【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及醫(yī)療康復評價，具體為一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、神經(jīng)內(nèi)科疾病康復領(lǐng)域是醫(yī)學研究中至關(guān)重要的一環(huán)，涵蓋了多種疾病，如腦梗死、腦出血、帕金森病等，這些疾病往往伴隨著不同程度的神經(jīng)功能缺損，嚴重影響患者的生活質(zhì)量，隨著醫(yī)療技術(shù)的不斷進步，對神經(jīng)內(nèi)科疾病康復程度的評價日益受到重視，康復評價不僅有助于醫(yī)生準確掌握患者的康復進展，還能為制定和調(diào)整康復計劃提供科學依據(jù)，近年來，隨著基因測序技術(shù)的飛速發(fā)展和神經(jīng)科學研究的深入，個體基因數(shù)據(jù)與大腦神經(jīng)元突觸微觀特征在神經(jīng)內(nèi)科康復評價中的應用逐漸受到關(guān)注，為康復評價提供了新的視角和可能。
2、然而，傳統(tǒng)的神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法大多側(cè)重于宏觀層面的神經(jīng)功能表現(xiàn)，如通過神經(jīng)功能缺損評分量表來評估患者的運動、感覺、認知等功能恢復情況，這些宏觀層面的評估雖然在一定程度上能夠反映患者的康復狀態(tài)，但往往缺乏對于神經(jīng)功能修復根源層面的深入考量，特別是在利用基因數(shù)據(jù)和突觸微觀特征進行評價時，傳統(tǒng)方法存在明顯的局限性，例如，在基因篩選方面，傳統(tǒng)方法多依賴通用的基因篩選模式，缺乏針對神經(jīng)內(nèi)科疾病康復特有的神經(jīng)發(fā)育、修復機制進行精準定位，這導致關(guān)鍵基因信息的提取不夠精確，難以全面反映患者個體在神經(jīng)修復方面的遺傳特征，此外，在突觸可塑性指標設定上，傳統(tǒng)方法也往往較為簡單和片面，難以全方位反映神經(jīng)細胞間連接重建的程度，這些局限性限制了傳統(tǒng)方法在神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價中的準確性和有效性。
3、針對上述問題，有必要對現(xiàn)有的神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法及系統(tǒng)進行優(yōu)化，通過數(shù)
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的就是為了彌補現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法及系統(tǒng)，它能夠運用創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)分析與指標建立手段，整合個體基因?qū)用嫘畔⒁约吧窠?jīng)元突觸微觀結(jié)構(gòu)和功能相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個更為全面、精準的康復程度評價體系，通過深入挖掘與神經(jīng)發(fā)育、修復緊密相關(guān)的關(guān)鍵基因信息，并創(chuàng)造性地建立突觸可塑性量化指標，本專利技術(shù)能夠從根源上深入了解神經(jīng)功能修復情況，同時，借助人工智能算法構(gòu)建個性化康復軌跡預測模型，實現(xiàn)了對患者康復過程的精準預測、實時評價以及動態(tài)調(diào)整康復計劃，相較于傳統(tǒng)方法，本專利技術(shù)不僅提高了康復評價的準確性和有效性，還為神經(jīng)內(nèi)科疾病的康復治療提供了更具針對性、科學性的技術(shù)支撐，有助于顯著提高康復效果，改善患者的生活質(zhì)量。
2、本專利技術(shù)為解決上述技術(shù)問題，提供如下技術(shù)方案：一方面，一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，該方法包括以下具體步驟：
3、數(shù)據(jù)采集：對神經(jīng)內(nèi)科患者進行全基因組測序，獲取患者的全基因組數(shù)據(jù)，收集患者初始的病情嚴重程度數(shù)據(jù)并由專業(yè)神經(jīng)內(nèi)科醫(yī)生依據(jù)既定的病情評估標準對患者初次就診時的癥狀表現(xiàn)進行評估，同時采集患者的基礎(chǔ)身體狀況數(shù)據(jù)，另外借助超高分辨率顯微鏡成像技術(shù)結(jié)合神經(jīng)細胞標記方法，對大腦神經(jīng)元突觸的形態(tài)、數(shù)量和密度進行定期觀察記錄，并配合在體電生理記錄技術(shù)，監(jiān)測突觸傳遞效率和突觸后電位變化功能參數(shù)在康復過程中的動態(tài)改變；
4、關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性指標建立：將全基因組測序獲取的數(shù)據(jù)導入生物信息學分析軟件平臺，對原始基因序列數(shù)據(jù)進行質(zhì)量篩選、序列比對以及注釋操作，基于神經(jīng)內(nèi)科疾病康復特有的神經(jīng)發(fā)育和修復機制，運用生物信息學分析與醫(yī)學知識融合策略，深入挖掘與神經(jīng)發(fā)育和修復緊密相關(guān)的基因信息，針對通過超高分辨率顯微鏡成像技術(shù)采集到的神經(jīng)元突觸微觀結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)，以及在體電生理記錄技術(shù)獲取的突觸傳遞效率和突觸后電位變化參數(shù)數(shù)據(jù)，通過量化計算方式反映神經(jīng)細胞之間連接重建的程度，對于突觸微觀結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)，運用圖像分析算法，對不同時間點采集的圖像數(shù)據(jù)進行比對分析，計算突觸新生率，對于突觸功能參數(shù)數(shù)據(jù)，以康復治療開始時首次記錄的數(shù)據(jù)為基線，按照固定時間間隔，對比分析不同時間節(jié)點的參數(shù)變化情況，通過算法得出突觸傳遞效能提升幅度等反映突觸功能可塑性變化的量化指標；
5、個性化康復軌跡預測模型構(gòu)建：將提取的關(guān)鍵基因信息、建立的突觸可塑性量化指標以及采集到的患者初始病情嚴重程度數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)身體狀況數(shù)據(jù)作為輸入特征，利用人工智能算法構(gòu)建個性化康復軌跡預測模型，通過對大量已有神經(jīng)內(nèi)科康復案例數(shù)據(jù)進行訓練學習，使模型能夠依據(jù)輸入的新患者特征數(shù)據(jù)預測出該患者在不同時間節(jié)點下預期的康復狀態(tài)指標，形成個性化康復軌跡預測曲線；
6、康復程度實時評價：在患者康復過程中，按照預定的時間間隔，采集患者當前實際的康復狀態(tài)指標，將實際康復狀態(tài)指標與預測模型輸出的對應時間節(jié)點的預測康復狀態(tài)指標進行對比分析，計算兩者之間的差異程度，依據(jù)評價標準來確定當前患者的康復程度評價結(jié)果；
7、評價指標權(quán)重調(diào)整與康復計劃優(yōu)化：根據(jù)實時評價結(jié)果中實際康復表現(xiàn)與預測軌跡的差異情況，動態(tài)調(diào)整后續(xù)康復評價中各指標的權(quán)重，同時依據(jù)調(diào)整后的評價指標權(quán)重以及實際康復進展情況，優(yōu)化后續(xù)的康復計劃，調(diào)整康復訓練的內(nèi)容、強度和頻率，生成更貼合患者個體當前康復需求的個性化康復方案。
8、進一步地，所述關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性指標建立步驟中，基于神經(jīng)內(nèi)科疾病康復特有的神經(jīng)發(fā)育和修復機制，深入挖掘與神經(jīng)發(fā)育、修復緊密相關(guān)的關(guān)鍵基因信息，具體地，參考大量神經(jīng)內(nèi)科領(lǐng)域權(quán)威的臨床研究成果、基礎(chǔ)醫(yī)學實驗數(shù)據(jù)以及專業(yè)醫(yī)學知識庫，依據(jù)基因在包括神經(jīng)細胞分化、神經(jīng)遞質(zhì)調(diào)節(jié)、神經(jīng)元再生及突觸可塑性調(diào)控的神經(jīng)發(fā)育和修復環(huán)節(jié)中所發(fā)揮的作用，設定篩選規(guī)則與算法，從預處理后的全基因組數(shù)據(jù)中篩選出關(guān)鍵基因信息，并將基因序列特征、功能描述以及相關(guān)調(diào)控信息整合起來，構(gòu)建形成患者個體專有的具有疾病針對性的關(guān)鍵基因數(shù)據(jù)集。
9、更進一步地，所述關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性指標建立步驟中，設定篩選規(guī)則與算法，從預處理后的全基因組數(shù)據(jù)中篩選出關(guān)鍵基因信息，其算法公式為：，其中，?表示第?個基因的綜合關(guān)聯(lián)得分，?是第?個篩選因素的權(quán)重系數(shù)，?代表第?個基因在第?個篩選因素下的關(guān)聯(lián)程度值，表示篩選因素的總數(shù)量，?為最終篩選出的關(guān)鍵基因集合，滿足其綜合關(guān)聯(lián)得分大于等于預設的篩選閾值?的基因被納入該集合。
10、更進一步地，所述關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性指標建立步驟中，運用圖像分析算法，對不同時間點采集的圖像數(shù)據(jù)進行比對分析，計算突觸新生率，其計算公式為：，其中，?表示在大腦區(qū)域?在時間?的突觸新生率，?代表在大腦區(qū)域?內(nèi)，第?種類型突觸在時間?的新生突觸數(shù)量，通過超高分辨率顯微鏡成像技術(shù)采集的圖像數(shù)據(jù)，?是第?種類型突觸在大腦區(qū)域?的重要性權(quán)重系數(shù)，?表示在大腦區(qū)域?內(nèi)，第?種類型突觸的原有突觸數(shù)量，?為在該大腦區(qū)域?內(nèi)所劃分的突觸類型總數(shù)，涵蓋所有在該區(qū)域?qū)ι窠?jīng)功能有重要意義且需要關(guān)注其新生情況的突觸種類數(shù)量。
11、更進一步地，所述關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，該方法包括以下具體步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，所述關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性指標建立步驟中，基于神經(jīng)內(nèi)科疾病康復特有的神經(jīng)發(fā)育和修復機制，深入挖掘與神經(jīng)發(fā)育、修復緊密相關(guān)的關(guān)鍵基因信息，具體地，參考大量神經(jīng)內(nèi)科領(lǐng)域權(quán)威的臨床研究成果、基礎(chǔ)醫(yī)學實驗數(shù)據(jù)以及專業(yè)醫(yī)學知識庫，依據(jù)基因在包括神經(jīng)細胞分化、神經(jīng)遞質(zhì)調(diào)節(jié)、神經(jīng)元再生及突觸可塑性調(diào)控的神經(jīng)發(fā)育和修復環(huán)節(jié)中所發(fā)揮的作用，設定篩選規(guī)則與算法，從預處理后的全基因組數(shù)據(jù)中篩選出關(guān)鍵基因信息，并將基因序列特征、功能描述以及相關(guān)調(diào)控信息整合起來，構(gòu)建形成患者個體專有的具有疾病針對性的關(guān)鍵基因數(shù)據(jù)集。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，所述關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性指標建立步驟中，設定篩選規(guī)則與算法，從預處理后的全基因組數(shù)據(jù)中篩選出關(guān)鍵基因信息，其算法公式為：，其中，表示第個基因的綜合關(guān)聯(lián)得分，是第個篩選因素的權(quán)重系數(shù)，代表第個基因在第個篩選因素下的關(guān)聯(lián)程度值，表示篩選因素的總數(shù)量，為最終篩
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，所述關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性指標建立步驟中，運用圖像分析算法，對不同時間點采集的圖像數(shù)據(jù)進行比對分析，計算突觸新生率，其計算公式為：，其中，表示在大腦區(qū)域在時間的突觸新生率，代表在大腦區(qū)域內(nèi)，第種類型突觸在時間的新生突觸數(shù)量，通過超高分辨率顯微鏡成像技術(shù)采集的圖像數(shù)據(jù)，是第種類型突觸在大腦區(qū)域的重要性權(quán)重系數(shù)，表示在大腦區(qū)域內(nèi)，第種類型突觸的原有突觸數(shù)量，為在該大腦區(qū)域內(nèi)所劃分的突觸類型總數(shù)，涵蓋所有在該區(qū)域?qū)ι窠?jīng)功能有重要意義且需要關(guān)注其新生情況的突觸種類數(shù)量。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，所述關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性指標建立步驟中，通過算法得出突觸傳遞效能提升幅度等反映突觸功能可塑性變化的量化指標，其算法公式為：，其中，表示在大腦區(qū)域在時間的突觸傳遞效能提升幅度，是在大腦區(qū)域內(nèi)，突觸后神經(jīng)元在時間的電活動電位值，為從康復開始到觀察時間范圍內(nèi)的任意時間變量，代表在大腦區(qū)域內(nèi)，突觸前神經(jīng)元在時間的電活動電位值，表示康復治療開始時的初始時間點，即作為計算突觸傳遞效能提升幅度的基線時間，代表了康復開始時突觸傳遞效能的初始狀態(tài)，是當前進行評估的康復過程中的具體時間點。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，所述個性化康復軌跡預測模型構(gòu)建步驟中，利用人工智能算法構(gòu)建個性化康復軌跡預測模型，通過對大量已有神經(jīng)內(nèi)科康復案例數(shù)據(jù)進行訓練學習，具體地，設輸入特征向量為，其中，分別對應關(guān)鍵基因信息、突觸可塑性量化指標、初始病情嚴重程度數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)身體狀況數(shù)據(jù)的特征向量，網(wǎng)絡的隱藏層表示為，輸出層預測的康復狀態(tài)指標向量為，對于翰入層到第一層隱藏層的計算，其中，為激活函數(shù)，是第一層隱藏層中對應輸入特征和交互的權(quán)重參數(shù)，表示自定義的特征融合操作，是第一層隱藏層的偏置項，對于從第層隱藏層到第層隱藏層的傳播計算公式為：，其中，是第層隱藏層中對應上一層第個神經(jīng)元輸出的連接權(quán)重，表示第層隱藏層中第個神經(jīng)元的輸出值，是上一層經(jīng)過激活函數(shù)處理后的結(jié)果，作為當前層的輸入，是第層隱藏層的偏置項，在隱藏層之后添加注意力機制層，用于動態(tài)地為不同輸入特征分配不同的注意力權(quán)重，突出對當前康復軌跡預測更關(guān)鍵的特征信息，公式為：，其中，表示計算得到的未歸一化的注意力得分，用于衡量每個特征維度在當前康復軌跡預測任務下的重要性程度，其計算涉及到通過權(quán)重矩陣和分別對隱藏層輸出和原始輸入特征進行線性變換，加上偏置后經(jīng)過激活函數(shù)處理，是經(jīng)過歸一化后的注意力權(quán)重，是經(jīng)過注意力加權(quán)后的輸入特征向量，經(jīng)過注意力機制層后，使用加權(quán)后的特征向量進行最終康復狀態(tài)指標的預測，計算公式為：，其中，是輸出層的權(quán)重矩陣，是輸出層的偏置項，為了訓練上述網(wǎng)絡模型，采用損失函數(shù)衡量預測的康復狀態(tài)指標與實際康復狀態(tài)指標之間的差異，其計算公式為：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，所述康復程度實時評價步驟中，在患者康復過程中，按照預定的時間間隔，采集患者當前實際的康復狀態(tài)指標，包括但不限于特定神經(jīng)功能的恢復情況、相關(guān)身體機能指標變化情況以及最新的神經(jīng)元突觸微觀結(jié)構(gòu)特征與功能參數(shù)數(shù)據(jù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，所述康復程度實時評價步驟中，對于肢體運動功能測試，依據(jù)標準化的動作任務及評分細則進...
【技術(shù)特征摘要】
1.一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，該方法包括以下具體步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，所述關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性指標建立步驟中，基于神經(jīng)內(nèi)科疾病康復特有的神經(jīng)發(fā)育和修復機制，深入挖掘與神經(jīng)發(fā)育、修復緊密相關(guān)的關(guān)鍵基因信息，具體地，參考大量神經(jīng)內(nèi)科領(lǐng)域權(quán)威的臨床研究成果、基礎(chǔ)醫(yī)學實驗數(shù)據(jù)以及專業(yè)醫(yī)學知識庫，依據(jù)基因在包括神經(jīng)細胞分化、神經(jīng)遞質(zhì)調(diào)節(jié)、神經(jīng)元再生及突觸可塑性調(diào)控的神經(jīng)發(fā)育和修復環(huán)節(jié)中所發(fā)揮的作用，設定篩選規(guī)則與算法，從預處理后的全基因組數(shù)據(jù)中篩選出關(guān)鍵基因信息，并將基因序列特征、功能描述以及相關(guān)調(diào)控信息整合起來，構(gòu)建形成患者個體專有的具有疾病針對性的關(guān)鍵基因數(shù)據(jù)集。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，所述關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性指標建立步驟中，設定篩選規(guī)則與算法，從預處理后的全基因組數(shù)據(jù)中篩選出關(guān)鍵基因信息，其算法公式為：，其中，表示第個基因的綜合關(guān)聯(lián)得分，是第個篩選因素的權(quán)重系數(shù)，代表第個基因在第個篩選因素下的關(guān)聯(lián)程度值，表示篩選因素的總數(shù)量，為最終篩選出的關(guān)鍵基因集合，滿足其綜合關(guān)聯(lián)得分大于等于預設的篩選閾值的基因被納入該集合。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，所述關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性指標建立步驟中，運用圖像分析算法，對不同時間點采集的圖像數(shù)據(jù)進行比對分析，計算突觸新生率，其計算公式為：，其中，表示在大腦區(qū)域在時間的突觸新生率，代表在大腦區(qū)域內(nèi)，第種類型突觸在時間的新生突觸數(shù)量，通過超高分辨率顯微鏡成像技術(shù)采集的圖像數(shù)據(jù)，是第種類型突觸在大腦區(qū)域的重要性權(quán)重系數(shù)，表示在大腦區(qū)域內(nèi)，第種類型突觸的原有突觸數(shù)量，為在該大腦區(qū)域內(nèi)所劃分的突觸類型總數(shù)，涵蓋所有在該區(qū)域?qū)ι窠?jīng)功能有重要意義且需要關(guān)注其新生情況的突觸種類數(shù)量。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，所述關(guān)鍵基因信息提取與突觸可塑性指標建立步驟中，通過算法得出突觸傳遞效能提升幅度等反映突觸功能可塑性變化的量化指標，其算法公式為：，其中，表示在大腦區(qū)域在時間的突觸傳遞效能提升幅度，是在大腦區(qū)域內(nèi)，突觸后神經(jīng)元在時間的電活動電位值，為從康復開始到觀察時間范圍內(nèi)的任意時間變量，代表在大腦區(qū)域內(nèi)，突觸前神經(jīng)元在時間的電活動電位值，表示康復治療開始時的初始時間點，即作為計算突觸傳遞效能提升幅度的基線時間，代表了康復開始時突觸傳遞效能的初始狀態(tài)，是當前進行評估的康復過程中的具體時間點。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種神經(jīng)內(nèi)科康復程度評價方法，其特征在于，所述個性化康復軌跡預測模型構(gòu)建步驟中，利用人工智能算法構(gòu)建個性化康復軌跡預測模型，通過對大量已有神經(jīng)內(nèi)科康復案例數(shù)據(jù)進行訓練學習，具體地，設輸入特征向量為，其中，分別對應關(guān)鍵基因信息、突觸...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：楊佳，
申請(專利權(quán))人：內(nèi)蒙古醫(yī)科大學附屬醫(yī)院內(nèi)蒙古自治區(qū)心血管研究所，
類型：發(fā)明
國別省市：
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