申请/专利权人：杭州师范大学

申请日：2022-01-10

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN114376549B

主分类号：A61B5/026

分类号：A61B5/026;G16H50/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2022.05.10#实质审查的生效;2022.04.22#公开

摘要：本发明公开了一种脑出血微创手术的认知功能评估及预测系统。本发明包括脑出血认知评估交互模块、数据分析模块、数据分析呈现模块、存储模块和显示终端，其中脑出血认知评估交互模块与数据分析模块相连，数据分析模块与数据分析呈现模块相连；数据分析呈现模块与存储模块相连，显示终端通过服务器与脑出血认知评估交互模块和数据分析呈现模块相连。本发明系统设备结构简单，使用方便，通过设置在设备内的认知评估系统交互部件，可以在患者通过一次性评估。通过采集使用者的对脑活动的时间信号进行处理，获取目标血流信号随时间周期性波动特征，并在认知功能加权的基础上评估患者脑出血术后认知功能的效果。

主权项：1.一种脑出血微创手术的认知功能评估及预测系统，其特征在于包括脑出血认知评估交互模块1、数据分析模块2、数据分析呈现模块3、存储模块（4）和显示终端（5），其中脑出血认知评估交互模块1与数据分析模块2相连，数据分析模块2与数据分析呈现模块3相连；数据分析呈现模块3与存储模块（4）相连，显示终端（5）通过服务器与脑出血认知评估交互模块1和数据分析呈现模块3相连；脑出血认知评估交互模块1包括患者信息收集单元（6）、认知量表单元（7）、影像学数据读取单元（8）和专家交互区域单元（9）；认知量表单元（7）、影像学数据读取单元（8）获取的信息通过专家交互区域单元（9）进行特定认知功能的确定；数据分析模块2包括认知评估分析单元（10）和影像预测分析单元（11），其中认知评估分析单元（10）包括语言功能得分及运动功能得分，根据患者术后认知水平给出基于常模水平基准分M及对应大于或者小于常模基准分M±1.5倍标准差的分数，即M±1.5*SD范围内的评分；所述数据分析呈现模块3包含数据分析单元Ⅰ、数据分析单元Ⅱ、数据分析单元Ⅲ；其中数据分析呈现单元Ⅰ用于患者语言功能及运动功能分析的呈现；数据分析呈现单元Ⅱ用于患者脑部血流信号低频振幅分析的呈现；数据分析呈现单元Ⅲ用于患者脑部血流信号低频振幅与量表得分进行加权统计后的呈现；所述的认知量表单元（7）、影像学数据读取单元（8）分别与数据分析模块3中认知评估分析单元（10）和影像预测分析单元（11）相连接；数据分析模块2根据脑出血认知评估交互模块1采集得到的低频振幅值信息和认知功能量表信息进行数据分析，并将分析结果发送给数据分析呈现模块3；脑出血认知评估交互模块1和数据分析呈现模块3与显示终端（5）连接；显示终端（5）设置有数字化显示界面，可选择任意监测数据进行实时显示或回放显示；该脑出血微创手术的认知功能评估及预测系统的实现具体包括如下步骤：步骤S1：通过脑出血认知评估交互模块1对患者认知参数进行输入与设置；步骤S2：设置患者评估模式，对认知参数中的语言功能参数和运动功能参数进行设置；步骤S3：对显示终端（5）显示的低频振幅值信息和认知功能量表信息进行加权，从而进行脑出血术后认知功能效果的评估；步骤S1具体如下：患者信息收集单元用于收集病人基本信息，包括姓名、年龄、性别、病灶、入院情况；认知量表单元（7）用于获取评分量表；影像学数据读取单元（8）用于获取影像扫描；步骤S2具体如下：步骤S21：获取脑出血认知评估交互模块1采集的认知量表数据和脑活动时采集的血流信号，将患者脑部活动时间信号形成一个时域信号；步骤S22：对患者脑部活动时间信号的时域信号进行傅里叶变换，以获取病灶区域频域的振幅分布； ；其中，表示频率，代表时间，为复变函数；f表示傅里叶变换公式；步骤S23：根据所关注的周期即频段和傅里叶变化结果，进一步计算患者脑部血流信号的周期性波动D： ；其中，ω表示频率，T表示周期时间，FT为傅里叶变化函数，n表示当前频带频点数量；步骤S24：根据患者认知评估信息对脑部血流信号的周期性波动进行加权计算，认知评估信息包括语言情况和运动情况，加权计算如下： ；其中，表示加权低频振幅，表示大脑不同区域血流信号，为认知评估量表中大脑不同区域血流信号对应的权重，k表示当前需加权的数量总和；步骤S25：将患者脑部血流周期波动值进行全脑体素平均后，计算最后脑出血患者加权低频振幅ALFF； ；其中，表示加权后的低频振幅；表示运动区的低频振幅；表示运动区的功能评分；表示语言区的低频振幅；表示语言区的功能评分；表示总分。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州师范大学 一种脑出血微创手术的认知功能评估及预测系统

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