[发明专利]一种基于虚拟现实的阿尔兹海默症康复训练及能力评估系统在审

专利信息
申请号: 201911123016.0 申请日: 2019-11-16
公开(公告)号: CN111063416A 公开(公告)日: 2020-04-24
发明(设计)人: 翟广涛 申请(专利权)人: 嘉兴赛科威信息技术有限公司
主分类号: G16H20/30 分类号: G16H20/30;G16H50/20;A61B5/00
代理公司: 嘉兴启帆专利代理事务所(普通合伙) 33253 代理人: 丁鹏
地址: 314000 浙江省嘉兴市平*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 虚拟现实 阿尔兹海默症 康复训练 能力 评估 系统
【说明书】:

发明提供一种基于虚拟现实的阿尔兹海默症康复训练及能力评估系统,包括:康复训练模块,用于对阿尔兹海默症患者进行认知及社交方面的康复训练;能力评估模块,用于收集康复训练模块生成的视觉注意力信息、行为方式信息和社会交往能力信息,并根据上述信息进行综合评估,生成综合评估结果;反馈模块,用于将评估结果反馈至康复训练模块,对康复训练内容及流程进行更改。本发明通过使用虚拟现实技术将被测者的行为模式放大,并结合人工智能技术对数据进行分析处理,通过与标准对照组及阿尔兹海默症对照组进行比对,可以得到综合的评估结果,并可以结合实时反馈和阶段反馈调整康复训练的内容及流程,自适应阿尔兹海默症患者的当前状态。

技术领域

本发明涉及一种阿尔兹海默症康复训练及能力评估系统,具体地,涉及一种基于虚拟现实的阿尔兹海默症康复训练及能力评估系统。

背景技术

阿尔兹海默症(Alzheimer disease,AD),也称老年性痴呆症,是一种中枢神经系统变性病,起病隐袭,病程呈慢性进行性,是老年期痴呆最常见的一种类型。主要表现为渐进性记忆障碍、认知功能障碍、人格改变及语言障碍等神经精神症状,严重影响社交、职业与生活功能。AD的病因及发病机制尚未阐明,特征性病理改变为β淀粉样蛋白沉积形成的细胞外老年斑和tau蛋白过度磷酸化形成的神经细胞内神经原纤维缠结,以及神经元丢失伴胶质细胞增生等。

目前,阿尔兹海默症患者的康复训练主要分为两部分,一部分是康复机构的辅导人员通过药物于非药物治疗等方式对阿尔兹海默症患者进行治疗和康复;另外一部分是家属通过长期的陪伴教育及行为干预进行疏导。两种方式均对家庭及社会造成巨大的压力,而且康复机构的辅导人员和家属均不是专业的治疗医师,很难通过阿尔兹海默症患者的反馈来进行辅导的调整。而且目前,市面上的阿尔兹海默症辅助康复系统主要是通过平板或大屏幕来进行辅助教育,这种辅助教育方式无法带给阿尔兹海默症患者真正的模拟现实的各种体验,对阿尔兹海默症患者的认知、行为及社交融合教育是灌输式的。目前,对阿尔兹海默症患者的能力评估一般停留在通过主治医师的长期的观察或家属的一般叙述上来进行评估,主治医师的长期观察费时费力,难以普及,而家属的观察叙述又难以确保准确性。因此,快速的,同时又相对稳定的、准确的评估系统对阿尔兹海默症患者的康复训练极其重要。

虚拟现实技术是仿真技术的一个重要方向,虚拟现实技术(VR)主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感设备等方面。模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。感知是指理想的VR应该具有一切人所具有的感知。除计算机图形技术所生成的视觉感知外,还有听觉、触觉、力觉、运动等感知,甚至还包括嗅觉和味觉等,也称为多感知。自然技能是指人的头部转动,眼睛、手势、或其他人体行为动作,由计算机来处理与参与者的动作相适应的数据,并对用户的输入作出实时响应,并分别反馈到用户的五官。传感设备是指三维交互设备。

人工智能领域的深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征,并且能够建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

使用虚拟现实技术并结合适当的内容能够将被测者的行为模式放大,并结合人工智能技术对数据进行分析处理,能够对被测者的神经回路进行一定程度的模拟,通过与标准对照组及阿尔兹海默症对照组进行比对,可以得到综合的评估结果。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于虚拟现实的阿尔兹海默症康复训练及能力评估系统,该系统利用头戴式虚拟现实系统对阿尔兹海默症患者进行康复训练,并同时采集阿尔兹海默症患者的视觉注意、行为及社交数据,进行综合的评估,实时或阶段性的反馈到阿尔兹海默症患者的康复训练中,使康复训练的内容及流程及时调整,自适应阿尔兹海默症患者的当前状态。

一种基于虚拟现实的阿尔兹海默症康复训练及能力评估系统,包括:

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