CN118098600A - 基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，涉及孤独症康复评估技术领域，包括：数据采集模块，用于获取用户的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据，并将所有数据上传至数据处理模块；数据处理模块，用于接收所述数据采集模块上传的数据，对数据进行计算，得到细化的多源数据，并将所述多源数据发送至评估模块；评估模块，用于接收所述数据处理模块上传的多源数据，利用PID搜索优化算法对多源数据进行寻优分析，获取各项数据的变化，并根据各项数据变化实时调整任务，得到用户康复训练评价以及训练建议，并将所有评价数据发送至用户客户端；本公开实现以客观量化、快捷、精准地对用户的训练功效的评估。
Description
技术领域
本公开涉及孤独症康复评估技术领域，具体涉及基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
孤独症是一种儿童常见的神经发育障碍，早发现、早诊断以及早干预是提高孤独症康复水平的关键因素，研究表明针对孤独症儿童康复功效量化评估与VR康复系统的研发，可以帮助儿童更好地提升生理和心理能力。
随着医学研究和科技的进步，国内外孤独症儿童的康复治疗已经有一定的研究进展，其中多源数据驱动的研究方法和虚拟现实(Virtual Reality, VR)技术的结合应用是目前的热点方向之一，可以为孤独症儿童的康复功效量化评估和康复训练带来新的突破和机遇。
目前市面上孤独症儿童VR 康复系统普遍存在以下问题：
（1）对于康复系统人机功效的评估方法大多采用单模态数据，存在主观性影响，导致评估结果不够精准、不够客观；
（2）VR康复系统难以提供触觉反馈，训练缺少真实感；
（3）康复训练方法缺少个性化干预方案，难以针对不同孤独症的情况实时调整训练方案。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提出了基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，引入VR技术为用户提供视觉反馈和声音反馈，并通过训练手套提供触觉反馈；对用户的运动数据、脑功能数据、任务表现数据进行分析，以客观量化、快捷、精准地对用户的训练功效进行评估。
根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：
基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，包括：
数据采集模块，用于获取用户的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据，并将所有数据上传至数据处理模块；
数据处理模块，用于接收所述数据采集模块上传的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据，分别对各项数据进行计算，得到细化的多源数据，并将所述多源数据发送至评估模块；
评估模块，用于接收所述数据处理模块上传的多源数据，利用PID搜索优化算法对多源数据进行寻优分析，获取各项数据的变化，并根据各项数据变化实时调整任务，得到用户康复训练评价以及训练建议，并将所有评价数据发送至用户客户端。
根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：
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如下步骤：
获取用户的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据；
对所述脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据进行计算分析，获取所有数据的多源数据；
将多源数据输入至PID搜索优化算法中进行优化，将评估过程转化为优化问题，构建决策变量、约束条件以及目标函数，对定义的个体以及种群进行更新，获取变化的指标数据，实时的调整训练任务，得到训练建议；
将下一步需调整的训练任务以及训练建议发送至用户客户端。
根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如下步骤：
获取用户的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据；
对所述脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据进行计算分析，获取所有数据的多源数据；
将多源数据输入至PID搜索优化算法中进行优化，将评估过程转化为优化问题，构建决策变量、约束条件以及目标函数，对定义的个体以及种群进行更新，获取变化的指标数据，实时的调整训练任务，得到训练建议；
将下一步需调整的训练任务以及训练建议发送至用户客户端。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
本公开的基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，引入VR技术为用户提供视觉反馈和声音反馈，缓解训练的枯燥感，调动训练者的积极性，并通过触觉反馈手套提供VR训练过程中的触觉反馈，同时，对用户的运动数据、脑功能数据以及任务训练数据进行分析，以客观量化、快捷、精准地对用户的训练功效进行评估，为康复训练计划的制定与实施提供客观量化的评价，并实时地调整训练方案，以实现个性化干预。
本公开的基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，在评估模块中，利用PID搜索优化算法，不断训练模型，使得能够智能分析用户的训练效果，实现根据用户的各项指标变化实时调整任务，并给出训练建议。并将相关指标存储在数据库中，形成使用者的档案，将相关数据发送至客户端的小程序模块。
本公开的基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，通过fNIRS设备，利用血液的主要成分对600-900nm近红外光良好的散射性，从而获得大脑活动时氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的变化情况，从而获取不同脑区域的脑功能数据。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例的基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统的流程图；
图2为本公开实施例的fNIRS设备的通道分布图；
图3为本公开实施例的触觉反馈手套模拟图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例1
本公开的一种实施例中提供了基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，包括：
数据采集模块，用于获取用户的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据，并将所有数据上传至数据处理模块；
数据处理模块，用于接收所述数据采集模块上传的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据，分别对各项数据进行计算，得到细化的多源数据，并将所述多源数据发送至评估模块；
评估模块，用于接收所述数据处理模块上传的多源数据，利用PID搜索优化算法对多源数据进行寻优分析，获取各项数据的变化，并根据各项数据变化实时调整任务，得到用户康复训练评价以及训练建议，并将所有评价数据发送至用户客户端。
其中，用户客户端指运行小程序，该小程序包括登录模块、用户档案模块以及经验交流模块，在登录模块中，用户可以输入自己的ID和密码进行登录；用户档案模块中，接收来自评估模块的评估结果，构建用户自己的档案，包括用户的基本信息和历史训练情况，如六个脑区的平均激活程度、八个行为学指标、任务总得分、任务用时。提供多种图表的显示方式供用户直观观察到自己训练指标的变化，给出合理的训练建议；经验交流模块中，孤独症儿童家长可以与其他家长交流经验，通过与相同经历的人群交流可以帮助用户更好地了解孤独症儿童康复的方法。
作为一种实施例，数据采集模块包括fNIRS设备、Kinect传感器以及VR训练设备；
其中，fNIRS是一种非侵入式的神经影像技术，利用血液的主要成分对600-900nm近红外光良好的散射性，从而获得大脑活动时氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的变化情况，这些变化与局部神经活动有关：当一个大脑区域变得更加活跃时，它需要更多的氧气，因此局部血流量会增加，导致氧合血红蛋白的增加和脱氧血红蛋白的相对减少。fNIRS根据改进的比尔-兰伯特定律将光信号转换为氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度变化，以研究不同刺激条件对皮层激活的影响。
本公开采用落地式fNIRS设备(NirScan-600; Danyang Huichuang MedicalEquipment Co, Ltd, PR China)收集脑功能信号，记录了波长分别为730和850nm的数据，采样频率为10Hz，通过使用24个发射探针和24个接收探针以3cm的探针间距离配置63个通道 ，根据这些通道的位置将其划分为左前额叶皮质(LPFC)、右前额叶皮质(RPFC)、左运动皮质(LMC)、右运动皮质(RMC)、左枕叶(LOL)和右枕叶(ROL)六个大脑区域，fNIRS设备获取这些区域的脑功能数据，并将收集到的脑功能数据发送到数据处理模块。如图2所示，图2为大脑的俯视图，上方的NASION代表鼻根，下方的INION代表枕外隆凸尖，黑色圆代表fNIRS的发射探针（fNIRS sources），如图中的S2, S3, S4……，白色圆代表fNIRS的接收探针(fNIRS detectors)，如图中的D1, D2, D3……它们之间的连线代表发射探针与接收探针之间配置的fNIRS的通道。
Kinect传感器使用红外光实时捕捉用户上肢的动作，采集用户运动的数据，并发送至数据处理模块。
VR训练设备是对用户进行训练过程中的一些数据收集的设备，它也是为用户提供任务训练的设备，VR训练设备显示虚拟训练环境，使用Unity3D进行虚拟训练环境的开发，获取用户完成任务用时、总得分、完成的任务数。用户首次使用该系统需进行注册，填写用户的基本信息，包括姓名、性别、年龄、当前治疗情况等信息，并设置登录密码，注册成功后用户的信息将被上传至数据库，同时系统为用户生成全国唯一ID。
基于ABA干预方法，本公开将VR中的场景设置为现实生活中“家”的虚拟映射，虚拟场景显示房子的内部构造，包括客厅、主卧室、次卧室、厨房、卫生间、书房、玩具房等。旨在培养孤独症儿童对家的认知，让他们学会生活常识，提升日常的生活自理能力。
场景中设置一个虚拟的人物，家长可以自由设置虚拟人物的形象，包括性别、身高、装扮等。虚拟人物会发出各种各样的需求任务，包括但不限于下列任务：
1) 去客厅看电视；
2）去书房读书；
3）去卧室睡觉；
4）去厨房寻找食物；
5）去玩具房拿球；
6）去卫生间洗手等；
这些任务指令通过虚拟人物旁边的对话框和语音提示同步展示。把每个任务拆解成若干更小的步骤（例如，去卫生间洗手这一任务包括：走到卫生间-打开水龙头-淋湿双手-拿肥皂-把肥皂放回原位-抹肥皂-搓手-用水冲洗双手-擦干手），每个步骤给予适当的视觉提示。
任务的完成分为两步：第一步，虚拟人物自行完成任务，引导用户观察虚拟人物的行走路线和操作方式；第二步，用户佩戴触觉反馈手套，指导虚拟人物按照步骤完成任务，必要时使用提示帮助，包括路线提示、语音提示、操作示范等。ABA疗法把每项任务分成很小的步骤练习，就是为了使孤独症儿童在学习中更容易获得成功，尽量使他们在学习过程中减少挫折感，训练中儿童必须先学会每项任务的第一步，才可以开始学第二步。
任务进行过程中，用户每正确完成一个步骤，则得分加1，每成功完成一个任务，则得分加5，VR训练设备将用户完成任务用时、总得分、完成的任务数进行存储并发送至数据处理模块。
任务的复杂程度、提示的形式根据评估模块的用户表现结果实时调整。
其中，触觉反馈手套用于在任务执行的适当时刻为用户提供触觉反馈，增强训练的真实感。手套带有10个微振动电机和1个电路。该设备由电池供电，电池与升压转换器相连，可产生3.7V至5.0V的调节输出电压。手套电路具有Wi-Fi模块，Wi-Fi模块是Wi-Fi芯片，该芯片用于接收振动配置文件，基于预先产生的振动配置，采用脉宽调制控制微振动电机，定义要使用的电机数量和每个电机的振动模式，给每个手指提供触觉反馈。触觉反馈手套接收VR训练设备传递来的信号，在适当的时刻给予用户触觉反馈。
进一步的，数据处理模块，用于接收VR训练设备、fNIRS设备和Kinect传感器发送的相关数据，对于fNIRS设备收集到的脑功能数据，分别计算LPFC、RPFC、LMC、RMC、LOL和ROL六个脑区的平均激活程度；对于Kinect传感器收集到的上肢运动数据，计算上肢整体速度、上肢速度标准差、上肢速度中位数、上肢整体加速度、整体上肢加速度标准差、上肢整体加速度标准差、离散稳定比和连续稳定比等8个行为学指标；对于VR设备中的任务数据，统计分析用户完成任务用时、总得分、完成的任务数3个任务表现指标。
作为一种实施例，本公开的基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统进行评估时，执行评估过程，开始训练，进入评估主页面，fNIRS设备捕捉用户脑功能数据，然后发送至数据处理模块，同时，判断用户是否为首次使用该评估系统，若是，则输入基本信息；若不是，则进行登录，然后利用VR训练设备完成VR中的训练任务，获取任务训练数据，发送至数据处理模块，并且采用Kinect传感器捕捉用户的动作，并将动作数据发送至数据处理模块，数据处理模块获取所有数据后，进行分析计算，获得多源数据的相关指标，发送至评估模块进行多源数据的优化处理，获取实时的数据变化，实时地对任务进行调整，并将数据存档，然后将存档数据发送至客户端的小程序，供用户查看训练结果，结束康复评估训练。
进一步的，在评估模块中，接收数据处理模块发送来的多源数据，作为PID搜索优化算法的数据集，通过不断训练模型，使得能够智能分析用户的训练效果，实现根据用户的各项指标变化实时调整任务，并给出训练建议，并将相关指标存储在数据库中，形成使用者的档案，将相关数据发送至小程序模块。
进一步的，PID搜索优化算法对多源数据进行优化训练，具体流程如下：
（1）种群初始化
将评估过程转化为优化问题，该优化问题由一组决策变量、约束条件和目标函数组成。将上述数据处理模块中获取的多源数据作为决策变量，即6个脑区的激活程度，8个行为学指标，3个任务表现指标；假设该组中的决策变量的数量为d，并且变量的上界和下界分别为u和l。PID搜索优化算法的控制参数包括最大迭代次数T和种群大小n。初始种群可以表示为：
其中，表示第i个个体的第j个维度；/>和/>分别是第j个变量（维度）的上界和下界；/>是从0到1的随机数；决策变量包括6个脑区的激活程度，8个行为学指标，3个任务表现指标，故d的取值为17。
（2）计算系统偏差
多次迭代t的总体偏差为：
其中，t为迭代次数，是迭代次数为t时对应于总体历史最小值的最佳个体。
前一次迭代的总体偏差可表示为：
（3）PID调节
当迭代次数为t时，PID调节的输出值为：
其中，、/>和/>是n行1列中从0到1的随机数的矢量；/>、/>和/>分别是比例、积分和微分的调整系数。
增加了称为零输出的条件因子，以防止算法陷入局部最优，零输出定义为：
其中，是n行和d列中从0到1的随机数的矢量；/>为总迭代次数；λ是在下式中计算的调整系数：
方程中的L是一个莱维飞行函数，定义为：
其中u和v分别是服从标准正态分布的n行和d列随机数的矩阵；是分形维度参数；β是一个设置为1.5的因子。
所有个体的更新都与Δ和/>有关，种群更新公式定义为：
其中，是n行1列的矩阵，表示为：
其中是n行1列中的0到1个随机数的矩阵。
PID搜索优化算法采用比例、积分和微分控制，目标函数是通过最小化Δu(t)来确定最优解。首先，初始化参数，设定各项指标的标准值，之后，评估模块接收来自数据处理模块的多源数据，经过PID搜索优化算法后传回输出值Δu(t)，则存在一个误差。评估模块将此误差信号传递给数据采集模块的VR训练设备，VR设备接收到信号后自动调整任务，之后，任务调整后产生的多源数据经过PID搜索优化算法产生新的误差，VR训练设备根据新的误差信号再次调整任务，不断重复上述过程，直至实际值与标准值无限接近，即PID搜索优化算法的Δu(t)接近0，意味着此时的VR任务训练难度是最适合用户当前的康复阶段的，评估模块将记录下此时的VR任务相关数据，并发送到用户客户端。
实施例2
本公开的一种实施例中提供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如下步骤：
获取用户的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据；
对所述脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据进行计算分析，获取所有数据的多源数据；
将多源数据输入至PID搜索优化算法中进行优化，将评估过程转化为优化问题，构建决策变量、约束条件以及目标函数，对定义的个体以及种群进行更新，获取变化的指标数据，实时的调整训练任务，得到训练建议；
将下一步需调整的训练任务以及训练建议发送至用户客户端。
实施例3
本公开的一种实施例中提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如下步骤：
获取用户的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据；
对所述脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据进行计算分析，获取所有数据的多源数据；
将多源数据输入至PID搜索优化算法中进行优化，将评估过程转化为优化问题，构建决策变量、约束条件以及目标函数，对定义的个体以及种群进行更新，获取变化的指标数据，实时的调整训练任务，得到训练建议；
将下一步需调整的训练任务以及训练建议发送至用户客户端。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (10)
1.基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于获取用户的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据，并将所有数据上传至数据处理模块；
数据处理模块，用于接收所述数据采集模块上传的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据，分别对各项数据进行计算，得到细化的多源数据，并将所述多源数据发送至评估模块；
评估模块，用于接收所述数据处理模块上传的多源数据，利用PID搜索优化算法对多源数据进行寻优分析，获取各项数据的变化，并根据各项数据变化实时调整任务，得到用户康复训练评价以及训练建议，并将所有评价数据发送至用户客户端。
2.如权利要求1所述的基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，其特征在于，所述脑功能数据由fNIRS设备进行采集，所述fNIRS设备通过使用发射探针和接收探针，采集位于多个通道位置的脑功能数据，并发送至数据处理模块；所述通道位置分别位于左前额叶皮质、右前额叶皮质、左运动皮质、右运动皮质、左枕叶和右枕叶六个大脑区域。
3.如权利要求1所述的基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，其特征在于，所述上肢运动数据由Kinect传感器进行采集，Kinect传感器通过红外光实时捕捉用户上肢动作，获取用户上肢运动的数据，并发送至数据处理模块。
4.如权利要求1所述的基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，其特征在于，所述任务训练数据由VR训练设备获取，所述VR训练设备用于创建虚拟环境以及创建任务，获取用户执行任务后的任务训练数据，包括用户完成任务的用时、总得分以及完成的任务数；在任务执行过程中，VR训练设备发送信号至触觉反馈手套，利用触觉反馈手套为用户提供任务执行过程中的触觉反馈；任务完成后，所述VR训练设备将任务训练数据发送至数据处理模块。
5.如权利要求1所述的基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，其特征在于，数据处理模块接收到VR训练设备、fNIRS设备和Kinect传感器发送的数据后，针对fNIRS设备采集的脑功能数据，所述数据处理模块计算左前额叶皮质、右前额叶皮质、左运动皮质、右运动皮质、左枕叶和右枕叶六个脑区域的平均激活程度。
6.如权利要求5所述的基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，其特征在于，针对Kinect传感器收集到的上肢运动数据，所述数据处理模块计算上肢整体速度、上肢速度标准差、上肢速度中位数、上肢整体加速度、整体上肢加速度标准差、上肢整体加速度标准差、离散稳定比和连续稳定比八个行为学指标。
7.如权利要求5所述的基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，其特征在于，针对VR训练设备采集的任务训练数据，统计分析用户完成任务的用时、总得分以及完成的任务数；数据处理模块将所有的数据统计计算完成后，组合成多源数据，发送至评估模块。
8.如权利要求1所述的基于多源数据驱动的儿童孤独症康复评估系统，其特征在于，评估模块接收到数据处理模块发送来的多源数据后，利用PID搜索优化算法对多源数据进行优化分析，将评估过程转化为优化问题，构建决策变量、约束条件以及目标函数，对定义的个体以及种群进行更新，获取变化的指标数据，实时的调整训练任务，得到训练建议。
9.一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下步骤：
获取用户的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据；
对所述脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据进行计算分析，获取所有数据的多源数据；
将多源数据输入至PID搜索优化算法中进行优化，将评估过程转化为优化问题，构建决策变量、约束条件以及目标函数，对定义的个体以及种群进行更新，获取变化的指标数据，实时的调整训练任务，得到训练建议；
将下一步需调整的训练任务以及训练建议发送至用户客户端。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如下步骤：
获取用户的脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据；
对所述脑功能数据、上肢运动数据以及任务训练数据进行计算分析，获取所有数据的多源数据；
将多源数据输入至PID搜索优化算法中进行优化，将评估过程转化为优化问题，构建决策变量、约束条件以及目标函数，对定义的个体以及种群进行更新，获取变化的指标数据，实时的调整训练任务，得到训练建议；
将下一步需调整的训练任务以及训练建议发送至用户客户端。
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