(yī)療設(shè)備領(lǐng)域，包括：機(jī)械阻抗數(shù)據(jù)獲取模塊，獲取壓力數(shù)據(jù)、角度和角速度；腦電信號(hào)獲取模塊，在靜息狀態(tài)及被動(dòng)運(yùn)動(dòng)機(jī)電裝置驅(qū)動(dòng)被測(cè)對(duì)象的手臂被動(dòng)運(yùn)動(dòng)時(shí)，獲取被測(cè)對(duì)象的腦電信號(hào)；處理模塊，根據(jù)腦電信號(hào)判斷是否為帕金森病；若判定為帕金森病，根據(jù)壓力數(shù)據(jù)、角度和角速度確定機(jī)械阻抗值，根據(jù)機(jī)械阻抗值確定肌強(qiáng)直等級(jí)。在評(píng)估過程中加入腦電信號(hào)的判斷，可以判斷被測(cè)者是否為主觀用力，從而增加評(píng)估的嚴(yán)謹(jǐn)性；利用壓力數(shù)據(jù)、角度和角速度確定機(jī)械阻抗值，實(shí)現(xiàn)對(duì)肌強(qiáng)直等級(jí)的定量分析，避免醫(yī)生主觀判斷；提高帕金森病肌強(qiáng)直等級(jí)判斷的準(zhǔn)確性和客觀性，降低人力成本，提高診斷的效率。

技術(shù)研發(fā)人員：郭哲杉,阮文俊,嚴(yán)定龍,滕鑫卓,張芳凝,董立欣,殷明,王嘯
受保護(hù)的技術(shù)使用者：海南大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19