[发明专利]一种基于虚拟现实的认知功能评估系统及方法在审
申请号: | 202110679504.0 | 申请日: | 2021-06-18 |
公开(公告)号: | CN113521723A | 公开(公告)日: | 2021-10-22 |
发明(设计)人: | 舒琳;周煜棹;徐向民;赵艺璇 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学;中山市华南理工大学现代产业技术研究院 |
主分类号: | A63F13/211 | 分类号: | A63F13/211;A63F13/00;A63F13/537;G06K9/62;G06N3/12;G06N20/00 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 林梅繁 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 虚拟现实 认知 功能 评估 系统 方法 | ||
1.一种基于虚拟现实的认知功能评估系统,其特征在于,包括:
VR任务模块,用于提供沉浸式的虚拟现实游戏和虚拟现实游戏的虚拟场景,虚拟现实游戏为需要同步完成的双任务游戏;
人机交互模块,用于接收用户的游戏操作指令并发送给VR任务模块生成游戏反馈,实现用户与虚拟场景交互;还将交互过程中用户的操作数据记录为人机交互数据,将人机交互数据作为用户在虚拟现实任务诱发态下的一种行为数据反馈到VR任务模块并被游戏数据采集模块所采集;
游戏数据采集模块,与VR任务模块相连,采集用户在虚拟现实任务诱发态下的行为数据,行为数据包括用户的游戏表现和人机交互数据,其中用户的游戏表现直接在VR任务模块中产生;游戏数据采集模块对行为数据同步处理后进行存储并发送至数据处理模块;
数据处理模块,对行为数据进行预处理和特征参数提取,最终得到行为数据特征参数;
智能评估模块,对机器学习回归模型进行训练,并使用训练后的机器学习回归模型对用户的行为数据进行认知功能的评分预测;模型训练中使用遗传算法对行为数据特征参数进行特征选择,选择出与认知功能更具相关性的行为数据特征参数,通过选择、交叉、变异不断更新种群,最终得出包含若干个行为特征参数的最优特征子集;训练好的机器学习回归模型根据选择后的行为数据特征参数计算得到最终的认知功能评估结果。
2.根据权利要求1所述的认知功能评估系统,其特征在于,双任务游戏包括Stroop范式任务和过马路任务;虚拟现实游戏的虚拟场景为城镇场景,包括马路、各种车辆、房屋、树木及斑马线;VR任务模块将Stroop范式任务虚拟化,融入到过马路任务的虚拟场景中,构建虚拟现实双任务游戏,使用户同时完成过马路任务和Stroop范式任务;用户在进行过马路任务的同时,用户的视野中央还会出现Stroop范式任务的内容。
3.根据权利要求2所述的认知功能评估系统,其特征在于,虚拟现实游戏包括:
颜色游戏:在VR任务模块的屏幕中央出现具有不同颜色的方块,VR任务模块的音频输出为方块颜色的读音,设定每个方块的显示时间,不同颜色的方块共显示若干次,每一次用户需要在方块的显示时间内判断方块的颜色和音频输出读音中的颜色是否一致,并通过人机交互模块进行相应操作;用户做出判断后或超时没有做出判断,系统自动更换显示下一个方块;与此同时,用户多次往返穿过马路并注意躲避车辆;
字义游戏:在VR任务模块的屏幕中央出现字体颜色统一且固定的汉字,这些汉字为表示不同颜色的汉字,VR任务模块的音频输出为相应汉字的读音,设定每个汉字的显示时间,汉字共显示若干次,每一次用户需要在相应汉字的显示时间内判断汉字所表示的颜色与音频输出读音是否一致,并通过人机交互模块进行相应操作;用户做出判断后或超时没有做出判断,系统自动更换显示下一个汉字;与此同时,用户多次往返穿过马路并注意躲避车辆;
干扰游戏:在VR任务模块的屏幕中央出现字体颜色不同的汉字,这些汉字为表示不同颜色的汉字,音频输出为相应汉字的读音,设定每个汉字的显示时间,汉字共显示若干次,每一次用户需要在相应汉字的显示时间内判断汉字的字体颜色和音频输出读音是否一致,并通过人机交互模块进行相应操作,用户做出判断后或超时没有做出判断,系统自动更换显示下一个字;与此同时,用户多次往返穿过马路并注意躲避车辆。
4.根据权利要求3所述的认知功能评估系统,其特征在于,根据不同的任务,用户的行为数据分为Stroop范式任务和过马路任务的行为数据,其中Stroop范式任务的行为数据包括:回答正确的数量、回答错误的数量、反应时间;过马路任务的行为数据包括:过马路用时、过马路安全时间差、注意力矩阵、过马路前转头次数、行走路线图、是否安全通过。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的认知功能评估系统,其特征在于,数据处理模块对行为数据的预处理包括去噪和归一化,行为数据中噪声来源为用户游戏过程产生的异常行为数据,通过去噪算法识别并删除异常行为数据,再对数据进行归一化处理,对预处理后的数据进行特征参数提取,最终得到的行为数据特征参数为统计特征,统计特征包括数据的最大值、最小值、平均值、标准差及范数。
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