CN114171162A - 一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法，对患者特征进行提取，对提取的患者特征进行归集，通过分类模型对提取的基本信息进行分类，再对患者采集的图形信息构建卷积神经网络模型用于基于病人的图像症状特征进行分类，根据所述稀疏表示向量确定所述待分类图像的类别；对患者的基本信息和图像信息进行数值化处理然后根据病症的相关性对信息分配权值，根据患者的基本信息和图像信息分别计算患者所在分类的相似度，再基于分类的患者群体的加权之和进行排序得到第一序列，将所述第一序列中的患者所在序列位置的相邻范围内的其他患者的康复训练方法推荐给当前患者。

Description

一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法及系统
技术领域
本发明涉及医疗康复的技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法及系统。
背景技术
中枢神经系统病变常常引起人体运动功能障碍，最常见的是偏侧肢体瘫痪，极大的影响患者的工作和生活，而且给家庭和社会也带来了沉重的负担。而通过镜像神经元训练具有较为积极的作用。镜像神经元(mirror neuron system，简称MNS)是指能直接在观察者大脑中映射出别人的动作、情绪、意图等的一类具有特殊映射功能的神经元，它广泛存在于多个脑区并参与动作的理解、模仿、共情、社会认知等活动。作为国内外认知神经科学研究的热点，研究人员发现镜像神经元在动作识别及其模仿上起着重要作用。作为一类特殊的神经元，镜像神经元不仅在个体执行特定动作时产生兴奋，当个体观察到其他同类执行相同或相似动作时，也可以产生类似的兴奋。
目前，虽然一些研究表明了基于镜像神经元的训练对功能障碍患者的康复具有一定的作用，且在临床上MNS治疗的报道已有很多，但是在硬件方面，基于镜像神经元进行康复训练的设备比较简陋，进行程序化自动化的康复训练设备更是未见公开，利用已有的设备无法获得更好的治疗效果。
同时，康复训练的方法有限，患者并不能选择出更好的复健方法进行训练。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明公开了一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法，所述方法包括：
步骤1，对患者特征进行提取，对提取的患者特征进行归集，通过分类模型对提取的基本信息进行分类，再对患者采集的图形信息构建卷积神经网络模型用于基于病人的图像症状特征进行分类，其中，将所述待分类特征向量输入图像分类模型，基于所述图像分类模型的目标函数计算所述待分类特征向量的稀疏表示向量，且根据所述稀疏表示向量确定所述待分类图像的类别，其中，所述患者特征包括患者的基本信息及图像信息；
步骤2，对患者的基本信息和图像信息进行数值化处理然后根据病症的相关性对信息分配权值，根据步骤1中的患者的基本信息和图像信息分别计算患者所在分类的相似度，再基于分类的患者群体的加权之和进行排序得到第一序列；
步骤3，对所述排序得到的第一序列，接收患者输入的可接受序列邻域范围，将所述第一序列中的患者所在序列位置的相邻范围内的其他患者的康复训练方法推荐给当前患者。
更进一步地，所述步骤3进一步包括：对其他患者的康复训练参数进行数学取中值，得到反映患者输入范围内的康复训练方法的平均参数设定值，基于该参数设定值生成镜像神经元康复训练的参考模板。
更进一步地，将所述参考模板推荐给所述第一序列中全部相邻患者。
更进一步地，所述得到反映患者输入范围内的康复训练方法的平均参数设定值，基于该参数设定值生成镜像神经元康复训练的参考模板进一步包括：构建多刺激源的训练建议模型，其中所述多刺激源额训练建议模型分别包括多种算法，所述算法经训练以将分类分配至所述处理后的复健参数数据的任一个参数和方法步骤，最后输出相邻患者的康复训练的建议。
更进一步地，对于神经网络的训练包括：设计康复训练任务以便于指导患者执行任务要求的内容；再对患者完成任务的情况进行评估打分，并将评估结果好于预设分值的反馈至神经网络模型作为训练集。
更进一步地，所述卷积神经网络模型包括输入层、第一层卷积层，第二层池化层，第三层卷积层，第四层池化层，第五层卷积层，第六层全连接层和输出层的六层结构。
本发明进一步公开了一种系统，所述系统包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述的方法。
本发明进一步公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。
本发明与现有技术相比，有益效果为：通过大数据分析的方法对采用镜像神经元训练复健的患者进行训练方法推荐，让患者找到与自己相近似的患者，共同分享复健训练方法，让患者可以有更多接触复健训练方法的机会。
附图说明
从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在图中，在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
图1是本发明一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法的流程图。
具体实施方式
实施例一
本发明实施例的涉及的神经网络可具有相同或不同的结构，例如，可采用更多的卷积层、全连接层，采用平均池化或最大池化方式均可，并且分类结果不限于说明书记载。此外，神经网络和结果输出单元等可采用软件模块或硬件实现，例如硬件处理器或逻辑电路等。
如图1所示，本发明公开了一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法，所述方法包括：
步骤1，对患者特征进行提取，对提取的患者特征进行归集，通过分类模型对提取的基本信息进行分类，再对患者采集的图形信息构建卷积神经网络模型用于基于病人的图像症状特征进行分类，其中，将所述待分类特征向量输入图像分类模型，基于所述图像分类模型的目标函数计算所述待分类特征向量的稀疏表示向量，且根据所述稀疏表示向量确定所述待分类图像的类别，其中，所述患者特征包括患者的基本信息及图像信息；
步骤2，对患者的基本信息和图像信息进行数值化处理然后根据病症的相关性对信息分配权值，根据步骤1中的患者的基本信息和图像信息分别计算患者所在分类的相似度，再基于分类的患者群体的加权之和进行排序得到第一序列；
步骤3，对所述排序得到的第一序列，接收患者输入的可接受序列邻域范围，将所述第一序列中的患者所在序列位置的相邻范围内的其他患者的康复训练方法推荐给当前患者。
更进一步地，所述步骤3进一步包括：对其他患者的康复训练参数进行数学取中值，得到反映患者输入范围内的康复训练方法的平均参数设定值，基于该参数设定值生成镜像神经元康复训练的参考模板。
更进一步地，将所述参考模板推荐给所述第一序列中全部相邻患者。
更进一步地，所述得到反映患者输入范围内的康复训练方法的平均参数设定值，基于该参数设定值生成镜像神经元康复训练的参考模板进一步包括：构建多刺激源的训练建议模型，其中所述多刺激源额训练建议模型分别包括多种算法，所述算法经训练以将分类分配至所述处理后的复健参数数据的任一个参数和方法步骤，最后输出相邻患者的康复训练的建议。
更进一步地，对于神经网络的训练包括：设计康复训练任务以便于指导患者执行任务要求的内容；再对患者完成任务的情况进行评估打分，并将评估结果好于预设分值的反馈至神经网络模型作为训练集。
更进一步地，所述卷积神经网络模型包括输入层、第一层卷积层，第二层池化层，第三层卷积层，第四层池化层，第五层卷积层，第六层全连接层和输出层的六层结构。
在本实施中，根据训练出的神经网络分类器模型进行ASD的分类预测。首先，根据输入数据的不同，经过训练得到三个卷积神经网络分类器，这三个分类器分别以患者基本信息的热图、焦点图和扫描路径图为输入，输出对应极轻微、轻度、中度和重度中风症状的四个类别。而后根据三个分类器的预测输出，使用简单投票法进行结合给出最终的预测结果，最终的四个结果仍然是上述四个类别中的一个，以此对患者进行相应分类。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质可用于保存用于实现实施例中训练模块和评估模块中的程序代码。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。因此，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以下权利要求(包括所有等同物)旨在限定本发明的精神和范围。以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (8)

1.一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1，对患者特征进行提取，对提取的患者特征进行归集，通过分类模型对提取的基本信息进行分类，再对患者采集的图形信息构建卷积神经网络模型用于基于病人的图像症状特征进行分类，其中，将所述待分类特征向量输入图像分类模型，基于所述图像分类模型的目标函数计算所述待分类特征向量的稀疏表示向量，且根据所述稀疏表示向量确定所述待分类图像的类别，其中，所述患者特征包括患者的基本信息及图像信息；
步骤2，对患者的基本信息和图像信息进行数值化处理然后根据病症的相关性对信息分配权值，根据步骤1中的患者的基本信息和图像信息分别计算患者所在分类的相似度，再基于分类的患者群体的加权之和进行排序得到第一序列；
步骤3，对所述排序得到的第一序列，接收患者输入的可接受序列邻域范围，将所述第一序列中的患者所在序列位置的相邻范围内的其他患者的康复训练方法推荐给当前患者。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法，其特征在于，所述步骤3进一步包括：对其他患者的康复训练参数进行数学取中值，得到反映患者输入范围内的康复训练方法的平均参数设定值，基于该参数设定值生成镜像神经元康复训练的参考模板。
3.如权利要求2所述的一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法，其特征在于，将所述参考模板推荐给所述第一序列中全部相邻患者。
4.如权利要求3所述的一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法，其特征在于，所述得到反映患者输入范围内的康复训练方法的平均参数设定值，基于该参数设定值生成镜像神经元康复训练的参考模板进一步包括：构建多刺激源的训练建议模型，其中所述多刺激源额训练建议模型分别包括多种算法，所述算法经训练以将分类分配至所述处理后的复健参数数据的任一个参数和方法步骤，最后输出相邻患者的康复训练的建议。
5.如权利要求4所述的一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法，其特征在于，对于神经网络的训练包括：设计康复训练任务以便于指导患者执行任务要求的内容；再对患者完成任务的情况进行评估打分，并将评估结果好于预设分值的反馈至神经网络模型作为训练集。
6.如权利要求5所述的一种基于大数据分析的镜像神经元康复训练的方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型包括输入层、第一层卷积层，第二层池化层，第三层卷积层，第四层池化层，第五层卷积层，第六层全连接层和输出层的六层结构。
7.一种系统，其特征在于，所述系统包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
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