[发明专利]一种基于日常行为分析的帕金森症预警系统

说明书

本发明公开了一种基于日常行为分析的帕金森症预警系统；涉及计算机视觉与深度学习技术领域；包括视频采集模块、视频分析模块、控制器、数据库、处理终端、行为分析模块、报警模块以及特定行为任务模块；本发明采用多方位高空间分辨率摄像头，利用计算机视觉与深度学习技术，无需借助其他硬件设备，通过对人的躯干19个关节点进行识别追踪与骨骼分析，准确捕获TIA相关症状的行为特征，如：睡眠障碍、失去平衡、认知功能障碍、运动功能障碍，实现了日常活动行为捕捉与特定行为任务模块评分分析，与正常的日常行为和行为评分值进行比较，客观判断测试者是否患有帕金森症风险；进而达到帕金森患者早期预警作用。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与深度学习技术领域，应用于测试者日常生活；具体涉及一种基于日常行为分析的帕金森症预警系统。

背景技术

帕金森病(PD)是一种常见的中老年神经系统退行性疾病，主要以黑质多巴胺能神经元进行性退变和路易小体形成的病理变化，纹状体区多巴胺递质降低、多巴胺与乙酰胆碱递质失平衡的生化改变，震颤、肌强直、动作迟缓、姿势平衡障碍的运动症状和睡眠障碍、嗅觉障碍、自主神经功能障碍、认知和精神障碍等非运动症状的临床表现为显著特征。同时，帕金森病是仅次于阿尔茨海默氏病的第二大最常见的神经退行性疾病。我国65岁以上人群患病率为1.7％，未来我国帕金森病患病人数将从2005年的199万人上升到2030年的500万人，几乎占到全球帕金森病患病人数的一半。随着疾病的进展，帕金森病的运动和非运动症状会逐渐加重，一方面会损害患者本身的日常活动，另一方面，也会带来巨大的社会和医疗负担。因此，早发现、早治疗对于帕金森症患者生活质量、生存与社会发展而言具备重大意义；

帕金森病发展过程中可以分为三个阶段：临床前、前驱期与运动受损期。当帕金森病被患者发现并被临床医生诊断时，黑质(SN)中约50％甚至超过50％的多巴胺能细胞发生变性。从神经退行性变开始到典型运动症状出现之间的时间间隔称为帕金森病的前驱期。在初步诊断为帕金森病之前，这一阶段的持续时间仍然是一个有争议的问题，据估计将持续几年甚至数十年。帕金森病病程发展不可逆，而目前所有药物和手术治疗均只能改善患者的临床症状，无法治愈疾病。已开展的针对发病患者的神经保护药物临床试验尚未获得确切的阳性结果，可能原因之一是干预治疗的时间太晚，已错过疾病的代偿期。因此，实现帕金森病患者前驱期精确诊断对于早期帕金森病预警具有重要作用；

帕金森前驱期患者在临床上存在运动功能障碍、睡眠异常、失去平衡等一系列症状，在日常活动中会表现出异常行为。在临床上，通常通过行为评分量表、影像检测手段进行疾病诊断与评估。此外，与依据运动症状作为帕金森病临床诊断的核心症状不同，帕金森病前驱期依赖的核心证据为非运动症状，包括快动眼睡眠期行为障碍(RBD)、嗅觉障碍、视觉障碍、便秘、抑郁或焦虑、白日嗜睡、体位性低血压、排尿障碍及性功能障碍等。同时，帕金森病前驱期可以存在独立且轻微的运动症状，甚至有证据表明部分患者在帕金森病诊断前10年即出现震颤。然而，以上症状在人们日常生活中，不易被发觉或容易被人们忽略，耽误及时的医院就诊时间，最终导致晚期帕金森病危及生命。因此，在日常生活中精确智能自动检测前驱期帕金森病患者异常行为，实现疾病检测，对于早期帕金森病预警起着重要作用。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于日常行为分析的帕金森症预警系统。本发明利用计算机视觉与深度学习技术；在居家、养老院环境下布置多个高空间分辨率摄像头，实现全自动化对人的躯干多个身体关节点识别与追踪，应用于测试者日常生活中，实现了日常活动行为捕捉与特定行为任务模块评分分析，与正常的日常行为和行为评分值进行比较，客观判断测试者是否患有帕金森症风险，进而达到帕金森患者早期预警作用。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于日常行为分析的帕金森症预警系统，包括视频采集模块、视频分析模块、控制器、数据库、处理终端、行为分析模块、报警模块以及特定行为任务模块；

所述视频分析模块用于接收高空间分辨率摄像头拍摄的视频并进行分析，具体分析步骤为：