基于多元生物學特征的智能帕金森癥輔助診斷方法和裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術涉及一種基于多元生物學特征的智能輔助診斷方法和裝置。本發明專利技術提供的帕金森癥輔助診斷方法，包括：根據第一離散度、第一相似度、第二離散度、第二相似度、第三離散度、第三相似度、第四離散度和第四相似度的結果信息，向每一結果信息分配對應的權重系數，依據每一結果信息和該結果信息對應的權重系數，獲取帕金森癥的輔助診斷結果，輸出所述帕金森癥的輔助診斷結果。本發明專利技術提供的帕金森癥輔助診斷方法根據獲取的被測者多元生物學特征生成用于客觀評價被測者的帕金森癥嚴重程度的輔助診斷信息。

Aided diagnosis method and device of intelligent Parkinson's disease based on multivariate biological characteristics

The invention relates to an intelligent auxiliary diagnosis method and device based on multivariate biological characteristics. The method of Parkinson's disease assisted diagnosis includes: according to the results information of first dispersion, first similarity, second dispersion, second similarity, third dispersion, third similarity, fourth divergence, and fourth similarity, the weight coefficients of each result information are allocated to each result letter, according to each result letter. The weight coefficient corresponding to the result information is obtained from the auxiliary diagnosis results of Parkinson's disease, and the auxiliary diagnosis result of the Parkinson disease is outputted. The Parkinson AIDS diagnosis method provided by the present invention generates auxiliary diagnostic information for evaluating the severity of Parkinson's disease objectively according to the multivariate biological characteristics obtained by the measured person.

【技術實現步驟摘要】
基于多元生物學特征的智能帕金森癥輔助診斷方法和裝置
本專利技術涉及醫學信息智能化
，尤其涉及一種基于多元生物學特征的智能帕金森癥輔助診斷方法和裝置。
技術介紹
帕金森癥是一種老年人多見的神經系統變性疾病。50％～80％的帕金森癥病例都是在患者疾病進展到癥狀十分明顯，甚至影響生活質量而就診時才被發現，從而失去了早期治療的較佳時機。中重度帕金森癥人群的治療難度更大，醫療負擔更重。帕金森癥起病隱襲，帕金森癥人群利用現有的輔助檢查技術，其各項指標多無異常改變。因此，目前帕金森癥通常依靠經驗豐富的神經內科醫生根據病史、臨床癥狀及繁瑣復雜的體征檢查進行診斷。由于醫生的從業經驗、醫療機構的醫療技術水平參差不齊，往往不能早期發現并正確診斷帕金森癥。上述缺陷是本領域技術人員期望克服的。
技術實現思路
(一)要解決的技術問題為了解決現有技術的上述問題，本專利技術提供一種基于多元生物學特征的智能帕金森癥輔助診斷方法和裝置。本專利技術提供的帕金森癥輔助診斷方法和裝置利用計算機程序對獲取的多元化生物學特征分別進行獨立分析，提取多種靶向性生物標記，以提供包括聲紋特征、靜止性肌肉震顫特征、肢體肌肉強直特征、面具臉特征等多種客觀輔助診斷依據；并對該多種靶向性生物標記進行集成分析，在上述客觀輔助診斷依據的基礎上，提供對應于被測者的帕金森癥嚴重程度的輔助診斷信息集合，并生成帕金森癥輔助診斷報告，可提高各級醫療機構以及養老服務機構診斷帕金森癥的準確率和效率。(二)技術方案為了達到上述目的，第一方面，本專利技術采用的主要技術方案包括：一種基于多元生物學特征的智能帕金森癥輔助診斷方法，包括：根據第一離散度、第一相似度、第二離散度、第二相似度、第三離散度、第三相似度、第四離散度和第四相似度的結果信息，向每一結果信息分配對應的權重系數，依據每一結果信息和該結果信息對應的權重系數，獲取帕金森癥的輔助診斷結果，輸出所述帕金森癥的輔助診斷結果；其中，所述第一離散度和第一相似度的結果信息采用以下步驟獲?。航邮湛蛻舳藗鬏數谋粶y者的第一靶向性生物標記，將所述第一靶向性生物標記通過第一特征識別與分析系統處理，獲取所述第一靶向性生物標記與健康人群的特征圖譜比對的第一離散度，以及獲取所述第一靶向性生物標記與帕金森癥人群的特征圖譜比對的第一相似度；所述第一特征識別與分析系統中的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜均是預先建立的；所述第二離散度和第二相似度的結果信息采用以下步驟獲取：接收客戶端傳輸的被測者的第二靶向性生物標記，將所述第二靶向性生物標記通過第二特征識別與分析系統處理，獲取所述第二靶向性生物標記與健康人群的特征圖譜比對的第二離散度，以及獲取所述第二靶向性生物標記與帕金森癥人群的特征圖譜比對的第二相似度；所述第二特征識別與分析系統中的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜均是預先建立的；所述第三靶向性生物標記的判斷結果的結果信息采用以下步驟獲?。航邮湛蛻舳藗鬏數谋粶y者的第三靶向性生物標記，將所述第三靶向性生物標記通過第三特征識別與分析系統處理，獲取所述第三靶向性生物標記與健康人群的特征圖譜比對的第三離散度，以及獲取所述第三靶向性生物標記與帕金森癥人群的特征圖譜比對的第三相似度；所述第三特征識別與分析系統中的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜均是預先建立的；所述第四離散度和第四相似度的結果信息采用以下步驟獲?。航邮湛蛻舳藗鬏數谋粶y者的第四靶向性生物標記，將所述第四靶向性生物標記通過第四特征識別與分析系統處理，獲取所述第四靶向性生物標記與健康人群的特征圖譜比對的第四離散度，以及獲取所述第四靶向性生物標記與帕金森癥人群的特征圖譜比對的第四相似度；所述第四特征識別與分析系統中的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜均是預先建立的；其中，所述第一靶向性生物標記、第二靶向性生物標記、第三靶向性生物標記和第四靶向性生物標記均不相同，且均為用于判斷所述帕金森癥的人體生物學特征。具體地，所述的方法中，所述第一靶向性生物標記包括：與預設音頻樣本對應的屬于被測者的聲紋特征；所述第二靶向性生物標記包括：通過傳感設備獲取的第一預設時間段內被測者的肢體靜止時的肌肉震顫信息；所述第三靶向性生物標記包括：通過另一傳感設備獲取的第二預設時間段內反映被測者的肢體肌肉強直和/或運動障礙的信息；所述第四靶向性生物標記包括：通過圖像采集設備獲取的第三預設時間段內被測者的面部表情肌肉運動和/或眨眼頻率的信息。具體地，在接收客戶端傳輸的被測者的第一靶向性生物標記的步驟之前，所述方法還包括：建立第一特征識別與分析系統的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜；所述帕金森癥人群的特征圖譜包括：不同程度帕金森癥的特征圖譜；建立第二特征識別與分析系統的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜；所述帕金森癥人群的特征圖譜包括：不同程度帕金森癥的特征圖譜；建立第三特征識別與分析系統的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜；所述帕金森癥人群的特征圖譜包括：不同程度帕金森癥的特征圖譜；建立第四特征識別與分析系統的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜，所述帕金森癥人群的特征圖譜包括：不同程度帕金森癥的特征圖譜。具體地，所述的方法中，建立第一特征識別與分析系統的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜的步驟，包括：采集多個與預設音頻樣本對應的屬于健康人群的語音數據，采集多個與預設音頻樣本對應的屬于帕金森癥的語音數據，獲得語音數據庫；對所述語音數據庫中的每一個語音數據進行預處理，并采用重復剪輯算法對預處理后的每一個語音數據進行處理，以及采用隨機森林分類器對重復剪輯算法處理后的語音數據進行分類識別，提取語音特征組合參數，并獲得健康人群的聲紋特征圖譜、帕金森癥人群的聲紋特征圖譜；其中，所述隨機森林分類器為通過分析對應于不同程度的帕金森癥的語音數據的成分特征、變化規律和/或不規則信息訓練的。具體地，所述的方法中，建立第二特征識別與分析系統的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜的步驟，包括：獲取多個健康人群在第一預設時間段內肢體靜止時的肌肉震顫頻率與峰值信息；獲取多個帕金森癥人群在第一預設時間段內肢體靜止時的肌肉震顫頻率與峰值信息；以健康人群的靜止性肌肉震顫頻率與峰值信息為基準，識別帕金森癥的靜止性肌肉震顫特征，獲得健康人群的靜止性肌肉震顫特征圖譜、帕金森癥人群的靜止性肌肉震顫特征圖譜。具體地，所述的方法中，建立第三特征識別與分析系統的健康人群的特征信息、帕金森癥人群的特征信息的步驟，包括：獲取多個健康人群在第二預設時間段內肢體運動時的加速度和/或角速度信息；獲取多個帕金森癥人群在第二預設時間段內肢體運動時的加速度和/或角速度信息；以健康人群的加速度和/或角速度信息為基準，識別帕金森癥的肢體肌肉強直特征，獲得健康人群的肢體運動特征圖譜、帕金森癥人群的肢體肌肉強直特征圖譜。具體地，所述的方法中，建立第四特征識別與分析系統的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜的步驟，包括：獲取多個屬于健康人群的面部表情肌肉運動信息，獲取多個屬于帕金森癥人群的面部表情遲緩特征參數和眨眼頻率參數；以健康人群的面部表情肌肉運動信息為基準，對所述面部表情遲緩特征參數和/或眨眼頻率參數進行深度學習，識別帕金森癥人本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種基于多元生物學特征的智能帕金森癥輔助診斷方法，其特征在于，包括：根據第一離散度、第一相似度、第二離散度、第二相似度、第三離散度、第三相似度、第四離散度和第四相似度的結果信息，向每一結果信息分配對應的權重系數，依據每一結果信息和該結果信息對應的權重系數，獲取帕金森癥的輔助診斷結果，輸出所述帕金森癥的輔助診斷結果；其中，所述第一離散度和第一相似度的結果信息采用以下步驟獲?。航邮湛蛻舳藗鬏數谋粶y者的第一靶向性生物標記，將所述第一靶向性生物標記通過第一特征識別與分析系統處理，獲取所述第一靶向性生物標記與健康人群的特征圖譜比對的第一離散度，以及獲取所述第一靶向性生物標記與帕金森癥人群的特征圖譜比對的第一相似度；所述第一特征識別與分析系統中的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜均是預先建立的；所述第二離散度和第二相似度的結果信息采用以下步驟獲?。航邮湛蛻舳藗鬏數谋粶y者的第二靶向性生物標記，將所述第二靶向性生物標記通過第二特征識別與分析系統處理，獲取所述第二靶向性生物標記與健康人群的特征圖譜比對的第二離散度，以及獲取所述第二靶向性生物標記與帕金森癥人群的特征圖譜比對的第二相似度；所述第二特征識別與分析系統中的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜均是預先建立的；所述第三靶向性生物標記的判斷結果的結果信息采用以下步驟獲取：接收客戶端傳輸的被測者的第三靶向性生物標記，將所述第三靶向性生物標記通過第三特征識別與分析系統處理，獲取所述第三靶向性生物標記與健康人群的特征圖譜比對的第三離散度，以及獲取所述第三靶向性生物標記與帕金森癥人群的特征圖譜比對的第三相似度；所述第三特征識別與分析系統中的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜均是預先建立的；所述第四離散度和第四相似度的結果信息采用以下步驟獲?。航邮湛蛻舳藗鬏數谋粶y者的第四靶向性生物標記，將所述第四靶向性生物標記通過第四特征識別與分析系統處理，獲取所述第四靶向性生物標記與健康人群的特征圖譜比對的第四離散度，以及獲取所述第四靶向性生物標記與帕金森癥人群的特征圖譜比對的第四相似度；所述第四特征識別與分析系統中的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜均是預先建立的；其中，所述第一靶向性生物標記、第二靶向性生物標記、第三靶向性生物標記和第四靶向性生物標記均不相同，且均為用于判斷所述帕金森癥的人體生物學特征。...

【技術特征摘要】
1.一種基于多元生物學特征的智能帕金森癥輔助診斷方法，其特征在于，包括：根據第一離散度、第一相似度、第二離散度、第二相似度、第三離散度、第三相似度、第四離散度和第四相似度的結果信息，向每一結果信息分配對應的權重系數，依據每一結果信息和該結果信息對應的權重系數，獲取帕金森癥的輔助診斷結果，輸出所述帕金森癥的輔助診斷結果；其中，所述第一離散度和第一相似度的結果信息采用以下步驟獲?。航邮湛蛻舳藗鬏數谋粶y者的第一靶向性生物標記，將所述第一靶向性生物標記通過第一特征識別與分析系統處理，獲取所述第一靶向性生物標記與健康人群的特征圖譜比對的第一離散度，以及獲取所述第一靶向性生物標記與帕金森癥人群的特征圖譜比對的第一相似度；所述第一特征識別與分析系統中的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜均是預先建立的；所述第二離散度和第二相似度的結果信息采用以下步驟獲?。航邮湛蛻舳藗鬏數谋粶y者的第二靶向性生物標記，將所述第二靶向性生物標記通過第二特征識別與分析系統處理，獲取所述第二靶向性生物標記與健康人群的特征圖譜比對的第二離散度，以及獲取所述第二靶向性生物標記與帕金森癥人群的特征圖譜比對的第二相似度；所述第二特征識別與分析系統中的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜均是預先建立的；所述第三靶向性生物標記的判斷結果的結果信息采用以下步驟獲?。航邮湛蛻舳藗鬏數谋粶y者的第三靶向性生物標記，將所述第三靶向性生物標記通過第三特征識別與分析系統處理，獲取所述第三靶向性生物標記與健康人群的特征圖譜比對的第三離散度，以及獲取所述第三靶向性生物標記與帕金森癥人群的特征圖譜比對的第三相似度；所述第三特征識別與分析系統中的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜均是預先建立的；所述第四離散度和第四相似度的結果信息采用以下步驟獲?。航邮湛蛻舳藗鬏數谋粶y者的第四靶向性生物標記，將所述第四靶向性生物標記通過第四特征識別與分析系統處理，獲取所述第四靶向性生物標記與健康人群的特征圖譜比對的第四離散度，以及獲取所述第四靶向性生物標記與帕金森癥人群的特征圖譜比對的第四相似度；所述第四特征識別與分析系統中的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜均是預先建立的；其中，所述第一靶向性生物標記、第二靶向性生物標記、第三靶向性生物標記和第四靶向性生物標記均不相同，且均為用于判斷所述帕金森癥的人體生物學特征。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一靶向性生物標記包括：與預設音頻樣本對應的屬于被測者的聲紋特征；所述第二靶向性生物標記包括：通過傳感設備獲取的第一預設時間段內被測者的肢體靜止時的肌肉震顫信息；所述第三靶向性生物標記包括：通過另一傳感設備獲取的第二預設時間段內反映被測者的肢體肌肉強直和/或運動障礙的信息；所述第四靶向性生物標記包括：通過圖像采集設備獲取的第三預設時間段內被測者的面部表情肌肉運動和/或眨眼頻率的信息。3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，接收客戶端傳輸的被測者的第一靶向性生物標記的步驟之前，所述方法還包括：建立第一特征識別與分析系統的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜；所述帕金森癥人群的特征圖譜包括：不同程度帕金森癥的特征圖譜；建立第二特征識別與分析系統的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜；所述帕金森癥人群的特征圖譜包括：不同程度帕金森癥的特征圖譜；建立第三特征識別與分析系統的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜；所述帕金森癥人群的特征圖譜包括：不同程度帕金森癥的特征圖譜；建立第四特征識別與分析系統的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜，所述帕金森癥人群的特征圖譜包括：不同程度帕金森癥的特征圖譜。4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，建立第一特征識別與分析系統的健康人群的特征圖譜、帕金森癥人群的特征圖譜的步驟，包括：采集多個與預設音頻樣本對應的屬于健康人群的語音數據，采集多個與預設音頻樣本對應的屬于帕金森癥的語音數據，獲得語音數據庫；對所述語音數據庫中的每一個語音數據進行預處理，并采用重復剪輯算法對預處理后的每一個語音數據進行處理，以及采用隨機森林分類器對重復剪輯算法處理后的語音數據進行分類識別，提取語音特征組合參數，并獲得健康人群的聲紋特征圖譜、帕金森癥人群的聲紋特征圖譜；其中，所述隨機森林分類器為通過分析對應于不同程度的帕金森癥的語音數據的...

【專利技術屬性】
技術研發人員：陳霄，王平，徐迎新，
申請(專利權)人：陳霄，王平，徐迎新，
類型：發明
國別省市：北京,11