本申请公开了一种认知功能评估方法、系统、设备及可读存储介质，涉及医疗保健信息技术领域，包括：获取包含目标用户多帧图像的运动数据与包含目标用户语音的记忆数据；对所述运动数据进行参数提取得到运动信息，对所述记忆数据进行参数提取得到记忆信息，其中，所述运动信息为表征目标用户运动行为的参数，所述记忆信息为表征目标用户记忆能力的参数；将所述运动信息与所述记忆信息输入至预训练的认知功能评估模型中，输出得到认知评估结果。本申请提高了认知评估结果的稳健性。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及医疗保健信息学领域，具体涉及智慧医疗，尤其涉及一种认知功能评估方法、系统、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、痴呆是一种以获得性认知功能损害为核心，导致患者日常生活能力、工作能力等明显减退的综合征，当前痴呆防治重点是对早期认知功能评估和管理。目前最主要的痴呆种类包括阿尔茨海默病和血管性痴呆，以认知领域中的记忆力、执行功能和注意力损害为核心表现。在认知评估中，对记忆力、执行功能和注意力的评估被视为至关重要的环节，因为它们反映了个体在应对日常生活中复杂任务和外界刺激时的能力和受损程度。神经心理学测试是临床认知功能评估的主要方法，通过记忆力、执行功能等测试量化认知表现。然而，传统的纸笔测试存在诸多局限性，例如受测试环境和专业人员水平等外在因素影响，导致评估结果不稳定、耗时耗力。因此，迫切需要一种符合成本效益、客观、易获取的评估方法及工具来解决这些问题。
2、在认知障碍人群中，除了多个领域认知功能下降外，运动表现异常是认知障碍的临床行为学标志物。运动是一种需要高级认知控制的认知过程，运动控制和认知控制享有共同的大脑解剖基础，尤其覆盖支配执行功能和注意力的额叶等区域。其对于评估执行功能和注意力等领域更为敏感准确。当前智能化认知功能评估的主要评估手段是基于运动行为的认知功能评估，然而仅使用反映用户执行功能和注意力的运动数据进行认知功能评估，在评估认知障碍最核心的记忆力领域方面存在较大局限性，而存在认知评估结果的稳健性低的问题。
3、因此，如何提高认知评估结果的稳健性是本
亟待解决的技术问题。
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br/>技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种认知功能评估方法、系统、设备及可读存储介质，旨在解决如何提高认知评估结果的稳健性的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提供一种认知功能评估方法，所述认知功能评估方法包括以下步骤：
3、获取包含目标用户多帧图像的运动数据与包含目标用户语音的记忆数据；
4、对所述运动数据进行参数提取得到运动信息，对所述记忆数据进行参数提取得到记忆信息，其中，所述运动信息为表征目标用户运动行为的参数，所述记忆信息为表征目标用户记忆能力的参数；
5、将所述运动信息与所述记忆信息输入至预训练的认知功能评估模型中，输出得到认知评估结果。
6、在一实施例中，所述对所述记忆数据进行参数提取得到记忆信息的步骤，包括：
7、对所述记忆数据进行语音识别，得到语音识别结果；
8、将所述语音识别结果与预设标准结果进行匹配，得到所述语音识别结果与所述预设标准结果之间的匹配度；
9、基于预设映射关系确定所述匹配度对应的记忆能力值，将所述匹配度对应的记忆能力值作为提取到的记忆信息，其中，所述预设映射关系包括不同的匹配度与记忆能力值之间的对应关系。
10、在一实施例中，所述运动数据包括单任务运动数据与双任务运动数据，所述单任务运动数据为第一预设时间段内所述目标用户自由行走时的运动数据，所述双任务运动数据为第二预设时间段内所述目标用户同时进行运动与认知范式计算时的运动数据，所述对所述运动数据进行参数提取得到运动信息的步骤，包括：
11、分别对所述单任务运动数据与所述双任务运动数据进行特征提取，得到单任务运动参数与双任务运动参数，其中，所述单任务运动参数与所述双任务运动参数均包括双侧肢体的步长、步幅、步速、步频、步长时间、步幅时间、单支撑时间、双支撑时间中的一种或多种；
12、基于所述单任务运动参数与所述双任务运动参数计算双任务运动成本；
13、将所述单任务运动参数、所述双任务运动参数与所述双任务运动成本中的一种或多种作为提取到的运动信息。
14、在一实施例中，所述基于所述单任务运动参数与所述双任务运动参数计算双任务运动成本的步骤，包括：
15、针对每个所述双任务运动参数，将所述双任务运动参数与各所述单任务运动参数进行匹配，
16、若在各所述单任务运动参数中存在和所述双任务运动参数匹配的匹配单任务运动参数，则确定所述匹配单任务运动参数减所述双任务运动参数的参数差值，并将所述参数差值与所述匹配单任务运动参数之间的比值作为所述双任务运动参数对应的双任务运动成本。
17、在一实施例中，所述分别对所述单任务运动数据与所述双任务运动数据进行特征提取，得到单任务运动参数与双任务运动参数的步骤，包括：
18、分别将所述单任务运动数据与所述双任务运动数据输入至预设姿势估计模型中，输出得到标记有人体关键点的单任务运动特征图与双任务运动特征图；
19、分别对所述单任务运动特征图与所述双任务运动特征图进行图像预处理，其中，所述图像预处理包括关键点矫正、缺失值插补与图像去噪中的一种或多种；
20、分别基于图像预处理后的所述单任务运动特征图与双任务运动特征图进行特征提取，得到单任务运动参数与双任务运动参数。
21、在一实施例中，所述采集包含目标用户图像的多帧图像数据，聚合所有所述图像数据得到运动数据的步骤，所述方法还包括：
22、接收认知功能评估请求，基于所述认知功能评估请求获取运算任务；
23、采集预设时长的包含目标用户图像的多帧图像数据，并将采集到的所述多帧图像数据作为单任务运动数据；
24、输出所述运算任务，并再次采集预设时长基于所述运算任务反馈的包含目标用户图像的多帧图像数据，将再次采集到的所述多帧图像数据作为双任务运动数据；
25、将所述单任务运动数据与所述双任务运动数据作为运动数据。
26、在一实施例中，所述采集包含目标用户语音的多帧语音数据的步骤，包括：
27、基于所述认知功能评估请求获取记忆任务；
28、输出所述记忆任务，并采集基于所述记忆任务反馈的包含目标用户语音的多帧语音数据，将采集到的多帧语音数据作为记忆数据。
29、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种认知功能评估系统，所述认知功能评估系统包括：
30、获取模块，用于获取包含目标用户多帧图像的运动数据与包含目标用户语音的记忆数据；
31、提取模块，用于对所述运动数据进行参数提取得到运动信息，对所述记忆数据进行参数提取得到记忆信息，其中，所述运动信息为表征目标用户运动行为的参数，所述记忆信息为表征目标用户记忆能力的参数；
32、检测模块，用于将所述运动信息与所述记忆信息输入至预训练的认知功能评估模型中，输出得到认知评估结果。
33、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种认知功能评估设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的认知功能评估程序，所述认知功能评估程序被所述处理器执行时实现如上述的认知功能评估方法的步骤。
34、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种认知功能评估方法，其特征在于，所述认知功能评估方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述记忆数据进行参数提取得到记忆信息的步骤，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据包括单任务运动数据与双任务运动数据，所述单任务运动数据为第一预设时间段内所述目标用户自由行走时的运动数据，所述双任务运动数据为第二预设时间段内所述目标用户同时进行运动与认知范式计算时的运动数据，所述对所述运动数据进行参数提取得到运动信息的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述单任务运动参数与所述双任务运动参数计算双任务运动成本的步骤，包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别对所述单任务运动数据与所述双任务运动数据进行特征提取，得到单任务运动参数与双任务运动参数的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取包含目标用户多帧图像的运动数据与包含目标用户语音的记忆数据的步骤之前，所述方法还包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采集包含目标用户语音的多帧语音数据的步骤，包括：
8.一种认知功能评估系统，其特征在于，所述认知功能评估系统包括：
9.一种认知功能评估设备，其特征在于，所述认知功能评估设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的认知功能评估程序，所述认知功能评估程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的认知功能评估方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有认知功能评估程序，所述认知功能评估程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的认知功能评估方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种认知功能评估方法，其特征在于，所述认知功能评估方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述记忆数据进行参数提取得到记忆信息的步骤，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据包括单任务运动数据与双任务运动数据，所述单任务运动数据为第一预设时间段内所述目标用户自由行走时的运动数据，所述双任务运动数据为第二预设时间段内所述目标用户同时进行运动与认知范式计算时的运动数据，所述对所述运动数据进行参数提取得到运动信息的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述单任务运动参数与所述双任务运动参数计算双任务运动成本的步骤，包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别对所述单任务运动数据与所述双任务运动数据进行特征提取，得到单任务运动参数与双任务运动参数的步骤，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：万巧琴，安然，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：
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