KR102301143B1 - Method for examination and training evaluation for cognitive skill - Google Patents
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Abstract
본 발명의 실시 형태는 인지 재활 서버가, 배경 정보 항목, 시간지남력 항목, 기억등록 항목, 길만들기 항목, 기억회상 항목, 기억재인 항목, 언어유창성 항목, 및 이름대기 항목을 포함하는 인지 기능 검사 항목을 추출하는 인지 기능 검사 항목 추출 과정; 모바일 검사 단말기가, 상기 인지 기능 검사 항목을 차례로 출력하여 피검사자를 대상으로 인지 기능 검사를 수행하기 위해 인지 기능 검사 항목을 제시하는 과정; 모바일 검사 단말기가, 검사항목을 제시한 후 피검사자가 답안 내용을 입력하는 인지 기능 검사 답안 입력 과정; 모바일 검사 단말기가, 피검사자가 입력한 답안을 상기 인지 재활 서버로 전송하는 피검사 답안 내용 전송 과정; 상기 인지 재활 서버가, 각 검사 항목의 환자 답안 내용을 기반으로 인지 기능 점수를 산출하는 인지 기능 점수 산출 과정; 상기 인지 재활 서버가, 산출되는 피검사자의 인지 기능 점수에 따라서 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠를 추출하여 재활 훈련 단말기로 제공하는 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠 추출 과정; 및 상기 재활 훈련 단말기가, 상기 인지 재활 서버로부터 수신한 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠를 출력하여 재활 훈련을 수행시키는 맞춤형 재활 훈련 수행 과정;을 포함할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the cognitive rehabilitation server includes a background information item, a temporal orientation item, a memory registration item, a road making item, a memory recall item, a memory material item, a language fluency item, and a cognitive function test item including a name waiting item Cognitive function test item extraction process to extract; a process in which the mobile test terminal sequentially outputs the cognitive function test items and presents the cognitive function test items to perform a cognitive function test on a subject; Cognitive function test answer input process in which the mobile test terminal presents test items and then the test subject inputs answer details; a process of transmitting, by the mobile test terminal, the answer input by the test subject to the cognitive rehabilitation server; a cognitive function score calculation process in which the cognitive rehabilitation server calculates a cognitive function score based on the patient's answer for each test item; a customized rehabilitation training content extraction process in which the cognitive rehabilitation server extracts customized rehabilitation training contents according to the calculated cognitive function score of the examinee and provides them to a rehabilitation training terminal; and a customized rehabilitation training process in which the rehabilitation training terminal outputs the customized rehabilitation training content received from the cognitive rehabilitation server to perform rehabilitation training.
Description
본 발명은 맞춤형 인지 기능 검사 및 재활 훈련 평가 방법으로서, 모바일 단말기 상에서 인지 기능 검사와 재활 훈련 평가가 이루어지도록 하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a customized cognitive function test and rehabilitation training evaluation method, and relates to a method for performing a cognitive function test and rehabilitation training evaluation on a mobile terminal.
현재 치매 선별 검사는 대부분 MMSE(Mini-Mental State Examination) 등과 같은 간이 인지 기능 검사에 의존하고 있는 바 1) 검사 수행 시간이 통상 15분/명으로 선별 검사로서 시간 효율이 부족함, 2) 지필식 검사이므로 시각, 청각, 운동 능력 등에 장애가 있는 사람에게는 검사를 시행할 수 없어 시행 자체가 어려운 노인들이 적지 않음, 3) 검사 시행을 위해서는 훈련된 검사 요원이 필요하므로 검사 비용이 높고 지역에 따라 검사 요원 확보가 불가능한 경우도 적지 않음, 4) 피검자와 검사자가 만나서 시행해야 하는 대면식 검사이므로 별도의 검사 공간이 필요함과 같은 문제가 있다.Currently, most dementia screening tests rely on simple cognitive function tests such as the Mini-Mental State Examination (MMSE). Therefore, there are many elderly people who find it difficult to perform the test because it cannot be performed on people with disabilities such as vision, hearing, and motor skills. There are many cases where this is not possible, 4) There is a problem such as the need for a separate examination space because it is a face-to-face examination that the examinee and the examiner must meet and perform.
현재 위의 제한점을 해소하기 위한 대안으로 컴퓨터 기반 혹은 스마트 패드 기반 신경 인지 검사들이 개발되었다. 컴퓨터 기반의 신경 인지 검사는 노인의 인지변화를 조기 발견하는데 적합하고 바닥 및 천장 효과를 최소화하며 표준화된 형식으로 제공하고 표준 관리에서 불가능한 수분의 민감도로 응답의 정확성과 속도를 정확하게 기록할 수 있다. 그리고 잠재적인 비용(재료비, 소모품, 시험관리자에게 요구되는 시간)을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 또한 대규모 인구 집단의 스크리닝을 할 수 있다는 잠재력이 있다. 현재 시판되고 있는 컴퓨터 기반의 검사도구로는 Automated Neuropsychological Assessment Metrics (ANAM), Computer-Administered Neuropsychological Screen for Mild Cognitive Impairment (CANS-MCI), Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB), CNS Vital Signs, Computerized Neuropsychological Test Battery (CNTB), Cognitive Drug Research Computerized Assessment System (COGDRAS-D), CogState, Cognitive Stability Index (CSI), MCI Screen (MCIS), MicroCog, Mindstreams (Neurotrax) 등이 개발되어 시판되고 있다. Currently, computer-based or smart pad-based neurocognitive tests have been developed as an alternative to overcome the above limitations. The computer-based neurocognitive test is suitable for early detection of cognitive changes in the elderly, minimizes floor and ceiling effects, provides a standardized format, and can accurately record the accuracy and speed of responses with moisture sensitivity impossible in standard management. And it has the advantage of reducing potential costs (material cost, consumables, time required for test manager). It also has the potential to enable screening of large populations. Computer-based testing tools currently on the market include Automated Neuropsychological Assessment Metrics (ANAM), Computer-Administered Neuropsychological Screen for Mild Cognitive Impairment (CANS-MCI), Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB), CNS Vital Signs, Computerized Neuropsychological Test Battery (CNTB), Cognitive Drug Research Computerized Assessment System (COGDRAS-D), CogState, Cognitive Stability Index (CSI), MCI Screen (MCIS), MicroCog, Mindstreams (Neurotrax), etc. have been developed and marketed.
본 발명의 기술적 과제는 MMSE와 같은 지필검사 진단정확도 이상을 가지는 인지 기능 검사를 모바일 단말기에 구현하여 인지기능 저하자가 혼자서 쉽게 인지기능 검사 및 평가하고, 결과를 자동적으로 데이터베이스화하여 효과적인 인지 재활 훈련 제공을 위한 기초 자료를 제공함에 있다.The technical task of the present invention is to implement a cognitive function test with more than a paper-based test diagnostic accuracy such as MMSE in a mobile terminal, so that a person with cognitive impairment can easily test and evaluate cognitive function alone, and automatically database the results to provide effective cognitive rehabilitation training To provide basic data for
본 발명의 실시 형태는 인지 재활 서버가, 배경 정보 항목, 시간지남력 항목, 기억등록 항목, 길만들기 항목, 기억회상 항목, 기억재인 항목, 언어유창성 항목, 및 이름대기 항목을 포함하는 인지 기능 검사 항목을 추출하는 인지 기능 검사 항목 추출 과정; 모바일 검사 단말기가, 상기 인지 기능 검사 항목을 차례로 출력하여 피검사자를 대상으로 인지 기능 검사를 수행하기 위해 인지 기능 검사 항목을 제시하는 과정; 모바일 검사 단말기가, 검사항목을 제시한 후 피검사자가 답안 내용을 입력하는 인지 기능 검사 답안 입력 과정; 모바일 검사 단말기가, 피검사자가 입력한 답안을 상기 인지 재활 서버로 전송하는 피검사 답안 내용 전송 과정; 상기 인지 재활 서버가, 각 검사 항목의 환자 답안 내용을 기반으로 인지 기능 점수를 산출하는 인지 기능 점수 산출 과정; 상기 인지 재활 서버가, 산출되는 피검사자의 인지 기능 점수에 따라서 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠를 추출하여 재활 훈련 단말기로 제공하는 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠 추출 과정; 및 상기 재활 훈련 단말기가, 상기 인지 재활 서버로부터 수신한 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠를 출력하여 재활 훈련을 수행시키는 맞춤형 재활 훈련 수행 과정;을 포함할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the cognitive rehabilitation server includes a background information item, a temporal orientation item, a memory registration item, a road making item, a memory recall item, a memory material item, a language fluency item, and a cognitive function test item including a name waiting item Cognitive function test item extraction process to extract; a process in which the mobile test terminal sequentially outputs the cognitive function test items and presents the cognitive function test items to perform a cognitive function test on a subject; Cognitive function test answer input process in which the mobile test terminal presents test items and then the test subject inputs answer details; a process of transmitting, by the mobile test terminal, the answer input by the test subject to the cognitive rehabilitation server; a cognitive function score calculation process in which the cognitive rehabilitation server calculates a cognitive function score based on the patient's answer for each test item; a customized rehabilitation training content extraction process in which the cognitive rehabilitation server extracts customized rehabilitation training contents according to the calculated cognitive function score of the examinee and provides them to a rehabilitation training terminal; and a customized rehabilitation training process in which the rehabilitation training terminal outputs the customized rehabilitation training content received from the cognitive rehabilitation server to perform rehabilitation training.
상기 인지 기능 검사 항목 추출 과정은, 인지 재활 서버가, 심층 신경망(Deep Neural Network) 분석을 통하여 모바일 검사 단말기에서 인지 기능 검사시의 각 인지 기능 검사 항목들의 검사 정확도 순위를 산출하여 정렬하는 과정; 및 다중공선성 (multicollinearity) 및 중복검사 (redundancy)를 일으키는 검사 항목을 배제하고 검사 정확도 높은 상위 검사 항목을 추출하는 과정;을 포함할 수 있다.The cognitive function test item extraction process may include: a process in which the cognitive rehabilitation server calculates and aligns the test accuracy rankings of each cognitive function test item during the cognitive function test in the mobile test terminal through deep neural network analysis; and a process of excluding test items that cause multicollinearity and redundancy and extracting higher-order test items with high test accuracy.
상기 인지 기능 검사 항목을 제시하는 과정은, TTS(Text To Speech)를 활용해 음성을 출력하는 과정; 및 화면을 통해 시각적으로 출력하는 과정;을 포함할 수 있다.The process of presenting the cognitive function test item may include: outputting a voice using Text To Speech (TTS); and a process of visually outputting through the screen.
상기 인지 기능 검사 답안 입력 과정은, STT(Speech To Text)를 활용해 음성을 입력하는 과정; 및 화면 터치를 통해 입력하는 과정;을 포함할 수 있다.The cognitive function test answer input process may include: inputting a voice using Speech To Text (STT); and a process of inputting through a screen touch.
상기 상위 검사 항목은, 배경 정보 항목, 시간지남력 항목, 7개 단어로 된 기억등록 항목, 길만들기 항목, 7개의 단어를 기억하는 기억회상 항목, 기억된 단어와 동일한지 검사하는 기억재인 항목, 동물 단어를 기록하는 언어유창성 항목, 및 그림에 대한 사물 이름대기 항목을 포함하는 인지 기능 검사 항목임 특징으로 할 수 있다.The upper test item is a background information item, a time orientation item, a memory registration item with 7 words, a road making item, a memory recall item for remembering 7 words, a memory item for testing whether the same as the memorized word, an animal It may be characterized as a cognitive function test item including a language fluency item for recording words, and an item name waiting item for a picture.
상기 배경 정보 항목은, 피검사자의 배경 정보를 검사하는 항목으로 구성되며, 상기 시간지남력 항목은, 월과 요일에 대한 지각력을 검사하는 항목으로 구성되며, 상기 기억등록 항목은, 기억의 일관성, 반복오류를 포함하는 기억력을 검사하는 7개 단어로 구성되며, 상기 길만들기 항목은, 도면상에서 길을 잇는 검사 항목으로 구성되며, 상기 기억회상 항목은, 앞서 7개 단어를 기억한 것을 회상하는 검사 항목으로 구성이며, 상기 기억재인 항목은, 앞서 기억한 7개의 단어가 제시되었었는지를 검사 항목으로 구성되며, 상기 언어유창성 항목은, 동물의 이름을 대답하는 검사항목으로 구성되며, 상기 이름대기 항목은, 사물 그림을 보여주고 사물 이름을 올바르게 답변하는지를 검사 항목으로 이루어짐을 특징으로 할 수 있다.The background information item is composed of an item for examining the subject's background information, the time disorientation item is composed of an item for examining the perceptual ability for month and day of the week, and the memory registration item is, memory consistency, repetition error Consists of seven words to test memory including configuration, and the memory material item consists of a test item whether the previously remembered 7 words have been presented, the language fluency item consists of a test item answering the name of an animal, and the name waiting item consists of: It may be characterized by showing a picture of an object and checking whether the object name is answered correctly as a check item.
기억한 7개 단어 암기력을 첫번째로 검사하는 것을 1차시도, 순서가 다른 7개 단어 암기력을 두번째로 검사하는 것을 2차시도, 또 순서가 다른 7개 단어 암기력을 세번째로 검사하는 것을 3차시도라 할 때, 7개의 기억등록 항목에 대한 인지 기능 점수를 산출하는 것은, 최신효과지수 '각 시행에서 마지막 두 단어 회상 총수 / 1, 2, 3차시도에서 맞춘 단어의 총수)'에 의해 산출되는 최신효과지수와, '1차시도와 2차시도에서 동일하게 회상한 단어의 개수 + 2차시도와 3차시도에서 동일하게 회상한 단어의 개수 + 1차시도와 3차시도에서 동일하게 회상한 단어의 개수'의 합산에 의해 산출되는 일관성 지수와, '1차시도, 2차시도, 및 3차시도 중에서 반복 오류의 개수'로서 산출되는 반복오류수와, '1차시도, 2차시도, 및 3차시도 각각에서 첫 두단어 회상 총 개수 / 상기 1차시도, 2차시도, 및 3차시도에서 맞춘 단어의 총 개수'에 의해 산출되는 초두효과지수와, '1차시도에서 회상한 단어의 총수'로서 산출되는 1차시도정답 개수와, '2차시도에서 회상한 단어의 총수'로서 산출되는 2차시도정답 개수와, '3차시도에서 회상한 단어의 총수'로서 산출되는 3차시도정답 개수를 산출할 수 있다.The first attempt is to test the memorization of 7 words in memory, the second attempt is to test the memorization ability of 7 words out of order, the second attempt is to test the memorization ability of 7 words out of order, the third attempt When calculating the cognitive function score for the 7 memory registration items, the latest effect index 'total number of recalls of the last two words in each trial / total number of words matched in the 1st, 2nd, and 3rd attempts)' Effect index and 'the number of words recalled identically in the first and second trials + the number of words recalled equally in the second and third trials + the number of words recalled identically in the first and third trials' The consistency index calculated by the sum of The initial effect index calculated by the total number of recalls of the first two words in each / the total number of words matched in the 1st attempt, the 2nd attempt, and the 3rd attempt' The number of correct answers in the first attempt calculated, the number of correct answers in the second attempt calculated as 'total number of words recalled in the second attempt', and the number of correct answers in the third attempt calculated as 'the total number of words recalled in the third attempt' can be calculated.
기억회상 항목에 대한 인지 기능 점수를 산출하는 것은, 3차시도에서 제시된 7개 단어를 회상하여 맞춘 단어의 총수인 총점'으로서 산출되는 단어목록회상 총점과, 제시되지 않은 단어를 답한 단어의 개수'로서 산출되는 침투오류수를 산출함을 특징으로 할 수 있다.Calculating the cognitive function score for the memory recall item is the total score, which is the total number of words that are matched by recalling the 7 words presented in the third attempt, the total score of word list recall and the number of words that answered words that were not presented. It can be characterized in that the number of penetration errors calculated as .
2개의 기억재인 항목에 대한 인지 기능 점수를 산출하는 것은, 기억 등록에 제시되지 않은 단어에 '예'라고 반응한 단어의 개수를 오긍정 개수라 하고, 기억 등록에 제시된 단어에 '아니오'라고 반응한 단어의 개수를 오부정 개수라 할 때, (오긍정 개수 - 오부정 개수) / (오긍정 개수 + 오부정 개수)'에 의해 산출되는 반응왜곡지수와, 기억 등록에 제시되지 않은 단어에 '아니오'라고 반응한 단어의 개수와 기억 등록에 제시된 단어에 '예'라고 반응한 단어의 개수를 합한 총개수'로서 산출되는 단어목록재인 총점 검사 항목을 산출할 수 있다.To calculate the cognitive function score for the two memory items, the number of words that responded 'yes' to a word not presented in the memory registration is called the false positive number, and the number of words that responded 'no' to the word presented in the memory registration When the number of words is the number of false negatives, the response distortion index calculated by '(number of false positives - number of negative negatives) / (number of false positives + number of negative negatives)' and 'No' for words not presented in memory registration It is possible to calculate a total score test item, which is a word list material, calculated as the total number of the number of words that responded and the number of words that responded 'yes' to the word presented in the memory registration.
1분 이내에 피검사자가 랜덤하게 생각하는 동물 이름을 말하도록 피검사자에게 요청하여 15초 간격으로 피검사자가 응답한 단어를 기록한다고 할 때, 7개의 언어유창 항목에 대한 인지 기능 점수를 산출하는 것은, '0~15초 동안 동안 피검사자가 답한 동물 이름의 개수'로서 산출되는 0~15초 정반응수와, '15~30초 동안 동안 피검사자가 답한 동물 이름의 개수'로서 산출되는 15~30초 정반응수와, '30~45초 동안 동안 피검사자가 답한 동물 이름의 개수'로서 산출되는 30~45초 정반응수와, '45~60초 동안 동안 피검사자가 답한 동물 이름의 개수'로서 산출되는 45~60초 정반응수와, '∑(하위 범주에 포함된 단어의 수-1)/(하위범주개수+독립단어개수)'에 의해 산출되는 군집지표와, '미리 설정된 하위 범주에서 독립단어로 전환하거나, 각각의 독립단어로의 전환한 개수'로서 산출되는 비효율전환지표와, '미리 설정된 하위 범주에서의 변화 횟수'로서 산출되는 전환지표를 산출할 수 있다.When the subject is requested to say the animal name that the subject thinks at random within 1 minute and the subject's response is recorded at 15-second intervals, calculating the cognitive function score for 7 language fluency items is '0' The number of 0~15 second correct responses calculated as 'the number of animal names answered by the subject during ~15 seconds' and the number of 15~30 second correct responses calculated as 'the number of animal names answered by the subject during 15 ~ 30 seconds'; The number of 30~45 second correct responses calculated as 'the number of animal names answered by the subject in 30~45 seconds' and the number of 45~60 second correct responses calculated as 'the number of animal names answered by the subject during 45~60 seconds' And, the clustering index calculated by '∑(number of words in subcategories-1)/(number of subcategories + number of independent words)' An inefficiency conversion index calculated as 'the number of conversions into words' and a conversion index calculated as 'the number of changes in a preset sub-category' may be calculated.
본 발명의 실시 형태에 따르면 심층 신경망 분석(Deep Neural Network)을 통하여 정확한 인지 기능 검사가 이루어지도록 하는 인지 기능 검사 항목들을 추출하여 검사함으로써, 정확한 인지 기능 검사가 가능해진다.According to an embodiment of the present invention, by extracting and examining cognitive function test items that allow an accurate cognitive function test to be performed through a deep neural network analysis, an accurate cognitive function test is possible.
또한 본 발명의 실시 형태에 따른 모바일 신경인지 사전검사는 기존에 활용되던 선별검사 도구보다 치매 진단 정확도 면에서 월등하다고 할 수 있으며, 경도인지장애환자와 정상인지기능 노인을 구분해 내는 능력 또한 우수한 효과를 가질 수 있다.In addition, it can be said that the mobile neurocognitive pre-test according to the embodiment of the present invention is superior to the previously used screening test tool in terms of dementia diagnosis accuracy, and the ability to distinguish between patients with mild cognitive impairment and the elderly with normal cognitive function is also excellent. can have
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 인지 기능 검사 및 재활 훈련 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 음성 인식을 기반으로 인지 능력 검사 및 평가를 나타낸 개념도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 인지 기능 검사 및 재활 훈련 방법을 도시한 플로차트.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 검사 항목을 도시한 도표.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 모바일 단말기에 구현된 시간지남력(월) 문항.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 모바일 단말기에 구현된 기억등록 문항.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 모바일 단말기에 구현된 길만들기 문항.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 모바일 단말기에 구현된 사물 이름대기 문항.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 모바일 단말기에 구현된 정상/치매 결과 화면.1 is a block diagram of a customized cognitive function test and rehabilitation training system according to an embodiment of the present invention.
2 is a conceptual diagram illustrating a cognitive ability test and evaluation based on voice recognition according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a customized cognitive function test and rehabilitation training method according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating inspection items according to an embodiment of the present invention.
5 is a time lag (month) question implemented in a mobile terminal according to an embodiment of the present invention.
6 is a memory registration question implemented in a mobile terminal according to an embodiment of the present invention.
7 is a road making question implemented in a mobile terminal according to an embodiment of the present invention.
8 is an object name waiting question implemented in a mobile terminal according to an embodiment of the present invention.
9 is a normal/dementia result screen implemented in a mobile terminal according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 장점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은, 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것으로, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기술 등이 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있다고 판단되는 경우 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, the advantages and features of the present invention, and a method of achieving them, will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various different forms, and is provided to completely inform those of ordinary skill in the art to the scope of the invention As such, the invention is only defined by the scope of the claims. In addition, in the description of the present invention, if it is determined that related known technologies may obscure the gist of the present invention, detailed description thereof will be omitted.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 인지 기능 검사 및 재활 훈련 시스템의 구성도이며, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 음성 인식을 기반으로 인지 능력 측정 및 인지 재활 훈련을 나타낸 개념도이다.1 is a block diagram of a customized cognitive function test and rehabilitation training system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating cognitive ability measurement and cognitive rehabilitation training based on voice recognition according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 맞춤형 인지 기능 검사 및 재활 훈련 시스템은, 도 1에 도시한 바와 같이 모바일 검사 단말기(200), 인지 재활 서버(300), 및 재활 훈련 단말기(400)를 포함할 수 있다.The customized cognitive function test and rehabilitation training system of the present invention may include a
모바일 검사 단말기(200)는, 인지 기능 검사 항목에 속하는 검사 항목을 차례로 출력하여 피검사자를 대상으로 인지 기능 검사를 수행한 후, 입력되는 환자 답안 내용을 상기 인지 재활 서버(300)로 전송하는 단말기이다.The
이러한 모바일 검사 단말기(200)는, 스마트폰뿐만 아니라, 태블릿 PC, 웨어러블 기기 등의 다양한 모바일 기기가 모두 해당될 수 있다.The
참고로, 모바일 검사 단말기(200)는, 탑재된 카메라를 통해 피검사자의 눈동자 움직임을 추적하는 시선 추적 모듈이 구비될 수 있다. 시선 추적 모듈은 눈동자의 움직임을 감지하여 시선의 위치를 추적하는 기술인 시선 추적 기술을 구현하기 위한 모듈로 인지기능 평가 및 인지재활 프로그램 수행시 터치를 대신하여 사용자 인터페이스로서 활용될 수 있다.For reference, the
뇌졸중과 같은 원인에 의한 인지 기능 저하자의 경우 신체 기능도 같이 저하되기 때문에 터치 기반의 인터페이스보다 시선 추적 모듈이 유용할 수 있다. 모바일 기기에 부착하여 사용할 수 있는 태블릿 거치대 형태의 별도의 시선추적 모듈이 사용될 수 있다.In the case of a person with cognitive impairment due to a cause such as a stroke, the body function also deteriorates, so an eye tracking module may be more useful than a touch-based interface. A separate eye tracking module in the form of a tablet cradle that can be attached to and used on a mobile device may be used.
작용 원리로 시각/음성 등 뇌 자극이 가능한 디지털 인지 기능 재활 콘텐츠를 인지 기능 저하자에게 활용하게 하여 뇌를 활성화시켜 인지 기능의 저하속도를 늦추는 원리이다. 이뿐만 아니라, 음성 합성 기술을 기반으로 사용자 인터페이스가 구현될 수도 있다. 문자로 된 정보를 사람이 말하듯 자연스러운 음성으로 만들어주는 기술(TTS: Text To Speech)을 기반으로 인지 능력에 대한 측정 및 재활 훈련이 진행될 수 있다. 구체적으로 모바일 기기를 통한 인지기능 평가 및 인지재활 프로그램 수행시 텍스트를 대신/또는 병행하여 질문을 하거나 지문을 읽어주도록 구현될 수 있다. 뇌졸중과 같은 원인에 의한 인지 기능 저하자의 경우 신체 기능도 같이 저하되기 때문에 터치기반의 인터페이스보다 유용할 수 있다.As a principle of action, digital cognitive function rehabilitation contents that can stimulate the brain, such as visual/voice, are used by the cognitively impaired to activate the brain and slow down the decline in cognitive function. In addition to this, a user interface may be implemented based on speech synthesis technology. Based on text to speech (TTS) technology that converts text information into natural speech as if it were spoken by a human, measurement of cognitive ability and rehabilitation training can be carried out. Specifically, when performing a cognitive function evaluation and cognitive rehabilitation program through a mobile device, it may be implemented to ask a question or read a fingerprint instead/or in parallel with the text. In the case of a person with cognitive impairment due to a cause such as a stroke, the physical function also deteriorates, so it may be more useful than a touch-based interface.
인지 재활 서버(300)는, 배경 정보 항목, 시간지남력 항목, 기억등록 항목, 길만들기 항목, 기억회상 항목, 기억재인 항목, 언어유창성 항목, 및 이름대기 항목을 포함하는 인지 기능 검사 항목을 추출한다. 그리고, 각 검사 항목의 환자 답안 내용을 기반으로 인지 기능 점수를 산출한 후, 산출되는 피검사자의 인지 기능 점수에 따라서 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠를 추출하여 재활 훈련 단말기(400)로 제공한다.
따라서 피검사자의 인지 기능 점수에 맞는 환자 개개인별로 각각 다른 재활 훈련 콘텐츠가 제공됨으로써, 재활 훈련의 효율 극대화를 기대할 수 있다.Therefore, by providing different rehabilitation training contents for each patient that matches the cognitive function score of the subject, it can be expected to maximize the efficiency of rehabilitation training.
재활 훈련 단말기(400)는, 인지 재활 서버(300)로부터 수신한 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠를 출력하여 재활 훈련을 수행시키는 단말기이다.The
결국, 본 발명은, 도 2에 도시한 바와 같이 음성 인식 기능을 기반으로 인지 능력 측정 및 인지 재활 훈련을 할 수 있다. 또한 사용자의 말을 듣고 문자로 바꿔주는 기술(STT: Speech To Text)을 통해 사용자가 어떠한 말을 하는 경우, 해당 말을 텍스트로 변환하여 인식하고, 변환된 텍스트를 기반으로 인지 능력에 대한 측정을 수행하고, 인지 재활 훈련을 진행할 수 있다. 스마트기기(스마트폰 또는 태블릿)을 통한 인지 기능 검사 및 인지 재활 프로그램 수행 시 음성을 통해 사용자의 응답을 수집하는 것은 뇌졸중과 같이 신체기능까지 같이 저하된 사람에게는 터치 기반의 인터페이스보다 유용하게 활용될 수 있다. 사용자의 말을 듣고 해당 질문에 대한 정답인지 아닌지를 판단할 수 있도록 많은 정답을 미리 등록해둘 수 있다.As a result, according to the present invention, as shown in FIG. 2 , it is possible to measure cognitive ability and perform cognitive rehabilitation training based on a voice recognition function. In addition, when a user speaks something through a technology that listens to the user's speech and converts it into text (STT: Speech To Text), the user's speech is converted into text and recognized, and cognitive ability is measured based on the converted text. and cognitive rehabilitation training. Collecting user responses through voice when performing cognitive function tests and cognitive rehabilitation programs through smart devices (smartphones or tablets) can be more useful than touch-based interfaces for people with reduced physical functions such as stroke. have. A number of correct answers can be registered in advance so that the user can listen to the user and determine whether the answer is correct or not.
본 발명의 실시예에 따르면, 새로운 치매선별 신경인지검사 도구 개발을 위한 후보 항목을 추출할 수 있다. 한국인의 인지노화와 치매에 대한 전향적 연구(Korean Longitudinal Study on Cognitive Aging and Dementia (KLOSCAD)를 통해 추적된 데이터 뱅크와 분당 서울대학교병원 정신건강의학과 치매 클리닉에서 수집된 데이터베이스에서 정상, 치매 노인의 신경심리검사 결과를 개발용 데이터 세트와 검증용 데이터 세트로 나눈 후 개발용 데이터를 분석하여 MMSE 수준의 선별검사 항목을 구성할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to extract candidate items for the development of a new dementia screening neurocognitive test tool. Neurons of normal and dementia elderly in the data bank tracked through the Korean Longitudinal Study on Cognitive Aging and Dementia (KLOSCAD) and the database collected from the Department of Psychiatry and Dementia Clinic at Seoul National University Bundang Hospital After dividing the psychological test result into a data set for development and a data set for verification, the data for development can be analyzed to compose MMSE level screening test items.
아래의 표는 수집 데이터 항목을 나타낸다.The table below shows the collected data items.
<표 1><Table 1>
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 인지 기능 검사 및 재활 훈련 방법을 도시한 플로차트이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 27개의 검사 항목을 도시한 도표이다.3 is a flowchart illustrating a customized cognitive function test and rehabilitation training method according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a chart showing 27 test items according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 맞춤형 인지 기능 검사 및 재활 훈련 방법은, 도 3에 도시한 바와 같이 인지 기능 검사 항목 추출 과정(S510), 인지 기능 검사 항목 제시 과정(S520), 피검사자 답안 내용 입력 과정(S530), 피검사자 답안 내용 전송 과정(S540), 인지 기능 점수 산출 과정(S550), 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠 추출 과정(S560), 및 맞춤형 재활 훈련 과정(S570)을 포함할 수 있다.As shown in FIG. 3, the customized cognitive function test and rehabilitation training method of the present invention includes a cognitive function test item extraction process (S510), a cognitive function test item presentation process (S520), a subject answer content input process (S530), and a test subject It may include an answer content transmission process (S540), a cognitive function score calculation process (S550), a customized rehabilitation training content extraction process (S560), and a customized rehabilitation training process (S570).
인지 기능 검사 항목 추출 과정(S510)은, 인지 재활 서버(300)가, 배경 정보 항목, 시간지남력 항목, 기억등록 항목, 길만들기 항목, 기억회상 항목, 기억재인 항목, 언어유창성 항목, 및 이름대기 항목을 포함하는 인지 기능 검사 항목을 추출하는 과정이다.Cognitive function test item extraction process (S510), the
특히, 본 발명은 인지 기능 검사 항목의 추출은, 심층 신경망(Deep Neural Network) 분석을 통하여 검사 정확도가 높은 항목만을 추출하도록 한다.In particular, in the present invention, extraction of cognitive function test items is performed to extract only items with high test accuracy through deep neural network analysis.
알려진 바와 같이 신경망(Neural Network)이라 하면 패턴 분류(Pattern classification) 분야에서 널리 쓰이는 방식으로 비선형적(non-linear)인 전달 함수 (transfer function)을 이용하여 특징(feature)를 트레이닝(training)하는 방식이다. 이를 이용한 심층 신경망 분석(DNN;Deep Neural Network)은 입력 층(input layer)과 출력 계층(output layer) 사이에 존재하는 은닉 계층(hidden layer)을 다중으로 쌓아 만든 구조이며 기존 인공 신경망 모델의 단점을 보완하는 대체 알고리즘으로 복잡도가 높은 차원의 데이터에 관련된 문제를 푸는데 있어서 큰 효과가 있다.As is known, a neural network is a method that is widely used in the field of pattern classification, and a method of training a feature using a non-linear transfer function. am. Deep neural network analysis (DNN) using this is a structure made by stacking multiple hidden layers that exist between the input layer and the output layer. As a complementary alternative algorithm, it has a great effect in solving problems related to high-dimensional data with high complexity.
따라서 본 발명은, 심층 신경망(Deep Neural Network) 분석을 통하여 검사 정확도가 높은 상위 항목만을 추출하여, 추출한 검사 항목을 이용하여 인지 기능 검사를 수행하도록 한다.Therefore, in the present invention, only high-order items with high test accuracy are extracted through deep neural network analysis, and cognitive function tests are performed using the extracted test items.
이를 위하여 인지 기능 검사 항목 추출 과정(S510)은, 인지 재활 서버(300)가, 심층 신경망(Deep Neural Network) 분석을 통하여 모바일 검사 단말기(200)에서 인지 기능 검사시의 각 인지 기능 검사 항목들의 검사 정확도 순위를 산출하여 정렬하는 과정과, 다중공선성 (multicollinearity) 및 중복검사 (redundancy)를 일으키는 검사 항목을 배제하고 검사에 있어서 필수적인 인구학적 검사 시에 검사 정확도 높은 상위 27개 검사 항목을 추출하는 과정을 가진다.To this end, in the cognitive function test item extraction process (S510), the
여기서, 상위 27개 검사 항목은, 도 3에 도시한 바와 같이 5개 검사 항목으로 된 배경 정보 항목, 2개 검사 항목으로 된 시간지남력 항목, 7개 단어를 기억하는 기억등록 항목, 1개 검사 항목으로 된 길만들기 항목, 기억된 단어를 회상하는 기억회상 항목, 기억된 단어와 동일한지 검사하는 기억재인 항목, 언어유창성 항목, 이름대기 항목을 포함하는 전체 27개의 인지 기능 검사 항목으로 될 수 있다.Here, the top 27 test items are, as shown in FIG. 3, a background information item of 5 test items, a time orientation item of 2 test items, a memory registration item that remembers 7 words, and 1 test item It can be a total of 27 cognitive function test items, including a way-making item, a memory recall item that recalls a memorized word, a memory item that tests whether the word is the same as the memorized word, a language fluency item, and a name waiting item.
상술하면, 배경 정보 항목은, 피검사자의 배경 정보를 검사하는 5개 검사는 나이, 성별, 글씨를 읽을 수 있는 능력, 학력, 기억력, 우울, 무흥미 등으로 구성되며, 상기 시간지남력 항목은, 월과 요일에 대한 지남력을 검사하는 항목으로 구성되며, 상기 기억등록 항목은, 기억의 일관성, 반복오류를 포함하는 단어를 기억하는 검사하는 항목으로 구성되며, 상기 길만들기 항목은, 도면상에서 길을 잇는 시간을 검사하는 항목으로 구성되며, 상기 기억회상 항목은 앞서 기억한 단어를 회상하는 능력을 검사 항목으로 구성되며, 상기 기억재인 항목은, 앞서 기억한 단어가 제시되었었는지를 검사하는 항목으로 구성되며, 상기 언어유창성 항목은, 동물의 이름을 말하는 검사 항목으로 구성되며, 상기 이름대기 항목은, 사물 그림을 보여주고 사물 이름을 올바르게 답변하는지를 검사하는 항목으로 이루어질 수 있다.In detail, as for the background information item, the five tests for examining the subject's background information consist of age, gender, ability to read text, academic background, memory, depression, no interest, etc., and the temporal orientation item is, and an item for examining orientation for the day of the week, the memory registration item consists of an item for examining memorizing words including consistency of memory and repetition error, and the path making item is Consists of an item for examining time, the memory recall item consists of a test item for the ability to recall a previously remembered word, and the memory item consists of an item for checking whether the previously memorized word has been presented, , the language fluency item may be composed of a test item for saying the name of an animal, and the name waiting item may consist of an item for checking whether a picture of an object is displayed and the object name is correctly answered.
위와 같은 심층 신경망(Deep Neural Network) 분석을 이용해 분류(classification)하는 것에서 가장 중요한 요소는 치매군, 정상군을 대표할 수 있는 모델을 정립하는데 있다. 이에 있어서 검사 조합으로 치매 군, 정상 군의 인지 기능 검사 대표 모델을 만들고 각각의 모델에 대해 패턴이 다르게 존재할 것이라는 것이 분석의 전제이자 가정이다. 따라서, 모델을 세우고 각 검사 결과에 대해서 프레임 단위로 분류를 해본다면 2개의 모델 (치매, 정상)을 세웠을 때보다 더 세분화된 분류(classification)을 실시할 수 있다는 장점이 있다.The most important factor in classification using the above deep neural network analysis is to establish a model that can represent the dementia group and the normal group. In this regard, it is the premise and assumption of the analysis that a representative model of cognitive function test of the dementia group and the normal group is created with the test combination, and that the pattern will exist differently for each model. Therefore, if a model is established and each test result is classified on a frame-by-frame basis, there is an advantage that classification can be performed more subdivided than when two models (dementia, normal) are established.
위 항목의 모델을 이용한 심층 신경망 분석은 인지기능 분류에 더 민감한 검사 도구와 결과 타입을 분류해 낼 수 있는 장점이 있다. 분류 정확도를 분석하는 실험의 경우 몇 개의 모델로 분류한 후 메이저리티 보트(majority vote)를 통해 최종적으로 치매 군, 정상 군을 판별하게 설계하고, 교차 타당도는 5 폴트 헬드-아웃 크로스 벨리데이션(fold held-out cross validation)을 5번 실시해 모든 환자군에 대해서 한 번씩 정확도를 분석한다.Deep neural network analysis using the above model has the advantage of classifying test tools and result types that are more sensitive to cognitive function classification. In the case of an experiment to analyze classification accuracy, after classifying into several models, the dementia group and the normal group were finally designed to be discriminated through a major vote, and the cross validity was 5 fault held-out cross-validation (fold held held). -out cross validation) is performed 5 times and the accuracy is analyzed once for all patient groups.
전통 통계 모델링(Traditional statistics modeling)으로 로지스틱 회귀 분석이 수행될 수 있다.Logistic regression analysis can be performed with traditional statistics modeling.
본 발명의 실시예에 따르면, 진단 알고리즘의 개발로 각 검사별로 상대적 중요도를 평가하기 위해서 로지스틱 회귀 모델을 이용해서 표준화 계수(beta coefficient)를 구한다. 계산된 표준화 계수를 이용해 회귀식을 구성하고 각 검사 특성별로 웨이티드 컴포짓 스코어(weighted composit score)를 도출한 후 이를 이용해서 최적의 진단 정확도를 나타내는 검사 조합을 찾는다. 이 때 회귀 분석은 단계적 회귀 분석법(stepwise regression)을 이용하고, 다중공선성(multicollinearity)를 고려하여 분석을 진행할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a standardized coefficient (beta coefficient) is obtained by using a logistic regression model in order to evaluate the relative importance of each test due to the development of a diagnostic algorithm. A regression equation is constructed using the calculated standardization coefficients, a weighted composite score is derived for each test characteristic, and a test combination showing the optimal diagnostic accuracy is found using this. In this case, the regression analysis may be performed by using a stepwise regression method and taking multicollinearity into consideration.
27개 검사 항목의 검사 진단에 대한 검증이 수행될 수 있는데, 준거 타당도는 인지 기능 장애 유무를 황금 기준으로 연령을 보정한 ANOVA를 이용하여 검증하고, 동종타당도는 MMSE를 이용해서 피어슨 코릴레이션 테스트(Pearson correlation test)로 검증하며, 교차타당도는 부트 스트래핑(Bootstrapping) 또는 잭-나이프(Jack-knife) 방법을 이용하여 검증하며, 진단 정확도는 리시브 오프레이터 캐릭터리스틱(Receiver Operator Characteristics, ROC) 분석을 이용하여 분석할 수 있다.The verification of the test diagnosis of 27 test items can be performed. Criterion validity is verified by using ANOVA with age-corrected age for cognitive dysfunction, and homogeneity validity is verified by using the Pearson correlation test ( MMSE). Pearson correlation test), cross-validation is verified using bootstrapping or jack-knife method, and diagnostic accuracy is verified by Receiver Operator Characteristics (ROC) analysis. can be used for analysis.
예를 들어, 본 발명의 심층 신경망 분석을 통해 추출된 27개 검사 항목의 데이터 셋트(dataset)에서, 인지 진단(정상, 치매)을 종속 변수로 하여 로지스틱 회귀 분석을 시행하면 다음과 같은 회귀식을 얻들 수 있다.For example, in a dataset of 27 test items extracted through deep neural network analysis of the present invention, when logistic regression analysis is performed with cognitive diagnosis (normal, dementia) as a dependent variable, the following regression equation is obtained can get
"K=4.046+0.013*D2+0.189*E2+2.307*F2-1.3285*G2^2+1.2005*G2-"K=4.046+0.013*D2+0.189*E2+2.307*F2-1.3285*G2^2+1.2005*G2-
0.4385*H2^2+1.6125*H-0.965*I2-0.919*J2-0.521*K2+0.085*L2-0.06*M2-0.4385*H2^2+1.6125*H-0.965*I2-0.919*J2-0.521*K2+0.085*L2-0.06*M2-
3.266*N2-0.296*O2+0.001*P2-0.119*Q2+0.007*S2-3.266*N2-0.296*O2+0.001*P2-0.119*Q2+0.007*S2-
0.698*V2+0.139*W2+0.192*X2-0.312*Y2-0.287*Z2-0.312*AA2-0.226*AB2-0.698*V2+0.139*W2+0.192*X2-0.312*Y2-0.287*Z2-0.312*AA2-0.226*AB2-
0.356*AC2+0.037*AD2+0.248*AE2+0.136*AF2+0.053*AG2" 0.356*AC2+0.037*AD2+0.248*AE2+0.136*AF2+0.053*AG2"
여기서 D2는 만 연령(세), E2는 교육연수 (년), F2는 동년배기억변수(0,1), G2는 우울한기분변수(0,1,2), H2는 흥미소실변수(0,1,2), I2는 시간지남력 월(0,1), J2는 시간지남력 요일(0,1), K2는 최신효과지수, L2는 일관성지수 WLMT, M2는 반복오류수, N2는 초두효과 지수, O2는 1차시도정답 개수, P2는 2차시도정답 개수, Q2는 3차시도정답 개수, S2는 완성시간, V2는 총점WLRT, W2는 침투오류수, X2는 반응왜곡지수, Y2는 총점WLRcT, Z2는 첫번째 15초구간 정반응수, AA2는 두번째 15초구간 정반응수, AB2는 세번째 15초구간 정반응수, AC2는 네번째 15초구간 정반응수, AD2는 군집지표, AE2는 비효율전환지표, AF2는 전환지표, AG2는 중빈도 정답에 해당된다.where D2 is age (years), E2 is education years (years), F2 is same-age memory variable (0,1), G2 is depressed mood variable (0,1,2), H2 is loss of interest variable (0,1) ,2), I2 is the chronological month (0,1), J2 is the chronological day of the week (0,1), K2 is the latest effect index, L2 is the consistency index WLMT, M2 is the number of repeated errors, N2 is the primary effect index, O2 is the number of correct answers in the 1st attempt, P2 is the number of correct answers in the 2nd attempt, Q2 is the number of correct answers in the 3rd attempt, S2 is the completion time, V2 is the total score WLRT, W2 is the number of penetration errors, X2 is the response distortion index, Y2 is the total score WLRcT , Z2 is the number of positive responses in the first 15-second interval, AA2 is the number of forward responses in the second 15-second interval, AB2 is the number of forward responses in the third 15-second interval, AC2 is the number of positive responses in the fourth 15-second interval, AD2 is a clustering index, AE2 is an inefficiency conversion index, AF2 is The conversion indicator, AG2, corresponds to the middle frequency answer.
위의 회귀식을 검증용 dataset에서 계산, ROC curve를 구성하고 K 값의 절단점, Area under the curve (AUC), 민감도, 특이도 값을 구할 수 있다.The above regression equation is calculated on the validation dataset, the ROC curve is constructed, and the cut-off point of the K value, area under the curve (AUC), sensitivity, and specificity can be obtained.
위의 검증방법을 기존의 알려진 간이인지기능검사도구인 치매 선별용 한국어판 간이정신상태검사(MMSE-DS), CERAD-TS1, 간이 Blessed 검사 (Short Blessed Test, SBT), 치매장애평가(Disability Assessment for Dementia, DAD)에 대해 동일하게 시행 (연령 및 교육연수 보정) 하여 각 진단정확도 지표를 비교하면 다음의 <표 2>와 같다.The above verification method is a known simple cognitive function test tool, the Korean version of the Simplified Mental State Test (MMSE-DS) for dementia screening, CERAD-TS1, the Short Blessed Test (SBT), and the Disability Assessment for dementia. Dementia, DAD) were performed in the same way (adjusted for age and education years) and each diagnostic accuracy index was compared as shown in <Table 2>.
<표 2> <Table 2>
아울러, 상술한 검증방법을 정상인지기능 및 경도인지장애 대상자를 대상으로 시행함. In addition, the above-described verification method was implemented for subjects with normal cognitive function and mild cognitive impairment.
이 경우, 개발용 dataset을 통해 얻은 회귀식은 다음과 같다.In this case, the regression equation obtained through the development dataset is as follows.
"K=7.269-0.032*D2+0.094*E2+0.73*F2-0.498*G2^2+0.632*G2-"K=7.269-0.032*D2+0.094*E2+0.73*F2-0.498*G2^2+0.632*G2-
0.328*H2^2+0.645*H2-0.473*I2-0.448*J2+0.263*K2+0.021*L2-0.046*M2-0.328*H2^2+0.645*H2-0.473*I2-0.448*J2+0.263*K2+0.021*L2-0.046*M2-
0.388*N2-0.177*O2-0.045*P2-0.085*Q2+0.004*S2-0.388*N2-0.177*O2-0.045*P2-0.085*Q2+0.004*S2-
0.349*V2+0.032*W2+0.157*X2-0.258*Y2-0.055*Z2-0.111*AA2-0.062*AB2-0.349*V2+0.032*W2+0.157*X2-0.258*Y2-0.055*Z2-0.111*AA2-0.062*AB2-
0.096*AC2+0.013*AD2+0.015*AE2-0.011*AF2-0.141*AG2"0.096*AC2+0.013*AD2+0.015*AE2-0.011*AF2-0.141*AG2"
여기서, D2는 만 연령(세), E2는 교육연수(년), F2는 동년배기억변수(0,1), G2는 우울한기분변수(0,1,2), H2는 흥미소실변수(0,1,2), I2는 시간지남력 월(0,1), J2는 시간지남력 요일(0,1), K2는 최신효과지수, L2는 일관성지수 WLMT, M2는 반복오류수, N2는 초두효과 지수, O2는 1차시도정답 개수, P2는 2차시도정답 개수, Q2는 3차시도정답 개수, S2는 완성시간, V2는 총점WLRT, W2는 침투오류수, X2는 반응왜곡지수, Y2는 총점WLRcT, Z2는 첫번째 15초구간 정반응수, AA2는 두번째 15초구간 정반응수, AB2는 세번째 15초구간 정반응수, AC2는 네번째 15초구간 정반응수, AD2는 군집지표, AE2는 비효율전환지표, AF2는 전환지표, AG2는 중빈도 정답에 해당된다.where D2 is age (years), E2 is education years (years), F2 is same-age memory variable (0,1), G2 is depressed mood variable (0,1,2), H2 is loss of interest variable (0, 1,2), I2 is the temporal orientation month (0,1), J2 is the temporal orientation day (0,1), K2 is the latest effect index, L2 is the consistency index WLMT, M2 is the number of repeated errors, N2 is the primary effect index , O2 is the number of correct answers in the first attempt, P2 is the number of correct answers in the second attempt, Q2 is the number of correct answers in the third attempt, S2 is the completion time, V2 is the total score WLRT, W2 is the number of penetration errors, X2 is the response distortion index, Y2 is the total score WLRcT, Z2 is the number of positive responses in the first 15-second interval, AA2 is the number of positive responses in the second 15-second interval, AB2 is the number of positive responses in the third 15-second interval, AC2 is the number of positive responses in the fourth 15-second interval, AD2 is clustering index, AE2 is inefficiency conversion index, AF2 is a conversion indicator, and AG2 corresponds to a mid-frequency correct answer.
참고로, 경도인지장애 대상자에 대한 본 선별검사도구의 진단정확도를 기존 선별검사와 비교한 결과는 다음의 <표 3>과 같다.For reference, the results of comparing the diagnostic accuracy of this screening test with the existing screening tests for subjects with mild cognitive impairment are shown in Table 3 below.
<표 3> <Table 3>
결론적으로, 본 발명에서 개발한 모바일 신경인지 사전검사는 기존에 활용되던 선별검사 도구보다 치매 진단 정확도 면에서 월등하다고 할 수 있으며, 경도인지장애환자와 정상인지기능 노인을 구분해 내는 능력 또한 우수하다.In conclusion, it can be said that the mobile neurocognitive pre-test developed in the present invention is superior to the previously used screening test tool in terms of dementia diagnosis accuracy, and the ability to distinguish between patients with mild cognitive impairment and the elderly with normal cognitive function is also excellent. .
한편, 검사 항목 제시 과정(S520)은, 모바일 검사 단말기가, 상기 인지 기능 검사 항목을 차례로 출력하여 피검사자를 대상으로 인지 기능 검사를 수행하기 위해 검사 항목을 제시하는 과정이다.Meanwhile, the test item presentation process ( S520 ) is a process in which the mobile test terminal sequentially outputs the cognitive function test items and presents the test items in order to perform a cognitive function test on the subject.
피검사 답안 내용 입력 과정(S530)은, 모바일 검사 단말기가, 검사항목을 제시 한 후 피검사자로부터 답안 내용을 입력받는 과정이다.The test answer content input process ( S530 ) is a process in which the mobile test terminal receives the answer content from the test subject after presenting the test item.
피검사 답안 내용 전송 과정(S540)은, 모바일 검사 단말기가, 피검사자가 입력한 답안을 상기 인지 재활 서버로 전송하는 과정이다.The test answer content transmission process ( S540 ) is a process in which the mobile test terminal transmits the answer input by the test subject to the cognitive rehabilitation server.
인지 기능 점수 산출 과정(S550)은, 인지 재활 서버(300)가, 각 검사 항목의 환자 답안 내용을 기반으로 인지 기능 점수를 산출하는 과정이다.The cognitive function score calculation process ( S550 ) is a process in which the
이러한 인지 기능 점수는 정확도를 높이기 위하여 다음과 같은 방식으로 산출이 이루어지도록 한다.These cognitive function scores are calculated in the following way to increase accuracy.
1) 배경 정보 항목에 대한 인지 기능 점수 산출1) Calculation of cognitive function scores for background information items
도 4에 도시한 바와 같이 나이, 학력, 기억력, 우울감, 무흥미의 5개의 배경 정보 항목에 대한 피검사자 답안에 대한 배경 정보 항목의 인지 기능 점수를 산출한다.As shown in FIG. 4 , the cognitive function score of the background information item for the subject's answer to the five background information items of age, academic background, memory, depression, and no interest is calculated.
2) 2개의 시간지남력에 대한 인지 기능 점수 산출2) Calculation of cognitive function scores for two temporal orientations
도 5에 도시한 바와 같이 달, 요일에 대한 피검사자의 답안에 대한 시간지남력 항목의 인지 기능 점수를 산출한다.As shown in FIG. 5 , the cognitive function score of the temporal orientation item for the subject's answer for the month and the day of the week is calculated.
3) 7개의 기억 등록 항목에 대한 인지 기능 점수 산출3) Calculation of cognitive function scores for 7 memory registration items
도 6에 도시한 바와 같이 7개 단어를 기억하고, 기억된 단어 암기력을 첫번째로 검사하는 것을 1차시도(C1), 다른 7개 단어의 암기력을 두번째로 검사하는 것을 2차시도(C2), 또 다른 7개 단어의 암기력을 세번째로 검사하는 것을 3차시도(C3)라 할 때, 최신효과지수 '각 시행에서 마지막 두 단어 회상 총수 / 1, 2, 3차시도에서 맞춘 단어의 총수)'에 의해 산출되는 최신효과지수와, '1차시도와 2차시도에서 동일하게 회상한 단어의 개수 + 2차시도와 3차시도에서 동일하게 회상한 단어의 개수 + 1차시도와 3차시도에서 동일하게 회상한 단어의 개수'의 합산에 의해 산출되는 일관성 지수와, '1차시도, 2차시도, 및 3차시도 중에서 반복 오류의 개수'로서 산출되는 반복오류수와, '1차시도, 2차시도, 및 3차시도 각각에서 첫 두단어 회상 총 개수 / 상기 1차시도, 2차시도, 및 3차시도에서 맞춘 단어의 총 개수'에 의해 산출되는 초두효과지수와, '1차시도에서 회상한 단어의 총수'로서 산출되는 1차시도정답 개수와, '2차시도에서 회상한 단어의 총수'로서 산출되는 2차시도정답 개수와, '3차시도에서 회상한 단어의 총수'로서 산출되는 3차시도정답 개수를 산출하게 된다.As shown in Fig. 6, the first attempt (C1) to memorize 7 words and first test the memorization of the other 7 words, the second attempt (C2) to test the memorization of other 7 words, When the third test of memorization of another 7 words is called the 3rd trial (C3), the latest effect index 'total number of recalls of the last two words in each trial / total number of words matched in the 1st, 2nd, and 3rd trials' The latest effect index calculated by The consistency index calculated by the sum of the 'number of words', the number of repeated errors calculated as 'the number of repeated errors among the 1st attempt, the 2nd attempt, and the 3rd attempt', and the '1st attempt, 2nd attempt , and the total number of recalls of the first two words in each of the third trials / the total number of words matched in the first, second, and third trials' The number of correct answers in the first attempt calculated as 'total number of words', the number of correct answers in the second attempt calculated as 'total number of words recalled in the second attempt', and 3 calculated as 'the total number of words recalled in the third attempt' The number of consecutive correct answers is calculated.
나아가, 7개의 기억 등록 항목의 검사 이외에도, 추가로 학습 곡선이 산출될 수 있는데, 이러한 학습 곡선은, '기억등록 항목 검사시의 세 번의 시행에서 회상한 단어들 중에서 기억등록 항목 검사에서 동일하게 회상한 단어의 수/ 기억등록 항목 검사의 세 번의 시행에서 회상한 회상한 단어의 수) × 100'에 의해 산출될 수 있다.Furthermore, in addition to the examination of the seven memory registration items, an additional learning curve can be calculated, and this learning curve is 'recall in the memory registration item test among the words recalled in three trials at the time of the memory registration item test' It can be calculated by the number of words/the number of recalled words recalled in three trials of the memory registration item test) × 100'.
4) 길만들기 항목에 대한 인지 기능 점수 산출은4) Calculation of cognitive function scores for road making items
도 7에 도시한 바와 같이 무작위로 배치된 원숫자 1~13번까지 가능한 빠르게 길잇기 혹은 터치하도록 한 후 마지막 숫자까지 터치한 시간을 산출한다.As shown in FIG. 7 , after the randomly arranged
5) 기억회상 항목에 대한 인지 기능 점수 산출은5) Calculation of cognitive function scores for memory recall items
7개 단어의 암기력을 첫번째로 검사하는 것을 1차시도, 다른 7개 단어의 암기력을 두번째로 검사하는 것을 2차시도, 또 다른 7개 단어의 암기력을 세번째로 검사하는 것을 3차시도라 할 때, 2개의 기억회상 항목에 대한 인지 기능 점수를 산출하는 것은, 3차시도에서 제시된 7개 단어를 회상하여 맞춘 단어의 총수인 총점'으로서 산출되는 단어목록회상 총점과, '1차시도, 2차시도, 및 3차시도에서 제시되지 않은 단어를 답한 단어의 개수'로서 산출되는 침투오류수를 산출한다. When the first attempt to test the memorization of 7 words is the first attempt, the second attempt to test the memorization of other 7 words the second time, and the third attempt to test the memorization ability of another 7 words for the third time, Calculating the cognitive function score for the two memory recall items includes the word list recall total score, which is calculated as the total score that is the total number of words matched by recalling the 7 words presented in the 3rd attempt, and the '1st attempt, 2nd attempt. , and the number of words that answered words not presented in the third attempt' calculates the number of penetration errors.
즉, 단어를 말한 순서대로 기록한 후, 총점과 침투오류수를 산출하며, 나아가 추가로 유지율, 일관성 지수 항목이 추가될 수 있다.That is, after the words are recorded in the order in which they are spoken, the total score and the number of penetration errors are calculated, and further, items of retention rate and consistency index may be additionally added.
6) 기억재인 항목에 대한 인지 기능 점수 산출6) Calculation of cognitive function scores for memory items
7개 단어의 암기력을 첫번째로 검사하는 것을 1차시도, 다른 7개 단어의 암기력을 두번째로 검사하는 것을 2차시도, 또 다른 7개 단어의 암기력을 세번째로 검사하는 것을 3차시도라 할 때, 2개의 기억재인 항목에 대한 인지 기능 점수를 산출하는 것은, '1차시도, 2차시도, 및 3차시도에서 제시되지 않은 단어에 '예'라고 반응한 단어의 개수를 오긍정 개수라 하고, 1차시도, 2차시도, 및 3차시도에서 제시된 단어에 '아니오'라고 반응한 단어의 개수를 오부정 개수라 할 때, (오긍정 개수 - 오부정 개수) / (오긍정 개수 + 오부정 개수)'에 의해 산출되는 반응왜곡지수와, '1차시도, 2차시도, 및 3차시도에서 제시되지 않은 단어에 '아니오'라고 반응한 단어의 개수와 1차시도, 2차시도, 및 3차시도에서 제시된 단어에 '예'라고 반응한 단어의 개수를 합한 총개수'로서 산출되는 단어목록재인 총점 검사 항목을 산출할 수 있다.When the first attempt to test the memorization of 7 words is the first attempt, the second attempt to test the memorization of other 7 words the second time, and the third attempt to test the memorization ability of another 7 words for the third time, To calculate the cognitive function score for the two memory items, the number of words that responded 'yes' to words not presented in the '1st attempt, the 2nd attempt, and the 3rd attempt is called the false positive number, and 1 When the number of words that responded 'no' to the word presented in the second attempt, the second trial, and the third trial is the number of false negatives, (number of false positives - number of negative negatives) / (number of false positives + number of negative negatives)' The response distortion index calculated by It is possible to calculate the total score check item, which is a word list material calculated as the total number of words that responded 'yes' to the word presented in '.
즉, 각 단어에 대한 정답을 체크하도록 한 후, 오긍정, 오부정 개수를 기준으로 반응왜곡지수를 산출할 수 있다.That is, after checking the correct answer for each word, the response distortion index can be calculated based on the number of false positives and negative negatives.
7) 7개의 언어유창성 항목에 대한 인지 기능 점수 산출7) Calculation of cognitive function scores for 7 language fluency items
1분 이내에 피검사자가 랜덤하게 생각하는 동물 이름을 말하도록 피검사자에게 요청하여 15초 간격으로 피검사자가 응답한 단어를 기록한다고 할 때, 7개의 언어유창 항목에 대한 인지 기능 점수를 산출하는 것은, '0~15초 동안 동안 피검사자가 답한 동물 이름의 개수'로서 산출되는 0~15초 정반응수와, '15~30초 동안 동안 피검사자가 답한 동물 이름의 개수'로서 산출되는 15~30초 정반응수와, '30~45초 동안 동안 피검사자가 답한 동물 이름의 개수'로서 산출되는 30~45초 정반응수와, '45~60초 동안 동안 피검사자가 답한 동물 이름의 개수'로서 산출되는 45~60초 정반응수와, '∑(하위 범주에 포함된 단어의 수-1)/(하위범주개수+독립단어개수)'에 의해 산출되는 군집지표와, '미리 설정된 하위 범주에서 독립단어로 전환하거나, 각각의 독립단어로의 전환한 개수'로서 산출되는 비효율전환지표와, '미리 설정된 하위 범주에서의 변화 횟수'로서 산출되는 전환지표를 산출할 수 있다.When the subject is requested to say the animal name that the subject thinks at random within 1 minute and the subject's response is recorded at 15-second intervals, calculating the cognitive function score for 7 language fluency items is '0' The number of 0~15 second correct responses calculated as 'the number of animal names answered by the subject during ~15 seconds' and the number of 15~30 second correct responses calculated as 'the number of animal names answered by the subject during 15 ~ 30 seconds'; The number of 30~45 second correct responses calculated as 'the number of animal names answered by the subject in 30~45 seconds' and the number of 45~60 second correct responses calculated as 'the number of animal names answered by the subject during 45~60 seconds' And, the clustering index calculated by '∑(number of words in subcategories-1)/(number of subcategories + number of independent words)' An inefficiency conversion index calculated as 'the number of conversions into words' and a conversion index calculated as 'the number of changes in a preset sub-category' may be calculated.
8) 이름대기 항목에 대한 인지 기능 점수를 산출 방식8) Method of calculating the cognitive function score for the name waiting item
도 8에 도시한 바와 같이 그림의 이름을 정확하게 언급한 경우 정답으로 하며, 각 문항당 1점으로 하여, 맞은 그림의 개수를 총점수로 기록한다.As shown in FIG. 8, if the name of the picture is correctly mentioned, the correct answer is given, and the number of correct pictures is recorded as the total score with 1 point for each question.
한편, 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠 추출 과정(S560)은, 인지 재활 서버(300)가, 산출되는 피검사자의 인지 기능 점수에 따라서 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠를 추출하여 재활 훈련 단말기(400)로 제공하는 과정이다. 아울러 도 9에 도시한 바와 같이 인지 기능 점수를 알려줄 수 있다.On the other hand, the customized rehabilitation training content extraction process ( S560 ) is a process in which the
맞춤형 재활 훈련 과정(S570)은, 재활 훈련 단말기(400)가, 인지 재활 서버(300)로부터 수신한 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠를 출력하여 재활 훈련을 수행시키는 과정이다.The customized rehabilitation training process ( S570 ) is a process in which the
재활 훈련의 난이도에 영향을 미치는 요인은 제시속도, 제한시간, 동시 문제수, 복잡도, 친숙도 등이다. 즉, 문제 제시 속도가 빠르고 제시시간이 짧을수록, 동시에 제시되는 문제의 수가 많을수록, 문제에 친숙하지 않고 복잡할수록 난이도는 증가하는 것이다. 난이도에 따라 이들 요소에 변화를 주며, 제시속도를 포함한 다른 요소들은 환경설정과 각 세부 콘텐츠에서 조절이 가능하다. 집중력 훈련, 기억력 훈련, 지남력 훈련 중 1개 이상의 영역으로 구성되어 있으며, 일대일 매칭 방식일 경우에는 터치/시선추적방식으로 O, X 버튼으로 환자가 응답하고, 음성인식방식을 이용하여 ‘예, 아니오‘로 응답하도록 한다.Factors affecting the difficulty of rehabilitation training include presentation speed, time limit, number of simultaneous problems, complexity, and familiarity. In other words, the faster the problem presentation speed and the shorter the presentation time, the greater the number of problems presented at the same time, and the more unfamiliar and complex the problem is, the more the difficulty increases. These factors are changed according to the difficulty, and other factors including the presentation speed can be adjusted in the environment setting and each detailed content. It consists of one or more areas of concentration training, memory training, and orientation training. In the case of one-to-one matching, the patient responds with the O and X buttons in a touch/eye tracking method, and 'Yes, No' using the voice recognition method. ' to respond.
다중 선택형 일 때에는 터치/시선추적방식을 이용하여 번호를 선택하거나 화살표를 이용하여 맞는 것을 선택하도록 하고, 음성인식방식을 이용하여 번호를 호명하도록 한다.In case of multi-selection type, select a number using touch/eye tracking method or use an arrow to select the correct one, and call the number using voice recognition method.
상술한 본 발명의 설명에서의 실시예는 여러가지 실시가능한 예중에서 당업자의 이해를 돕기 위하여 가장 바람직한 예를 선정하여 제시한 것으로, 이 발명의 기술적 사상이 반드시 이 실시예만 의해서 한정되거나 제한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 다양한 변화와 변경 및 균등한 타의 실시예가 가능한 것이다.The embodiments in the above description of the present invention are presented by selecting and presenting the most preferred examples to help those skilled in the art understand from among various possible examples, and the technical spirit of the present invention is not necessarily limited or limited only by this embodiment. , various changes and modifications and equivalent other embodiments are possible without departing from the technical spirit of the present invention.
100 : 유무선 통신망
200 ; 모바일 검사 단말기
300 : 인지 재활 서버
400 : 재활 훈련 단말기100: wired and wireless communication network
200 ; mobile inspection terminal
300: cognitive rehabilitation server
400: rehabilitation training terminal
Claims (10)
모바일 검사 단말기가, 상기 인지 기능 검사 항목을 차례로 출력하여 피검사자를 대상으로 인지 기능 검사를 수행하기 위해 인지 기능 검사 항목을 제시하는 과정;
모바일 검사 단말기가, 검사항목을 제시한 후 피검사자가 답안 내용을 입력하는 인지 기능 검사 답안 입력 과정;
모바일 검사 단말기가, 피검사자가 입력한 답안을 상기 인지 재활 서버로 전송하는 피검사 답안 내용 전송 과정;
상기 인지 재활 서버가, 각 검사 항목의 환자 답안 내용을 기반으로 인지 기능 점수를 산출하는 인지 기능 점수 산출 과정;
상기 인지 재활 서버가, 산출되는 피검사자의 인지 기능 점수에 따라서 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠를 추출하여 재활 훈련 단말기로 제공하는 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠 추출 과정; 및
상기 재활 훈련 단말기가, 상기 인지 재활 서버로부터 수신한 맞춤형 재활 훈련 콘텐츠를 출력하여 재활 훈련을 수행시키는 맞춤형 재활 훈련 수행 과정;
을 포함하고,
상기 인지 기능 검사 항목 추출 과정은,
인지 재활 서버가, 심층 신경망(Deep Neural Network) 분석을 통하여 모바일 검사 단말기에서 인지 기능 검사시의 각 인지 기능 검사 항목들의 검사 정확도 순위를 산출하여 정렬하는 과정; 및
다중공선성 (multicollinearity) 및 중복검사 (redundancy)를 일으키는 검사 항목을 배제하고 검사 정확도 높은 상위 검사 항목을 추출하는 과정;
을 포함하고,
상기 인지 기능 검사 항목을 제시하는 과정은,
TTS(Text To Speech)를 활용해 음성을 출력하는 과정; 및
화면을 통해 시각적으로 출력하는 과정;
을 포함하고,
상기 인지 기능 검사 답안 입력 과정은,
STT(Speech To Text)를 활용해 음성을 입력하는 과정; 및
화면 터치를 통해 입력하는 과정;
을 포함하고,
상기 상위 검사 항목은,
배경 정보 항목, 시간지남력 항목, 7개 단어로 된 기억등록 항목, 길만들기 항목, 7개의 단어를 기억하는 기억회상 항목, 기억된 단어와 동일한지 검사하는 기억재인 항목, 동물 단어를 기록하는 언어유창성 항목, 및 그림에 대한 사물 이름대기 항목을 포함하고,
상기 배경 정보 항목은, 피검사자의 배경 정보를 검사하는 항목으로 구성되며,
상기 시간지남력 항목은, 월과 요일에 대한 지각력을 검사하는 항목으로 구성되며,
상기 기억등록 항목은, 기억의 일관성, 반복오류를 포함하는 기억력을 검사하는 7개 단어로 구성되며,
상기 길만들기 항목은, 도면상에서 길을 잇는 검사 항목으로 구성되며, 상기 기억회상 항목은, 앞서 7개 단어를 기억한 것을 회상하는 검사 항목으로 구성이며, 상기 기억재인 항목은, 앞서 기억한 7개의 단어가 제시되었었는지를 검사 항목으로 구성되며, 상기 언어유창성 항목은, 동물의 이름을 대답하는 검사항목으로 구성되며, 상기 이름대기 항목은, 사물 그림을 보여주고 사물 이름을 올바르게 답변하는지를 검사 항목으로 이루어짐을 특징으로 하고,
기억한 7개 단어 암기력을 첫번째로 검사하는 것을 1차시도, 순서가 다른 7개 단어 암기력을 두번째로 검사하는 것을 2차시도, 또 순서가 다른 7개 단어 암기력을 세번째로 검사하는 것을 3차시도라 할 때,
7개의 기억등록 항목에 대한 인지 기능 점수를 산출하는 것은,
최신효과지수 '각 시행에서 마지막 두 단어 회상 총수 / 1, 2, 3차시도에서 맞춘 단어의 총수)'에 의해 산출되는 최신효과지수와,
'1차시도와 2차시도에서 동일하게 회상한 단어의 개수 + 2차시도와 3차시도에서 동일하게 회상한 단어의 개수 + 1차시도와 3차시도에서 동일하게 회상한 단어의 개수'의 합산에 의해 산출되는 일관성 지수와,
'1차시도, 2차시도, 및 3차시도 중에서 반복 오류의 개수'로서 산출되는 반복오류수와,
'1차시도, 2차시도, 및 3차시도 각각에서 첫 두단어 회상 총 개수 / 상기 1차시도, 2차시도, 및 3차시도에서 맞춘 단어의 총 개수'에 의해 산출되는 초두효과지수와,
'1차시도에서 회상한 단어의 총수'로서 산출되는 1차시도정답 개수와,
'2차시도에서 회상한 단어의 총수'로서 산출되는 2차시도정답 개수와,
'3차시도에서 회상한 단어의 총수'로서 산출되는 3차시도정답 개수를 산출함을 특징으로 하고,
기억회상 항목에 대한 인지 기능 점수를 산출하는 것은,
3차시도에서 제시된 7개 단어를 회상하여 맞춘 단어의 총수인 총점'으로서 산출되는 단어목록회상 총점과, 제시되지 않은 단어를 답한 단어의 개수'로서 산출되는 침투오류수를 산출함을 특징으로 하고,
기억재인 항목에 대한 인지 기능 점수를 산출하는 것은,
기억 등록에 제시되지 않은 단어에 '예'라고 반응한 단어의 개수를 오긍정 개수라 하고, 기억 등록에 제시된 단어에 '아니오'라고 반응한 단어의 개수를 오부정 개수라 할 때, (오긍정 개수 - 오부정 개수) / (오긍정 개수 + 오부정 개수)'에 의해 산출되는 반응왜곡지수와,
기억 등록에 제시되지 않은 단어에 '아니오'라고 반응한 단어의 개수와 기억 등록에 제시된 단어에 '예'라고 반응한 단어의 개수를 합한 총개수'로서 산출되는 단어목록재인 총점 검사 항목을 산출함을 특징으로 하고,
1분 이내에 피검사자가 랜덤하게 생각하는 동물 이름을 말하도록 피검사자에게 요청하여 15초 간격으로 피검사자가 응답한 단어를 기록한다고 할 때,
언어유창성 항목에 대한 인지 기능 점수를 산출하는 것은,
'0~15초 동안 동안 피검사자가 답한 동물 이름의 개수'로서 산출되는 0~15초 정반응수와,
'15~30초 동안 동안 피검사자가 답한 동물 이름의 개수'로서 산출되는 15~30초 정반응수와,
'30~45초 동안 동안 피검사자가 답한 동물 이름의 개수'로서 산출되는 30~45초 정반응수와,
'45~60초 동안 동안 피검사자가 답한 동물 이름의 개수'로서 산출되는 45~60초 정반응수와,
'∑(하위 범주에 포함된 단어의 수-1)/(하위범주개수+독립단어개수)'에 의해 산출되는 군집지표와,
'미리 설정된 하위 범주에서 독립단어로 전환하거나, 각각의 독립단어로의 전환한 개수'로서 산출되는 비효율전환지표와,
'미리 설정된 하위 범주에서의 변화 횟수'로서 산출되는 전환지표를 산출함을 특징으로 하는 맞춤형 인지 기능 검사 및 재활 훈련 방법.
Cognitive function test in which the cognitive rehabilitation server extracts cognitive function test items including background information item, temporal orientation item, memory registration item, road making item, memory recall item, memory recognition item, language fluency item, and name waiting item item extraction process;
a process in which the mobile test terminal sequentially outputs the cognitive function test items and presents the cognitive function test items in order to perform a cognitive function test on a subject;
Cognitive function test answer input process in which the mobile test terminal presents test items and then the test subject inputs answer details;
a process of transmitting, by the mobile test terminal, the answer input by the test subject to the cognitive rehabilitation server;
a cognitive function score calculation process in which the cognitive rehabilitation server calculates a cognitive function score based on the patient's answer for each test item;
a customized rehabilitation training content extraction process in which the cognitive rehabilitation server extracts customized rehabilitation training contents according to the calculated cognitive function score of the examinee and provides them to a rehabilitation training terminal; and
a customized rehabilitation training process in which the rehabilitation training terminal outputs the customized rehabilitation training content received from the cognitive rehabilitation server to perform rehabilitation training;
including,
The cognitive function test item extraction process is,
a process in which the cognitive rehabilitation server calculates and aligns the test accuracy ranking of each cognitive function test item during the cognitive function test in the mobile test terminal through deep neural network analysis; and
a process of excluding test items that cause multicollinearity and redundancy and extracting higher-order test items with high test accuracy;
including,
The process of presenting the cognitive function test item is,
The process of outputting voice using TTS (Text To Speech); and
the process of visually outputting through the screen;
including,
The cognitive function test answer input process is,
The process of inputting voice using STT (Speech To Text); and
the process of inputting through screen touch;
including,
The top inspection items are,
Background information item, temporal orientation item, 7-word memory registration item, path making item, memory recall item to remember 7 words, memory item to test whether it is the same as memorized word, language fluency to record animal words an item, and an item name waiting item for the picture;
The background information item is composed of an item for examining the subject's background information,
The time orientation item is composed of items for examining the perceptual ability for the month and day of the week,
The memory registration item consists of 7 words that test memory consistency, including repeat errors,
The road making item is composed of test items linking the road in the drawing, the memory recall item is composed of test items that recall having memorized the previous 7 words, and the memory item is the 7 previously memorized items. It consists of a test item whether a word has been presented, the language fluency item consists of a test item for answering the name of an animal, and the name waiting item shows a picture of an object and answers the object name as a test item characterized by being made
The first attempt is to test the memorization of 7 words in memory, the second attempt is to test the memorization ability of 7 words out of order, the second attempt is to test the memorization ability of 7 words out of order, the third attempt when doing,
Calculating the cognitive function scores for the seven memory registration items is
The latest effect index calculated by the 'total number of recalls of the last two words in each trial / the total number of words matched in the 1st, 2nd, and 3rd attempts)'
By the sum of 'the number of words recalled identically in the 1st and 2nd trials + the number of words recalled equally in the 2nd and 3rd trials + the number of words recalled equally in the 1st and 3rd trials' the resulting consistency index;
the number of repeated errors calculated as 'the number of repeated errors among the 1st attempt, the 2nd attempt, and the 3rd attempt';
The initial effect index calculated by 'total number of first two word recalls in each of the 1st, 2nd, and 3rd attempts / The total number of words matched in the 1st, 2nd, and 3rd attempts' ,
The number of correct answers in the first attempt calculated as 'the total number of words recalled in the first attempt';
The number of correct answers in the second attempt calculated as 'the total number of words recalled in the second attempt';
It is characterized in that the number of correct answers in the third attempt calculated as 'the total number of words recalled in the third attempt' is calculated,
Calculating the cognitive function score for the memory recall item is
It is characterized by calculating the total score of word list recall, calculated as 'total score, which is the total number of words matched by recalling the 7 words presented in the third attempt, and the number of penetration errors calculated as 'the number of words that answered words that were not presented' ,
Calculating the cognitive function score for the memory item is,
When the number of words that responded 'yes' to a word not presented in memory registration is the false positive number, and the number of words that responded 'no' to the word presented in memory registration is the false negative number, (False positive count - The response distortion index calculated by 'number of false negatives) / (number of false positives + number of false negatives),
The total score is calculated as the total number of words that responded 'no' to words not presented in memory registration and the total number of words that responded 'yes' to words presented in memory registration'. characterized by,
When the subject is asked to say the name of an animal that the subject thinks at random within 1 minute, and the words answered by the subject are recorded at 15-second intervals,
Calculating the cognitive function score for the language fluency item is:
The number of correct responses from 0 to 15 seconds calculated as 'the number of animal names answered by the subject during 0 to 15 seconds';
The number of correct responses in 15-30 seconds calculated as 'the number of animal names answered by the subject in 15-30 seconds';
The number of correct responses in 30-45 seconds calculated as 'the number of animal names answered by the subject in 30-45 seconds';
The number of correct responses in 45 to 60 seconds calculated as 'the number of animal names answered by the subject in 45 to 60 seconds';
a clustering index calculated by '∑(number of words in subcategories-1)/(number of subcategories + number of independent words)';
an inefficiency conversion index calculated as 'the number of conversions to independent words in a preset sub-category or conversion to each independent word';
A customized cognitive function test and rehabilitation training method, characterized in that the conversion index calculated as 'the number of changes in a preset sub-category' is calculated.
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