CN108652587B - 一种认知功能障碍预防监测装置 - Google Patents

Abstract

一种认知功能障碍预防监测装置，包括：移动端、探测器和云端服务器，利用记忆力分析算法确定与所述身体信号对应的理论记忆力状态信息；云端服务器基于用户通过移动端输入的感受、实际记忆力状态信息和/或外界条件完成理论记忆力状态信息的校正及其变化趋势的分析，移动端被配置为在理论记忆力状态的变化趋势在可预见的时间点超出临界值的情况下向当前用户发出预警提示并推送护理方案的工作模式。本发明能够准确预知老年人记忆力状态的变化趋势，准确分析老年人当前精神状态并推送护理方案或训练方案以降低用户患认知功能障碍的风险。

Description

一种认知功能障碍预防监测装置

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种认知功能障碍预防监测装置。

背景技术

老年痴呆症(又称阿尔茨海默病)是一种会导致记忆力、执行力、视觉空间、语言交流、抽象思维、学习和计算等多方面大脑认知功能障碍的神经退行性疾病。目前，老年痴呆症主要是在出现痴呆症状后通过认知-精神有关量表进行评估，并结合影像学等检查作出临床诊断，但是当临床症状明显时诊断的老年痴呆症患者基本都处于中晚期，而且老年痴呆症在病理上具有不可逆性，现有情况下，一方面，国内外对老年痴呆症均无有效的治疗方法，现有治疗手段主要采用药物治疗，但这些药物只能在病情发展的特定阶段有限度地缓解或者稳定病情，不能达到治愈的效果，此外，药物治疗只是老年痴呆症防治措施中的一个环节，也只能是患者出现痴呆症状后，才予以实施，因而这种治疗方法难以取得满意的疗效，另一方面，医院内还没有针对老年痴呆症患者的临床信息系统及辅助预防监测装置，关于认知-心理量表的评价和MRI图像的解释也很大程度上受医生的个人主观影响，缺乏一致性和客观性，而且一些认知-心理量表和MRI图像显示的异常也可见于一些其他心理、精神和脑部等疾病，并不是老年痴呆症的唯一征象，因此临床上老年痴呆症的确诊很大程度上依赖于医生的经验和水平，这也从客观上导致了老年痴呆症确诊的困难和确诊时间的延误，从而给老年痴呆症患者和家人造成了不必要的经济负担和精神痛苦。

CN102930286A公开了一种老年痴呆症图像早期诊断系统。其中，图像预处理设备将所述第一待检图像向第二待检图像进行配准，并剥离图像中的头骨，对脑部组织图像进行组织分割，左右脑分离；图像不对称特征提取装置对预处理后的图像提取各组织的形状、纹理特征，从而获得两个图像各自的不对称特征集，记为第一图像特征集f1和第二图像特征集f2；合并计算器对第一图像特征集f1和第二图像特征集f2进行简单的合并运算，生成一个合并特征集f3；特征向量选择器用所述最优特征子集对所述合并特征集f3进行特征筛选得到新特征集f4；优化分类器采用所述分类器及其优化参数对所述新特征集f4进行分类处理，获得分类结果。该技术方案以脑MR图像中解剖结构的时序不对称性特征作为老年痴呆症早期诊断中的检测标准，诊断过程耗时长且必须通过专业技术人员方可执行，无法达到简单便捷的操作性。同时，由于人的个体差异及该发明缺乏对其身体信号、外界条件及客观感受的监测，该技术方案无法对老年人实施个性化的康复引导，只能通过药物治疗进行缓解。

CN104545899A公开了一种基于移动互联网的老年痴呆症监护系统。其中，脑电监测装置用于实时获取老年痴呆症患者或健康人的脑电信息，并将脑电信息发送到智能终端；所述智能终端用于接收脑电信息、完成认知-心理测评以及输入临床信息，并通过移动互联网将脑电信息、认知-心理测评和临床信息上传到云服务器；所述云服务器用于接收医院上传的MRI图像信息和智能终端上传的信息，从而完成辅助诊断，并生成相应的护理指导建议，然后将辅助诊断结果和护理指导建议反馈给智能终端。该技术方案利用了移动互联网技术，可以实现老年痴呆症的自动辅助诊断。但与老年痴呆症相关的特征数据十分庞杂，致使这些老年痴呆症的特征数据的指向性并不明确。若单纯基于脑电信息来给出诊断结果和护理方案进行康复引导，往往会出现相反的效果。同时，该技术方案不能基于个体化之间的差异化特征状态来实现差异化分析而给出个性化的康复引导。

发明内容

本发明源自这样的发现，没有任何一个人能够准确描述某种记忆力状态带来的认知或感官感受。虽然现在有脑电波扫描、特征信号探测等等方法，也有大量人工智能的算法如CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)被用于构件记忆力模型，然而具体到个体的适用效果而言都只能说是差强人意。

从心理学家的角度来看，记忆力状态是可管理的，至少是可引导的。这种管理与引导需要科学的方法和装置来辅助才能达到预期的效果。故此，本发明的任务在于，提供一种由使用人员自身来标定并记录记忆力状态及其关联的感受，并由此来有针对性地训练记忆力使其避免进入诱发认知功能障碍的阈值范围的装置及方法。通过本发明，一方面可以通过示教过程来完成对云端服务器记忆力分析算法的训练，另一方面可以由用户持续地调整实际记忆力状态与理论记忆力状态之差别，使得本发明的装置逐渐习得用户的记忆力训练特征，进而有效管理用户记忆力状态。

一种认知功能障碍预防监测装置，至少包括：移动端，用于自动采集和/或由用户输入实际记忆力状态信息；探测器，用于以间接或直接地接触用户身体的方式采集身体信号，所述身体信号经由所述移动端发送给云端服务器；云端服务器，用于基于预设的数据库利用记忆力分析算法确定与所述身体信号对应的理论记忆力状态信息。其特征在于，所述云端服务器基于用户通过所述移动端输入的感受、所述实际记忆力状态信息和/或外界条件完成所述理论记忆力状态信息的校正及其变化趋势的分析，并且，所述移动端被配置为在理论记忆力状态的变化趋势在可预见的时间点超出临界值的情况下向当前用户发出预警提示并推送护理方案的工作模式。由于个体差异及认知功能障碍诱发因素的复杂多样性，在依据本发明的认知功能障碍预防监测装置对用户状态进行评判时，用户可以输入其日常生活中观测到的装置无法直接获取的精神感受或者外界条件，使得本发明能够更为准确预知老年人记忆力状态的变化趋势，准确分析老年人当前精神状态并更有针对性的推送护理方案或训练方案以降低用户患认知功能障碍的风险。

根据一个优选实施方式，所述云端服务器基于用户输入的感受、所述实际记忆力状态信息、身体信号和/或外界条件来分析所述云端服务器的示教过程，其中，所述云端服务器根据所述示教过程确定的至少两种极端记忆力状态信息来预先配置记忆力分析算法的参数。通过对用户输入的感受信息以及外界条件变化信息来对云端服务器进行示教以确定记忆力分析算法。在确定记忆力分析算法后，基于外界条件和身体信号对实际记忆力状态进行准确分析，提高对个体的实际记忆力状态的分析概率，有利于制定个性化的记忆力分析算法。用户的极端记忆力状态导致用户的记忆力衰退严重，进而诱发对周边事物的认识模糊、个人意识不清晰、丧失生活自理能力等严重后果。在上述情况下，需求记忆力分析算法具有高准确性以尽早提供预警信息。在对监测对象主动进行监测以收集身体信号的过程中，监测对象的看护人员能够及时输入日常生活中观测的细微细节或监测对象已无法表述的精神感受。本发明能够尽可能保持客观准确的分析预警结果。

根据一个优选实施方式，所述移动端以文本、语音、视频和/或图形的方式向用户施加能够获取用户的记忆力状态信息的测试信息，并且自动采集与所述测试信息对应的测试反馈信息，同时所述探测器采集用户的与所述测试反馈信息对应的身体信号，所述云端服务器基于示教过程中的所述测试反馈信息和/或所述身体信号来预先配置记忆力分析算法的参数，并且校正与所述身体信号对应的理论记忆力状态信息。通过施加测试信息，能够准确获得用户的相应的记忆力状态以及身体信号，从而对云端服务器进行准确示教。优选的，通过示教过程，能够优先获得出现概率较少的极端记忆力的相关变化趋势，从而完善云端服务器的记忆力状态信息。

根据一个优选实施方式，所述用户输入的感受至少包括情绪感受和睡眠感受，其中，所述云端服务器将所述情绪感受与所述睡眠感受以关联的方式进行存储，并且，所述移动端被配置为由用户按照输入关键词的方式检索存储在所述云端服务器中的实际情绪状态信息、实际睡眠状态信息及其关联的外界条件和身体信号。优选地，所述移动端将用户以文本、语音、视频和/或图形的方式输入的感受与对应的自动采集的实际情绪状态以关联的形式存储或提供至所述云端服务器，或者，所述移动端记录引发用户的实际情绪状态的外界条件并以与对应的实际情绪状态关联的形式存储或提供至所述云端服务器，所述云端服务器对用户的特定情绪状态和所述外界条件之间的相关性进行分析，并且基于所述相关性对所述特定情绪状态的引发进行预警。在确定实际情绪状态与外界条件和身体信号的关联后，有利于在实际情绪状态向特定情绪状态转变过程中进行引导，使情绪快速转变，从而避免用户在极端情绪条件下情绪波动导致的记忆力状态的急剧变化，进而导致分析结果不准确或者记忆力训练的不适时性。

根据一个优选实施方式，所述移动端记录引发用户的实际记忆力状态的外界条件并以与对应的实际记忆力状态关联的形式存储或提供至所述云端服务器，所述云端服务器将用户输入的当前记忆力状态信息与所述外界条件以彼此关联的方式进行存储，所述云端服务器被设置为对用户特定的记忆力状态与所述外界条件的相关性进行分析后，基于所述相关性对所述特定记忆力状态的引发进行推送护理方案的工作模式。

根据一个优选实施方式，所述云端服务器基于所述探测器采集的身体信号来分析确定与之对应的理论记忆力状态并反馈至所述移动端，所述移动端以文本、语音、视频和/或图形的形式输出刺激信息以改变所述外界条件和/或直接向用户提供训练刺激以改善用户的当前记忆力状态。

根据一个优选实施方式，所述云端服务器将用户输入的当前记忆力状态信息和所述移动端提供的与实际记忆力状态信息相关的外界条件以彼此关联的方式进行存储，所述移动端被设置为由用户按照与外界条件相关的方式检索存储在所述云端服务器和/或所述移动端的实际记忆力状态信息。

根据一个优选实施方式，所述云端服务器根据所述实际记忆力状态信息来校正基于所述探测器采集的身体信号分析确定的理论记忆力状态，由校正后的理论记忆力状态构成的记忆力管理配置文件按照可根据身体信号进行检索的方式存储在所述移动端。

根据一个优选实施方式，所述云端服务器基于对每一时刻的至少一个外界条件、身体信号和/或感受的迭代分析来记录实际记忆力状态和理论记忆力状态，并且所述移动终端以显示具有映射关联的标识的方式显示外界条件变化、身体信号变化、感受变化和实际记忆力状态的变化趋势，以颜色变化、声音和/或振动的方式提醒用户实际记忆力状态的极端变化趋势，和/或显示改变实际记忆力状态的建议。

根据一个优选实施方式，在可预见的时间点超出临界值的理论记忆力状态变化趋势按照与用户输入的感受、所述实际记忆力状态信息、身体信号和外界条件均彼此关联的方式分类存储至云端服务器的数据库，其中，所述云端服务器基于数据库中的上述关联数据信息形成理论记忆力状态变化趋势超出临界值的边界触发条件，所述云端服务器被设置为分析用户的实际记忆力状态信息和所述边界触发条件的相关性，并基于所述相关性提前作出预警、改善外界条件和/或护理方案的工作模式。

本发明的有益技术效果：

本发明的认知功能障碍预防监测装置，能够将用户的记忆力状态进行个性化分析，提高个人的记忆力状态变化的准确判断。并且，本发明能够利用云平台将记忆力状态的数据进行大数据化进行各行业的共享，有利于政府部门分析外界条件的变化对群体的记忆力状态的影响，从而分析管理区域中老年人的生活状态及整个老年人群体的患病风险。通过对老年人精神状态的分段式或实时监测，能够尽早的发现其患病的风险。通过记忆力训练、积极引导、合理的护理方案等综合措施，能够帮助老年人调节以记忆力状态为主的精神状态从而预防认知功能障碍的产生。

附图说明

图1是本发明的逻辑结构示意图；

图2是本发明的各模块连接关系示意图；和

图3是本发明的移动端的显示示意图。

附图标记列表

10：移动端 20：探测器

30：云端服务器 31：数据库

具体实施方式

下面结合附图进行详细说明。

实施例1

如图1和图2所示，本发明提供一种认知功能障碍预防监测装置。本发明的认知功能障碍预防监测装置至少包括移动端10、探测器20和云端服务器30。移动端10用于自动采集和/或由用户输入实际记忆力状态信息。优选的，移动端10包括图像采集装置、视频采集装置、记忆力测试装置和记忆力训练装置。移动端可以是智能终端，例如笔记本、手机、智能手环、智能手表等移动装置，也可以是摄像装置。优选的，摄像装置包括普通摄像装置和夜用摄像装置。优选的，自动采集是自动采集用户的正常人际交谈场合的交谈记录、用户对特定事件的描述状态等等。或者，由用户将自己的用文字描述的记忆力状态输入移动端。

优选的，记忆力测试装置和记忆力训练装置通过有线和/或无线的方式连接至移动端。记忆力训练装置以文本、语音、视频和/或图形的形式输出刺激信息以改变所述外界条件和/或直接向用户提供训练刺激以改善用户的当前记忆力状态。记忆力测试装置以文本、语音、视频和/或图形的方式向用户施加能够获取用户的记忆力状态信息的测试信息，并且自动采集与所述测试信息对应的测试反馈信息。云端服务器基于示教过程中的测试反馈信息和/或身体信号来预先配置记忆力分析算法的参数，并且校正与身体信号对应的理论记忆力状态信息。优选的，记忆力测试装置和记忆力训练装置可以是用户佩戴的VR设备。VR设备至少包括感测单元。感测单元在进行记忆力测试或记忆力训练过程中能够采集与用户的脑活动有关的信息并生成输出信号。输出信号可以被无线地和/或经由线被发送到移动端。

本发明的探测器用于以间接或直接地接触用户身体的方式采集身体信号。探测器包括多种采集人体生理信号的模块。探测器的探测模块至少包括脉搏传感器、心跳传感器、血压传感器、呼吸频率传感器、声音采集模块、手部振动模块和脚步频率传感器中的一种或几种。优选的，探测器中的探测模块还可以根据需求增加微波信号传感器，用于检测脑电波的变化。探测器中的探测模块还可以根据需求增加设置在头部的电极。优选的，探测器20采集的身体信号经由所述移动端10发送给云端服务器30。

本发明的云端服务器30用于基于预设的数据库利用记忆力分析算法确定与身体信号对应的理论记忆力状态信息。优选的，云端服务器30设置有存储若干记忆力分析算法的数据库31。所述云端服务器30根据探测器20采集的身体信号来分析并确定与之对应的理论记忆力状态并反馈至移动端10。优选的，记忆力分析算法包括贝叶斯分类算法、神经网络、支持向量机、决策树、基于事例推理的学习、关联规则学习等机器学习算法。

例如，云端服务器的记忆力分析算法如下所述。

本实施例中将记忆力的分类计算结果划分为健康状态、记忆力亚健康状态和记忆力严重衰退状态。以健康状态、记忆力亚健康状态和记忆力严重衰退状态为三个聚类中心，采用模糊C均值算法对其聚类分析。具体地，假设待分类的记忆力状态水平的集合为X＝x₁，x₂,…x_n}∈R^d，集合为有限数据即身体信号数据、外界条件数据和感受特征数据等数据的集合。元素x为d维向量，寻找到一个模糊划分矩阵(u_ij)_c×n以及c个聚类中心点V＝v₁，v₂,…v_n}使得目标函数：

满足：

0u_ij≤1，i＝1,2…c；j＝1,2…n。

其中，m∈[1，+∞]称为模糊加权系数，u_ij称为隶属度，x_j表示向量隶属于中心点的程度，d(x_j，v_i)是目标函数x_j与v_i的欧式距离。

优选的，云端服务器30基于用户对所述移动端10的操作完成对所述云端服务器30的示教过程。优选的，云端服务器至少包括CPU、处理器、微处理器、服务器、服务器组中的一种或几种。首先，云端服务器30需要用户配合以完成示教过程。本发明中的示教是指示范性的人工智能的编程。

例如，在用户使用本发明装置的示教过程中，需要通过移动端输入情绪感受、睡眠感受以及当前记忆力状态信息。在用户使用本发明装置的过程中，移动端10主动采集用户当前的外界条件。外界条件包括天气情况、噪音指数、用户当前精神状态等等。优选的，用户输入当前的情绪感受和睡眠感受，并在指定时间范围间隔内，用户再次输入经过缓和调节后的当前情绪感受和睡眠感受后进入示教过程。在示教过程中，云端服务器基于用户的外界条件、睡眠感受和情绪感受以及记忆力状态变化趋势形成与用户匹配的记忆力分析算法。同时校正理论记忆力状态。

例如：示教过程的方法步骤包括：

S1：启动示教模式；

S2：用户选择：根据用户名选择本次示教对象，若本次示教的对象为数据存储模块中已经录入的用户，则直接进行选择；若本次示教的对象为尚未录入的用户，则通过移动端录入其用户的记忆力状态信息再进行选择，所述的用户记忆力信息包括用户名和用户脸部照片、用户样例记忆力及与其关联的外界条件和感受；

S3：样例选取：若本次示教的样例记忆力内容和示教匹配内容已经存储在该用户名下，则直接选取已存储的样例记忆力内容和示教匹配内容；若本次示教的样例记忆力内容和示教匹配内容没有包含在该用户名下，则通过移动端读入本次示教的示教匹配内容，并且将本次示教的样例记忆力内容和示教匹配内容存入该用户名下，然后选取存入的样例记忆力内容和示教匹配内容；

S4：记忆力状态变换：不同时间段，用户的记忆力状态并不是完全相同的。至少采集一个月周期内用户的身体信号、外界条件、经反复多次的记忆力训练后的记忆力测试反馈结果并进行理论记忆力状态分析。通过不同时间周期内的记忆力状态的变化以形成多个记忆力状态样本；

S5：效果评估：云端服务器根据理论记忆力状态分析的记忆力状态和示教过程中录入的用户记忆力状态信息，通过对比修正记忆力分析算法，并且记录与该记忆力状态关联的外界条件和感受。

优选的，用户的样例记忆力是用户在一定时间范围内进行多次记忆力测试中形成的与身体信号、外界条件、情绪感受和睡眠感受相关联的并以视频、音频、文本和/或图片形式保存的最优记忆力状态信息。

优选的，当用户的实际记忆力状态、身体信号以及外界条件以关联的形式存储在云端服务器中时，云端服务器30通过示教过程将实际记忆力状态、身体信号以及外界条件的关联关系以及记忆力分析算法写入内存中，形成针对用户的个性化记忆力分析算法。用户与云端服务器30通过移动端10的示教次数越多，则云端服务器30的记忆力分析算法越准确。例如，根据用户多次输入的样例信息而调节各种信息的权重参数，使记忆力分析算法的理论记忆力状态尽量与用户的实际记忆力状态一致或近似。

其中，所述云端服务器30根据所述示教过程确定的至少两种极端记忆力状态信息来预先配置记忆力分析算法的参数。

优选的，在示教过程中，所述移动端10向用户施加能够引发记忆力状态的刺激信息，并且自动采集和/或由用户输入与所述刺激信息对应的实际记忆力状态信息。同时所述探测器20采集用户的与所述刺激信息对应的身体信号。所述云端服务器基于示教过程中的至少两种所述实际记忆力状态信息、所述身体信号来预先配置记忆力分析算法的参数。优选的，云端服务器30基于实际记忆力状态来校正与身体信号对应的理论记忆力状态信息。

优选的，刺激信息包括视频、图片、文字信息和声音等能够引起用户回忆反应的信息。刺激信息通过其承载的特定事件、特定场景、记忆力训练题目等等信息引起用户的回忆反应。例如，视频信息记录用户在一定时间范围内对某件事件发生及结束的连续记忆信息。移动端展示其中的某一片段后，通过提问的方式判断用户能否依据该片段获得整个事件的详细细节信息，或者基于整个事件回忆的完成程度划分用户记忆力状态的等级。

优选的，云端服务器30还基于示教过程中的实际记忆力状态的变化趋势形成个性化的记忆力状态变化曲线。例如，记忆力状态变化为：意识模糊→间断性意识清晰→意识正常但仅能记忆简单事件→能够记忆复杂事件部分细节→能够记忆整件事件全部细节。正常情况下，用户不会从意识模糊状态瞬间转入记忆力正常状态。

通过持续性分析当前用户的理论记忆力状态，本发明的认知功能障碍预防监测装置就能够利用云端服务器30来确定记忆力状态的变化趋势。优选的，云端服务器或移动端基于身体信号、实际记忆力状态信息和/或外界条件信息分析所述实际记忆力状态的变化趋势。例如，通过与云端服务器进行实时通信的记忆力测试装置对用户当前的实际记忆力状态进行测试。测试可以分周期和频率进行，例如是一个月进行四次采样测试。测试过程中记忆力测试装置以图片、视频、音频和/或文字的方式向测试对象输出测试信息并接受测试对象反馈的结果。通过对一定时间周期内的多次测试结果进行汇总分析得到用户在该时间周期内的记忆力状态变化趋势。优选的，在测试对象首次测试便出现记忆力状态极差的情况下，云端服务器和/或移动端对测试对象当前情绪、身体条件和睡眠质量进行测试并依据检测结果对测试对象的情绪和睡眠质量进行调节，或者对测试对象的记忆力进行训练。对测试对象的情绪进行调节可以通过例如是Siri的语音系统与老年人进行交谈的方式缓解其孤独感。

优选的，在所述移动端10针对至少一段连续的时间区间内的实际记忆力状态信息分析确认当前用户的实际记忆力状态的变化趋势将在可预见的时间点超出临界值的情况下，和/或在所述云端服务器分析确认当前用户的理论记忆力状态的变化趋势将在可预见的时间点超出临界值的情况下，所述云端服务器通过所述移动端向当前用户发出预警提示。具体地，移动端10或云端服务器30对当前用户的实际记忆力状态的变化趋势进行分析，确认实际记忆力状态的变化趋势将在可预见的时间点超出临界值。此时，云端服务器30通过移动端10向用户发出振动、声音、颜色变化等多种提示，以提醒用户记忆力状态出现异常情况，并开始对其进行记忆力训练或者输出护理方案并指导看护人员对用户进行康复照料。

优选的，所述移动端10将用户以文本、语音、视频和/或图形的方式输入的感受与对应的自动采集的实际记忆力状态以关联的形式存储或提供至所述云端服务器30。或者，所述移动端10记录引发用户的实际记忆力状态的外界条件并以与对应的实际记忆力状态关联的形式存储或提供至所述云端服务器30。所述云端服务器30对用户的特定记忆力状态和所述外界关系之间的相关性进行分析，并且基于所述相关性对所述特定记忆力状态的引发进行预警。优选的，外界条件例如是天气情况、噪音指数、用户当前精神状态等等。

例如，阴雨连绵的天气，用户处于陌生且居住环境嘈杂的地理位置，用户的实际记忆力状态受到用户的当前情绪状态和/或睡眠状态的影响使得其记忆力状态呈现低于其正常水平的状态，此时探测器实时采集用户的身体信号。移动端10或云端服务器30将同一时刻的外界条件、身体信号和实际记忆力状态进行关联存储，并且对实际记忆力状态的前一限定时间内的记忆力状态变化趋势和后一限定时间内的记忆力状态变化趋势进行记录。云端服务器30对用户的极差记忆力状态和所述外界条件、情绪状态和睡眠状态彼此之间的相关性进行分析，并且基于所述相关性对极差记忆力状态的引发进行预警。

优选的，所述云端服务器30将用户输入的当前记忆力状态信息和所述移动端10提供的与实际记忆力状态信息相关的外界条件以彼此关联的方式进行存储，有助于信息的检索。所述移动端10被设置为由用户按照与外界条件相关的方式检索存储在所述云端服务器30和/或所述移动端10的实际记忆力状态信息。

优选的，在可预见的时间点超出临界值的理论记忆力状态变化趋势按照与用户输入的感受、所述实际记忆力状态信息、身体信号和外界条件均彼此关联的方式分类存储至云端服务器的数据库，其中，所述云端服务器基于数据库中的上述关联数据信息形成理论记忆力状态变化趋势超出临界值的边界触发条件，所述云端服务器被设置为分析用户的实际记忆力状态信息和所述边界触发条件的相关性，并基于所述相关性提前作出预警、改善外界条件和/或护理方案的工作模式。例如，记忆力的分类计算结果可以划分为健康状态、记忆力亚健康状态和记忆力严重衰退状态。其中，记忆力亚健康状态和记忆力严重衰退状态可以划分为记忆力状态变化趋势超出临界值的范畴。云端服务器记录记忆力亚健康状态或记忆力严重衰退状态下的身体信号、外界条件、用户输入的感受和实际记忆力状态信息。例如，基于一定时间周期内的多次监测，第一次监测时，天气晴朗、气候暖和、睡眠质量差、情绪烦躁、实际记忆力状态为出门总遗忘物品，第二次监测时，天气晴朗、气候暖和、睡眠质量好、情绪烦躁、实际记忆力状态为思维清晰反应敏捷，两者均处于记忆力亚健康状态的条件下，可以确认情绪烦躁和睡眠质量差是引发记忆力状态变化趋势超出临界值的边界触发条件之一。云端服务器分析得出在上述条件下实际记忆力状态与睡眠质量和情绪状态具有更大程度上的密切相关性。云端服务器基于上述相关性，针对用户现阶段情况可以给出例如是改善居住环境、调整作息时间、适当运动、参与社区活动等等建议。基于上述方式，本发明的装置能够习得用户的记忆力状态调整特征，进而采用简单有效的方式提前引导用户记忆力状态，避免其向状态恶化的趋势发展。

记忆力状态检索是记忆力训练过程中的一项重要手段。用户通过检索触发某种不良记忆力状态的身体信号能够检索到存储在云端服务器的实际记忆力状态信息。优选的，实际记忆力状态信息可以是用户以文本、图片和/或视频方式记录的某种内心感受，也可以是由移动端10采集的声音、视频或图像信息。用户通过检索，能够确定影响自己记忆力状态的外界条件、情绪状态、睡眠状态和实际记忆力状态的历史变化记录，从而有助于用户或看护人员对其进行康复训练。

优选的，所述移动端10由用户输入实际记忆力状态的步骤包括：用户以点选的方式选择当前外界条件、情绪的类型以及级别、睡眠类型以及级别、记忆力级别，和/或用户以文本、语音、视频或图形的方式输入自身一段时间周期内的实际记忆力状态变化趋势。

优选的，所述移动端10自动采集用户的实际记忆力状态的步骤包括：所述移动端10通过记忆力测试装置测试用户并以音频和/或视频记录的方式采集实际记忆力状态，并且将所述采集的实际记忆力状态与用户以点选的方式选择的当前外界条件、情绪的类型以及级别、睡眠类型以及级别、记忆力级别进行比较，从而对所采集的实际记忆力状态进行校正。

特别的，移动端10可以按照与外界条件相关的方式提供实际记忆力状态信息作为检索结果。例如，以外界条件“阴天-冬季”或身体信号进行输入并检索，则检索到若干相关的实际记忆力状态变化趋势等等。用户可以了解自己受外界条件的影响以及回忆当时的情景。

虽然云端服务器30能够对身体信号和实际记忆力状态进行分析，但都是基于理论研究进行的。每个个体的性格不同，有的人喜爱阴天，在阴天记忆力状态也比较好。有的人反感阴天，在阴天记忆力状态比较差。因此，需要示教过程来对理论记忆力状态进行校正，使云端服务器30的分析能够适应独立的个体。优选的，所述云端服务器30根据所述实际记忆力状态信息来校正基于所述探测器采集的身体信号分析确定的理论记忆力状态。由校正后的理论记忆力状态构成的记忆力管理配置文件按照可根据身体信号进行检索的方式存储在所述移动端。优选的，校正后的理论记忆力状态可通过可自定义的关键字来进行检索。优选地，检索得到的理论记忆力状态能够按照与近似的实际记忆力状态一同提供的方式来交付检索结果。将理论记忆力状态与近似的实际记忆力状态一同提供，有利于用户根据检索结果来确定想要的检索信息，提高信息检索的准确率。

优选的，根据实际记忆力状态校正理论记忆力状态的步骤包括：将实际记忆力状态与理论记忆力状态加以比较，并定性和/或定量地调整该理论记忆力状态，从而生成与当前用户相关的用户记忆力配置文件。优选地，该用户记忆力配置文件也兼顾了与各个实际记忆力状态信息相关的外界条件。这样的配置，有利于排除不利的外界条件的影响及引导用户通过适当的方式适应外界条件，并在提供记忆力训练或康复照顾的条件下促进其记忆力状态向更好的方向发展，从而在较大程度上降低了用户患认知功能障碍的风险。具体地，在调整理论记忆力状态时，设置与理论记忆力相关的个性化条件在用户记忆力配置文件中。个性化条件包括与用户匹配的外界条件和身体信号。当用户处于极端的记忆力状态下并需要引导时，用户记忆力配置文件基于与理论记忆力状态相关的个性化条件，调节移动端的护理方案和记忆力训练方案，或者改变用户的外界条件来逐步调节用户的记忆力状态缓慢变化。

优选的，移动端10的显示包括外界条件标识、身体特征标识、记忆力状态标识和感受标识。其中，外界条件标识、身体特征标识、记忆力状态标识和感受标识的变化彼此关联，至少一个外界条件定性和/或定量地改变身体特征。至少一个身体特征定性和/或定量地引发记忆力状态标识的变化。至少一个用户感受定性和/或定量地引发用户记忆力状态的变化。优选的，在用户输入感受时，云端服务器将通过移动端发送的对应的外界条件、身体信号和感受分析实际记忆力状态并显示为记忆力状态标识。优选的，外界条件标识、身体特征标识、记忆力状态标识和感受标识以同步变化的方式在移动端实时显示。用户在移动端能够同时查看外界条件标识、身体特征标识、记忆力状态标识和感受标识以及其中一个标识的变化引起的其它标识变化。

例如，所述移动端10以外界条件、身体信号、实际记忆力状态和感受的映射关联逐渐增加的方式存储和显示外界条件信息、身体信号信息、实际记忆力状态信息和感受信息。其中，每一个外界条件与至少一个身体信号映射关联。每一个身体信号与至少一个实际记忆力状态映射关联。每一个实际记忆力状态与至少一个感受映射关联。

优选的，所述云端服务器基于对每一时刻的至少一个外界条件、身体信号和/或感受的迭代分析来记录实际记忆力状态和理论记忆力状态。所述移动终端10以显示具有映射关联的标识的方式显示外界条件变化、身体信号变化、感受变化和实际记忆力状态的变化趋势，以颜色变化、声音和/或振动的方式提醒用户实际记忆力状态的极端变化趋势，和/或显示改变实际记忆力状态的建议。建议例如可以是：建议用户进行运动、旅行、探亲、购物以改变外界条件或用户感受。

移动端10以由至少两个圆组成的圆形阵列的方式显示用户输入的感受、与其关联的实际记忆力状态、外界条件和身体信号。其中，每一个圆划分为若干个用于记录信息的空格。

如图3所示，所述移动端10以由四个圆组成的圆形列表的方式存储并显示用户输入的感受、与其关联的实际记忆力状态、外界条件和身体信号。其中。圆形列表包括外圈标识和内圈标识。所述内圈标识包括第一内圈标识11和半径大于所述第一内圈标识的第二内圈标识12。所述外圈标识包括第一外圈标识13和半径大于所述第一外圈标识的第二外圈标识14。

所述第一内圈标识11的每一空格用于存储与实际记忆力状态关联的外界条件。所述第二内圈标识12的每一空格用于存储与实际记忆力状态关联的身体特征。所述第一外圈标识13的每一空格用于存储所述实际记忆力状态。所述第二外圈标识14的每一空格用于存储用户输入的感受。每一种信息的变化都可能引起其它信息的变化。

例如，外界条件中的噪音指数增大，外界条件标识的每一个空格沿顺时针进行记录并进行颜色变化，身体特征标识的每一空格沿顺时针记录身体信号并进行相应颜色的变化。在噪音指数增大超过个性阈值后，感受标识的每一空格沿顺时针记录感受并发生相应颜色的变化。例如，用户输入的感受为烦躁2级。则记忆力状态标识基于外界条件变化、身体特征变化和感受及其等级产生变化，导致记忆力状态标识的颜色发生变化。在用户的实际记忆力状态出现在一段时间周期内无改善或持续下降的极端状态时，移动端10以声音、振动或闪烁的方式向用户示警用户具有患认知功能障碍的风险，提醒用户改善外界条件、主动对用户进行记忆力训练或指导看护人员对其进行适当康复照料。优选的，云端服务器30可以通过移动端10向用户发出引导改变外界条件的建议，例如提出运动建议、音乐歌曲建议、老年活动建议等等。

实施例2

本实施例是对实施例1的进一步改进，重复的内容不再赘述。

本实施例提供一种老年人记忆力训练方法，至少包括：自动采集和/或由用户输入实际记忆力状态信息；以间接或直接地接触用户身体的方式采集身体信号，基于预设的数据库利用记忆力分析算法确定与所述身体信号对应的理论记忆力状态信息；基于用户通过所述移动端输入的感受、所述实际记忆力状态信息和/或外界条件，由所述云端服务器完成所述理论记忆力状态信息的校正及其变化趋势的分析，并且，在理论记忆力状态的变化趋势在可预见的时间点超出临界值的情况下，由所述移动端向当前用户发出预警提示并推送护理方案的工作模式。

优选的，所述方法还包括：所述云端服务器基于用户输入的感受、所述实际记忆力状态信息、身体信号和/或外界条件来分析所述云端服务器的示教过程，其中，所述云端服务器根据所述示教过程确定的至少两种极端记忆力状态信息来预先配置记忆力分析算法的参数。

优选的，所述方法还包括：所述移动端以文本、语音、视频和/或图形的方式向用户施加能够获取用户的记忆力状态信息的测试信息，并且自动采集与所述测试信息对应的测试反馈信息，同时所述探测器采集用户的与所述测试反馈信息对应的身体信号，所述云端服务器基于示教过程中的所述测试反馈信息和/或所述身体信号来预先配置记忆力分析算法的参数，并且校正与所述身体信号对应的理论记忆力状态信息。

优选的，所述方法还包括：所述用户输入的感受至少包括情绪感受和睡眠感受，其中，所述云端服务器将所述情绪感受与所述睡眠感受以关联的方式进行存储，并且，所述移动端被配置为由用户按照输入关键词的方式检索存储在所述云端服务器中的实际情绪状态信息、实际睡眠状态信息及其关联的外界条件和身体信号。

优选的，所述方法还包括：所述移动端记录引发用户的实际记忆力状态的外界条件并以与对应的实际记忆力状态关联的形式存储或提供至所述云端服务器，所述云端服务器将用户输入的当前记忆力状态信息与所述外界条件以彼此关联的方式进行存储，所述云端服务器被设置为对用户特定的记忆力状态与所述外界条件的相关性进行分析后，基于所述相关性对所述特定记忆力状态的引发进行推送护理方案的工作模式。

优选的，所述方法还包括：所述云端服务器基于所述探测器采集的身体信号来分析确定与之对应的理论记忆力状态并反馈至所述移动端，所述移动端以文本、语音、视频和/或图形的形式输出刺激信息以改变所述外界条件和/或直接向用户提供训练刺激以改善用户的当前记忆力状态。

优选的，所述方法还包括：所述云端服务器将用户输入的当前记忆力状态信息和所述移动端提供的与实际记忆力状态信息相关的外界条件以彼此关联的方式进行存储，所述移动端被设置为由用户按照与外界条件相关的方式检索存储在所述云端服务器和/或所述移动端的实际记忆力状态信息。

优选的，所述方法还包括：所述云端服务器根据所述实际记忆力状态信息来校正基于所述探测器采集的身体信号分析确定的理论记忆力状态，由校正后的理论记忆力状态构成的记忆力管理配置文件按照可根据身体信号进行检索的方式存储在所述移动端。

优选的，所述方法还包括：所述云端服务器基于对每一时刻的至少一个外界条件、身体信号和/或感受的迭代分析来记录实际记忆力状态和理论记忆力状态，并且所述移动终端以显示具有映射关联的标识的方式显示外界条件变化、身体信号变化、感受变化和实际记忆力状态的变化趋势，以颜色变化、声音和/或振动的方式提醒用户实际记忆力状态的极端变化趋势，和/或显示改变实际记忆力状态的建议。

需要注意的是，上述具体实施例是示例性的，本领域技术人员可以在本发明公开内容的启发下想出各种解决方案，而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白，本发明说明书及其附图均为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种认知功能障碍预防监测装置，至少包括：

移动端，用于自动采集和/或由用户输入实际记忆力状态信息；

探测器，用于以间接或直接地接触用户身体的方式采集身体信号，所述身体信号经由所述移动端发送给云端服务器；

云端服务器，用于基于预设的数据库利用记忆力分析算法确定与所述身体信号对应的理论记忆力状态信息；

其特征在于，

所述云端服务器基于用户通过所述移动端输入的感受、所述实际记忆力状态信息和外界条件完成所述理论记忆力状态信息的校正及其变化趋势的分析，并且，

所述移动端被配置为在理论记忆力状态的变化趋势在可预见的时间点超出临界值的情况下向当前用户发出预警提示并推送护理方案的工作模式；

所述云端服务器基于用户输入的感受、所述实际记忆力状态信息、身体信号和外界条件来分析所述云端服务器的示教过程，其中，所述云端服务器根据所述示教过程确定的至少两种极端记忆力状态信息来预先配置记忆力分析算法的参数；

云端服务器根据理论记忆力状态分析的记忆力状态和示教过程中录入的用户记忆力状态信息，通过对比修正记忆力分析算法，并且记录与该记忆力状态关联的外界条件和感受；

所述云端服务器基于对每一时刻的至少一个外界条件、身体信号和/或感受的迭代分析来记录实际记忆力状态和理论记忆力状态，并且

所述移动端以显示具有映射关联的标识的方式显示外界条件变化、身体信号变化、感受变化和实际记忆力状态的变化趋势，以颜色变化、声音和/或振动的方式提醒用户实际记忆力状态的极端变化趋势，和/或显示改变实际记忆力状态的建议；

在可预见的时间点超出临界值的理论记忆力状态变化趋势按照与用户输入的感受、所述实际记忆力状态信息、身体信号和外界条件均彼此关联的方式分类存储至云端服务器的数据库，其中，

所述云端服务器基于数据库中的上述彼此关联的数据信息形成理论记忆力状态变化趋势超出临界值的边界触发条件，

所述云端服务器被设置为分析用户的实际记忆力状态信息和所述边界触发条件的相关性，并基于所述相关性提前作出预警、改善外界条件和/或护理方案的工作模式。

2.如权利要求1所述的认知功能障碍预防监测装置，其特征在于，所述移动端以文本、语音、视频和/或图形的方式向用户施加能够获取用户的记忆力状态信息的测试信息，并且自动采集与所述测试信息对应的测试反馈信息，同时

所述探测器采集用户的与所述测试反馈信息对应的身体信号，

所述云端服务器基于示教过程中的所述测试反馈信息和/或所述身体信号来预先配置记忆力分析算法的参数，并且校正与所述身体信号对应的理论记忆力状态信息。

3.如权利要求2所述的认知功能障碍预防监测装置，其特征在于，所述用户输入的感受至少包括情绪感受和睡眠感受，其中，

所述云端服务器将所述情绪感受与所述睡眠感受以关联的方式进行存储，并且，

所述移动端被配置为由用户按照输入关键词的方式检索存储在所述云端服务器中的实际情绪状态信息、实际睡眠状态信息及其关联的外界条件和身体信号。

4.如权利要求3所述的认知功能障碍预防监测装置，其特征在于，所述移动端记录引发用户的实际记忆力状态的外界条件并以与对应的实际记忆力状态关联的形式存储或提供至所述云端服务器，所述云端服务器将用户输入的当前记忆力状态信息与所述外界条件以彼此关联的方式进行存储，

所述云端服务器被设置为对用户特定的记忆力状态与所述外界条件的相关性进行分析后，基于所述相关性对所述特定记忆力状态的引发进行推送护理方案的工作模式。

5.如权利要求4所述的认知功能障碍预防监测装置，其特征在于，

所述云端服务器基于所述探测器采集的身体信号来分析确定与之对应的理论记忆力状态并反馈至所述移动端，

所述移动端以文本、语音、视频和/或图形的形式输出刺激信息以改变所述外界条件和/或直接向用户提供训练刺激以改善用户的当前记忆力状态。

6.如权利要求5所述的认知功能障碍预防监测装置，其特征在于，所述云端服务器将用户输入的当前记忆力状态信息和所述移动端提供的与实际记忆力状态信息相关的外界条件以彼此关联的方式进行存储，

所述移动端被设置为由用户按照与外界条件相关的方式检索存储在所述云端服务器和/或所述移动端的实际记忆力状态信息。

7.如权利要求6所述的认知功能障碍预防监测装置，其特征在于，所述云端服务器根据所述实际记忆力状态信息来校正基于所述探测器采集的身体信号分析确定的理论记忆力状态，由校正后的理论记忆力状态构成的记忆力管理配置文件按照可根据身体信号进行检索的方式存储在所述移动端。

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