CN113270187A - 一种智能远程自闭症康复训练系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种智能远程自闭症康复训练系统，包括脑电交互子系统、智能终端子系统、数据处理子系统及通信模块；脑电交互子系统：用于接收数据处理子系统的控制信号，测量用户的脑电波并将测量的脑电波向数据处理子系统传输；智能终端子系统：用于接收数据处理子系统的康复训练内容，并提供给用户，同时将用户反馈数据向数据处理子系统传输；数据处理子系统：用于接收、分析用户脑电数据以及用户与康复训练内容产生的反馈数据；同时根据数据分析计算的结果，向用户定制并推送个性化的康复训练内容与康复训练计划。本发明实现了远程对自闭症用户的反馈数据分析和个性化的康复方案精确定制功能，提高了康复效果和康复效率，降低了运维成本。

Description

一种智能远程自闭症康复训练系统
技术领域
本发明属于信息技术领域，涉及脑神经智能分析及处理系统，尤其是一种智能远程自闭症康复训练系统。
背景技术
ASD(自闭症谱系障碍)是一组由大脑差异引起的人类发育障碍。患有这种疾病的患者会经历社交、交流和行为方面的困难。目前，还没有可以永久治愈自闭症谱系障碍的方法。然而，现在已经开发出针对幼儿的干预措施，以减轻症状和提高认知能力。根据美国儿科学会(American Academy of Pediatrics)和美国国家研究委员会(National ResearchCouncil)的报告，根据每个人的个人状况，可有针对性地、持续地提供干预措施，是帮助自闭症谱系障碍儿童正常生活和参与社区活动的最有效方式。
目前流行的干预理论通常需要大量的资源投入才能实现设计的有效性。虽然帮助自闭症谱系障碍儿童减轻症状的行为和交流方法是有效的，但需要大量资源。例如，其需要几位特殊的教育者组成一个团队，与自闭症谱系障碍儿童和他/她的家庭成员在不同的方面进行合作，如关系建立，提供干预和家庭咨询等。这些康复工作是一个动态的过程，需要一套科学系统的评估体系和专业的教育工作者的个人经验。即便如此，有针对性的康复方案也需要经常和定期地进行调整。为了完成这项工作，整个团队和家庭需要花费大量时间，在了解最新病情评估结果的基础上制定新的康复训练计划。在全国全面地提供如此水平的护理和干预的方式，在经济上是不可复制的，更不可能复制到广大的发展中国家去。
康复训练方案可以通过目前商业市场上可用的相关科技手段，通过远程方式为幼儿提供干预内容、为家长提供指导逐渐成为一种新的趋势。然而，由于当前科技手段缺乏对自闭症儿童进行康复方案个性化定制和发病情况系统评估的能力，使其在训练康复方面效果较差。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种智能远程自闭症康复训练系统，实现智能远程向自闭症谱系障碍患者提供个性化康复训练的功能，提高了训练康复的效果。
本发明解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种智能远程自闭症康复训练系统，包括脑电交互子系统、智能终端子系统、数据处理子系统及用于连接上述三个子系统的通信模块；
所述脑电交互子系统：用于接收数据处理子系统的控制信号，测量用户的脑电波并将测量的脑电波向数据处理子系统传输；
所述智能终端子系统：用于接收数据处理子系统的康复训练内容，并将康复训练内容提供给用户，同时将用户反馈数据向数据处理子系统传输；
所述数据处理子系统：包括数据存储模块和计算模块；所述数据存储模块用于记录用以向远程用户提供康复训练的过程中产生的数据；所述计算模块包括人工智能分类算法、康复方案人工智能推荐算法及康复内容动态编译算法，其通过向全体用户投送一组统一干预训练内容的智能评估阶段和向全体用户投送个性化康复训练内容的智能化个性定制阶段来实现智能远程自闭症康复训练功能；
在智能评估阶段，数据处理子系统将具有不同测试模式的声音信号发送到脑电交互子系统，同时采集脑电图信号，根据反馈回来的数据通过一组深度学习算法拟合出一个映射方程，该映射方程将声音信号与相应的脑电图信号之间的关系归纳出来，以生成预测模型，同时，数据处理子系统通过智能终端子系统向远程用户提供标准化的视觉信号或者视觉与听觉的混合信号作为基准测试，并接收及反馈数据；
在智能化个性定制阶段，数据处理子系统通过智能终端子系统为远程用户推荐康复训练内容，其在与用户交互的过程中，数据处理子系统接收脑电交互子系统回收的脑电波数据，以及智能终端子系统回收的交互反馈和运动数据做进一步的机器学习模型训练，不断更新用户的自闭症评估模型；
所述智能终端子系统采用虚拟现实设备并且具有声音输入输出模块。
进一步，所述数据存储模块记录的数据包括用户基本数据、人机交互反馈数据、康复训练素材数据、定期调查问卷数据和用户生命体征数据。
进一步，所述脑电交互子系统包括：脑电模块、声音输出模块、电源管理模块和符合人体工学的可调节头部载具；所述可调节头部载具用于将脑电模块、声音输出模块和电源管理模块正确地固定在用户的头部；脑电模块用于采集和编码脑电波信号并传输至数据处理子系统；声音输出模块将数据处理子系统传来的数据进行声波输出，用于干扰调节患者脑电波的活动状态。
进一步，所述智能终端子系统由智能终端设备及其应用程序构成；所述智能终端设备应包括以下功能模块；图像采集模块、声音输入输出模块、显示模块、计算模块、用户交互模块、存储模块及传感模块；所述应用程序，用于协调硬件设施协调工作，传递指令信号，回收处理数据，实施康复训练。
进一步，所述通信模块为有线网络模块或无线网络模块。
本发明的优点和积极效果是：
1、本发明设计合理，其将脑电交互子系统、智能终端子系统与远程数据处理子系统结合在一起，数据处理子系统包括人工智能分类算法、康复方案人工智能推荐算法及康复内容动态编译算法，其通过收集分析用户脑电数据以及用户与康复训练内容产生互动的反馈数据，并通过智能评估阶段和智能化个性定制阶段为用户定制并推送个性化的康复训练内容与康复训练计划，实现了对自闭症用户的反馈数据分析和个性化的康复方案精确定制功能，提高了康复效果和康复效率。
2、本发明可连续性分析用户的反馈数据，数据处理子系统可以通过人工智能算法对数据进行分类处理，更加智能地分析用户需求，并在此基础之上为远程用户提供个性化康复训练方案和内容。
3、本发明采用干预训练和执行系统评估相结合的方式，通过脑电交互子系统提供激活患者的大脑活动内容的方式并为患者进行远程的康复。
4、本发明设计合理，实现了远程对自闭症用户的反馈数据分析和个性化的康复方案精确定制功能，提高了康复效果和康复效率，降低了运维成本。
附图说明
图1是本发明的系统连接示意图；
图2是本发明作为提供康复训练平台的应用实例示意图；
图3是本发明在为患者提供智能远程康复训练时的工作流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例做进一步详述。
一种智能远程自闭症康复训练系统，如图1所示，至少包括一套脑电交互子系统（EEG-S）、一套带有显示功能的智能终端子系统（IST-S）、一个完整的通信模块和一套数据处理子系统（DP-S）。脑电交互子系统（EEG-S）、智能终端子系统（IST-S）通过通信模块与数据处理子系统（DP-S）连接在一起，数据处理子系统（DP-S）提供相应的远程干预内容，并不断根据脑电交互子系统（EEG-S）、智能终端子系统（IST-S）反馈数据优化用户康复训练内容和方案。下面对系统中的各个部分分别进行说明：
所述脑电交互子系统（EEG-S）的主要功能是：接收数据处理子系统（DP-S）的控制信号（数据传递声波），测量用户的脑电波并将测量的脑电波数据（EGG数据）向数据处理子系统（DP-S）传输。该脑电交互子系统（EEG-S）包括以下四个模块：EEG模块(脑电模块)、声音输出模块、电源管理模块和符合人体工学的可调节头部载具。通过四个主要模块的协同工作，可以采集和编码脑电波信号，通过通信模块向数据处理子系统（DP-S）传输EGG数据，数据传输可通过无线方式实现，同时，脑电交互子系统（EEG-S）根据从数据处理子系统（DP-S）接收到的数据传递声波（音频内容）。可调节头部载具用于将EEG模块(脑电模块)、声音输出模块和电源管理模块正确地固定在用户的头部，为相对长期佩戴提供舒适感，以缓解患者焦虑情绪，增进康复效果。
智能终端子系统（IST-S）的主要功能是：负责向用户显示康复训练内容并根据系统设计的需要选择性地记录用户的互动反馈。康复训练内容包含声音与视觉信号，康复训练内容可以根据实际需要，要求也可以不要求用户与康复训练内容发生互动。该智能终端子系统（IST-S）由一系列硬件模块和运行在该设备上的用户端应用程序(APP)组成。IST-S可以是单独为某一特定场景开发的设备，也可以是通用的互联网智能设备，主要包括以下几个重要功能模块；图像采集模块、声音输入输出模块、显示模块、计算模块、用户交互模块、存储模块及传感模块，例如，智能手机、平板电脑、增强现实(AR)、虚拟现实(VR)或混合现实(MR)等。用户端应用程序APP可以是一个跨平台的软件，为自闭症谱系障碍用户(或幼儿)提供远程干预内容，为儿童家庭提供咨询，向家长发放调查问卷，并收集所需数据进行评估。根据这些设备和APP的性质，用户可以在家庭成人的监督下与它们进行交互，完成远程训练和康复训练。同时，通过与设备的交互，可以将身体运动、眼动、面部表情等交互反馈和运动数据发回数据处理子系统（DP-S）进行进一步评估。
数据处理子系统（DP-S）的主要功能是：负责收集、存储、分析、处理用户脑电数据以及用户与康复训练内容产生互动的反馈数据。同时根据数据分析计算的结果，向用户定制并推送个性化的康复训练内容与康复训练计划。该数据处理子系统（DP-S）包含数据存储模块和计算模块，并对外通过通信模块与脑电交互子系统（EEG-S）和智能终端子系统（IST-S）进行数据上的交互。其中，数据存储模块记录了用以向远程用户提供康复训练的数据，这些数据包括但不限于：用户基本数据、人机交互反馈数据、康复训练素材数据、定期调查问卷数据和用户生命体征数据。计算模块包括人工智能分类算法、康复方案人工智能推荐算法及康复内容动态编译算法，其使用深度学习技术来分类用户的在康复训练过程体现出的行为偏好，并提供自闭症谱系障碍评估。进而，计算模块在用户行为分析的基础上通过人工智能算法生成适合用户需要的康复训练方案。根据制定的康复方案，一套动态的康复训练编译算法将康复训练素材按照已经生成的康复方案进行组合并编译出可以向用户推送的康复训练内容并最终通过智能终端子系统（IST-S）向用户展示。
数据处理子系统（DP-S）的工作过程为：DP-S子系统向IST-S子系统推送标准的基准康复训练内容；DP-S子系统接收回送的用户脑电数据和用户训练交互数据，并对数据进行解析、调整和存储。在此处，回收的数据包括但不限于：脑电数据、用户与康复训练内容的交互行为数据、用户配搭设备中搭载的力学传感器数据、用户在与康复内容交互时眼动数据以及通过调查问卷收集的用户过往发病历史数据等等。DP-S子系统中的计算模块通过人工智能算法对用户数据进行分析并按照多项参数进行分类。在此处，多项参数包含但不限于：发病程度、个性偏好、生命体征、和用户基本信息。DP-S子系统依据人工智能的分类结果对康复训练内容参数进行个性化调整并重新编译生成，对整体康复训练计划方案参数进行系统性调整。
通信模块负责数据在用户端的脑电交互子系统（EEG-S）、智能终端子系统（IST-S）与远程服务器端的数据处理子系统（DP-S）进行数据传送，在实际传输时既可以采用有线方式传输，也可以采用无线方式进行传输。
现以图2所示的远程康复应用场景实例，对本发明做进一步说明：
作为一个不受限制的例子，远程康复平台可以为患者提供个性化的远程自闭症康复，在这个场景中，数据处理子系统可以托管在远程中央服务系统上，例如，云计算服务。远程中央服务系统可以与其他实体通信，例如移动设备 (如智能手机、笔记本电脑、平板电脑等)，其他电子设备 (如台式电脑、EEG设备等)、虚拟现实设备、增强现实设备、混合现实设备和传感器等。此外，该场景展示的用户可能包括其他相关远程用户。其中，其他相关远程用户包括需要康复训练的患者家长、服务提供商和管理员等需要与自闭症患者用户在该发明的康复系统内进行交互的人员。因此，在某些情况下，由一个或多个相关用户同时操作不同的电子设备可以通过在线平台与患者用户进行实时互动。相关用户与患者用户通过系统进行互动的具体形式并不仅限于在虚拟世界和现实世界内的情景合作、语言交流、行为辅助、了解患者用户的康复进度和参与患者用户康复方案制定。用户的康复训练和互动的软件平台是基于网络的软件应用程序，可以包含例如，但不限于，一个网站，一个网络应用程序，一个桌面应用程序，以及一个与计算模块兼容的移动应用程序。
图3给出了为患者提供个性化远程自闭症训练的方法的流程图。从图中可以看出，系统可通过两个阶段的工作实现个性化的远程康复的目标。其中，第一阶段为智能评估阶段，该阶段所实施的基准测试是向全体用户投送一组统一的干预训练基准测试，其向用户投送的基准测试与回收的数据形成一一对应的关系。其中对于用户在康复训练中产生的互动反馈属于行为动作数据，回收的脑电波信号属于脑神经活动数据。在这个一一对应的映射关系下，经由计算机非监督式深度学习来寻找脑电波信号在输入数据与输出数据之间的映射关系函数。即，输入数据——脑电波数据——输出数据，三级数据映射数函数。该阶段是系统对患者用户实际情况进行基准评估的初始过程。数据处理子系统DP-S可以分析基准测试期间收到的输入数据，以建立初始用户配置文件。之后该系统将工作模式推进到两个阶段中的第二阶段。第二阶段是智能化个性定制阶段，其向全体用户投送个性化的康复训练内容，在第二阶段中，根据对于输出数据的预期（比如期望获得更好的用具康复训练效果），结合用户三级数据映射函数，回推出输入数据，既适合用户特殊具体情况、最大化用户康复效率的康复训练内容。我们称之为个性化定制的，智能康复系统，该阶段为用户生产个性化康复训练内容，并将训练内容传递给远程用户。在第二阶段中不但能够向用户推送个性化的定制提高康复效率，而且也能够对新产生的数据做进一步的机器学习模型训练，不断更新用户的自闭症评估模型，不断优化康复训练效率预测模型的准确率，同时，该方法还可以包括连续接收并处理远程训练过程中接收到的反馈数据，以进一步优化用户数据库数据。
为了进行第一阶段的智能评估，DP-S将具有不同测试模式的声音信号发送到EEG-S，并同时采集脑电图信号，根据反馈回来的数据通过一组深度学习算法拟合出一个映射方程，该映射方程将声音信号与相应的脑电图信号之间的关系归纳出来。这一过程利用了当前相对成熟的计算机深度学习技术，即计算机预测模型训练过程，以生成预测模型。经过训练的模型是基于每个用户的具体情况，并存储在用户配置文件的数据库中。此外，类似地，DP-S在基准测试中也可以通过IST-S子系统向远程用户提供标准化的视觉信号或者视觉与听觉混合信号作为基准测试，并接收集反馈数据。此处，反馈数据并不仅限于脑电图数据、交互反馈、家长问卷和传感器运动数据。DP-S分析可以整理出康复训练偏好的列表以及用户学习模式的列表。康复训练偏好的列表包括但不限于颜色、通知样式、形状、光线、身体运动和学习行为等。学习模式包括但不限于注意力维持时间、学习风格、学习效果等。干预训练的偏好列表以及用户学习模式都存储在用户配置文件的数据库中。
基准测试结束后，系统切换为第二阶段的智能化个性定制，其在建立用户档案数据库后，DP-S管理并通过用户端APP为远程用户推荐合适的康复训练内容。在与用户交互的过程中，DP-S接收EEG-S回收的脑电波数据，以及IST-S回收的交互反馈和运动数据，以作进一步评估。第二阶段的评估还关注于连续评估用户的ASD症状和程度，以及选定的干预内容和学习计划，达到最优的训练康复效率。第二阶段连续重复这个流程，不断优化用户配置，追踪患者用户的康复进度，以实现最好的用户体验和最高的干预训练康复效率。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims (5)

1.一种智能远程自闭症康复训练系统，其特征在于：包括脑电交互子系统、智能终端子系统、数据处理子系统及用于连接上述三个子系统的通信模块；
所述脑电交互子系统：用于接收数据处理子系统的控制信号，测量用户的脑电波并将测量的脑电波向数据处理子系统传输；
所述智能终端子系统：用于接收数据处理子系统的康复训练内容，并将康复训练内容提供给用户，同时将用户反馈数据向数据处理子系统传输；
所述数据处理子系统：包括数据存储模块和计算模块；所述数据存储模块用于记录用以向远程用户提供康复训练的过程中产生的数据；所述计算模块包括人工智能分类算法、康复方案人工智能推荐算法及康复内容动态编译算法，其通过向全体用户投送一组统一干预训练内容的智能评估阶段和向全体用户投送个性化康复训练内容的智能化个性定制阶段来实现智能远程自闭症康复训练功能；
在智能评估阶段，数据处理子系统将具有不同测试模式的声音信号发送到脑电交互子系统，同时采集脑电图信号，根据反馈回来的数据通过一组深度学习算法拟合出一个映射方程，该映射方程将声音信号与相应的脑电图信号之间的关系归纳出来，以生成预测模型，同时，数据处理子系统通过智能终端子系统向远程用户提供标准化的视觉信号或者视觉与听觉的混合信号作为基准测试，并接收及反馈数据；
在智能化个性定制阶段，数据处理子系统通过智能终端子系统为远程用户推荐康复训练内容，其在与用户交互的过程中，数据处理子系统接收脑电交互子系统回收的脑电波数据，以及智能终端子系统回收的交互反馈和运动数据做进一步的机器学习模型训练，不断更新用户的自闭症评估模型；
所述智能终端子系统采用虚拟现实设备并且具有声音输入输出模块。
2.根据权利要求1所述的一种智能远程自闭症康复训练系统，其特征在于：所述数据存储模块记录的数据包括用户基本数据、人机交互反馈数据、康复训练素材数据、定期调查问卷数据和用户生命体征数据。
3.根据权利要求1所述的一种智能远程自闭症康复训练系统，其特征在于：所述脑电交互子系统包括：脑电模块、声音输出模块、电源管理模块和符合人体工学的可调节头部载具；所述可调节头部载具用于将脑电模块、声音输出模块和电源管理模块正确地固定在用户的头部；脑电模块用于采集和编码脑电波信号并传输至数据处理子系统；声音输出模块将数据处理子系统传来的数据进行声波输出，用于干扰调节患者脑电波的活动状态。
4.根据权利要求1所述的一种智能远程自闭症康复训练系统，其特征在于：所述智能终端子系统由智能终端设备及其应用程序构成；所述智能终端设备应包括以下功能模块；图像采集模块、声音输入输出模块、显示模块、计算模块、用户交互模块、存储模块及传感模块；所述应用程序，用于协调硬件设施协调工作，传递指令信号，回收处理数据，实施康复训练。
5.根据权利要求1至4任一项所述的一种智能远程自闭症康复训练系统，其特征在于：所述通信模块为有线网络模块或无线网络模块。
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