【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物信号识别与控制领域，特别是涉及一种基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统、方法。
技术介绍
1、随着现代生活节奏的加快，人群面临的心理和生理压力与日俱增，导致注意力不集中成为一种常见问题。传统的注意力训练方法主要基于心理学理论，但这些方法往往忽视了个体差异和特殊需求。此外，传统的评估方法也存在操作复杂、准确性有限等问题。
2、近年来，眼动追踪技术作为一种无创、无痛、无害的生物信号检测手段，逐渐应用于医疗康复领域。通过对眼球运动的监测和分析，获取用户的眼球运动轨迹数据，能更准确地判断个体的视觉功能状况评估其注意力状态，为注意力相关疾病的诊断提供有力支持。同时，对于斜视和弱视等视力问题的检查，眼动追踪技术也可以发挥重要作用。此外，眼动追踪已被越来越多临床研究所采用，眼动行为分析还能用于眼病以及大脑和神经障碍的诊断，例如孤独症和帕金森病等，特别眼动追踪技术的引入还能诊断出患者视力模糊、阅读困难、眩晕等症状，通过分析其眼球震颤的频率、幅度以及与正常运动的差异，能够为后续的训练治疗方案制定提供重要参考。
3、对于学龄儿童，由于其身体和智力发展尚未完全成熟，注意力不集中不仅影响了儿童的学习成绩，还可能导致心理和行为问题。眼动捕捉的注意力训练需要充分考虑其在学业、游戏等方面的实际应用，提高其实用性和趣味性。
4、对于老人，随着年龄的增长，其身体和智力功能逐渐衰退，导致注意力下降。传统的训练方法往往无法充分激发老人的参与热情，且缺乏针对性强的训练方案。眼动捕捉的注意力训练需要能够激发老人的
5、对于各类智力障碍特殊人群，如脑瘤、孤独症、多动症、语言或精神发育迟缓、听觉障碍等，其注意力问题尤为突出。这些人群在认知、语言、感知等方面存在障碍，使得传统的评估和训练方法难以适用。因此，需要通过实时监测眼球运动数据，准确评估这些特殊人群的注意力状态，以提供一种更为准确、个性化的注意力训练方法。
6、目前，对于康复眼动仪训练注意力的研究尚处于起步阶段。虽然已有一些眼动仪被应用于心理学与神经科学、人体效能、临床研究等领域，但这些设备普遍存在操作复杂、数据分析不准确等问题。此外，现有的训练方案缺乏针对不同人群个体差异的个性化调整，训练效果有限。因此，有必要进一步研究和改进基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练技术和方法，以提高其准确性和适用性。
技术实现思路
1、为解决现有技术存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统、方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，所述系统包括：
4、眼动仪，用于实时监测和捕捉用户的眼球运动数据；
5、处理器，与所述眼动仪连接，内置有数据库，用于基于所述眼球运动数据生成用户的注意力评估结果，并用于基于所述注意力评估结果和用户信息调取所述数据库中存储的软件程序，以匹配训练任务完成注意力训练，并生成训练报告。
6、可选地，所述处理器包括：
7、数据采集模块，与所述眼动仪连接，用于基于所述眼球运动数据得到注意力特征，并基于所述注意力特征生成用户的注意力评估结果；所述注意力特征包括用户进行观看和/或没有观看的位置、观看的时间、观看的注视点、观看的眼跳以及瞳孔变化；
8、用户管理模块，用于获取并管理用户信息以及设置个性化参数；所述用户信息包括性别、出生年月以及病史数据；
9、训练关卡模块，分别与所述数据采集模块和所述用户管理模块连接，用于基于用户的注意力评估结果以及用户信息、个性化参数提供不同难度的训练任务；
10、评估关卡模块，分别与所述眼动仪和所述训练关卡模块连接，用于基于实时采集的用户的眼球运动数据对用户的训练成果进行实时评估和反馈，并用于根据数据库的占比权重和用户的训练成果，生成用户的个性化测试报告。
11、可选地，所述训练关卡模块具有智能调整功能，以用于根据用户的训练成果，自动调整训练任务的速度、难度和内容。
12、可选地，所述处理器中设置有游戏引擎；
13、所述游戏引擎与所述评估关卡模块进行交互，所述游戏引擎用于基于所述软件程序生成训练任务的虚拟场景，以使用户在所述虚拟场景中完成训练任务。
14、可选地，所述处理器还包括：
15、显示模块，用于显示用于在注意力评估及训练过程中的数据；所述数据包括：注意力评估结果、训练报告、用户信息和训练任务的虚拟场景；
16、输入模块，用于输入软件程序和用户信息，用于设置个性化参数。
17、可选地，所述处理器还包括：
18、用户注册模块，用于提供用户注册功能。
19、可选地，所述游戏引擎包括：
20、选择单元，用于选择虚拟场景、训练任务的难度以及训练任务的内容。
21、可选地，所述处理器为计算机。
22、一种基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练方法，所述方法应用于上述提供的系统；所述方法包括：
23、实时获取用户的眼球运动数据；
24、基于所述眼球运动数据提取注意力特征；所述注意力特征包括用户进行观看和/或没有观看的位置、观看的时间、观看的注视点、观看的眼跳以及瞳孔变化；
25、基于所述注意力特征确定测试时间、视线集中时间占比、单次视线集中状态持续时间占比、视线脱离次数和眨眼次数；
26、基于测试时间、视线集中时间占比、单次视线集中状态持续时间占比、视线脱离次数和眨眼次数生成用户的注意力评估结果；
27、获取用户信息以及个性化参数；
28、基于用户的注意力评估结果以及用户信息、个性化参数调取不同难度的训练任务，并返回实时获取用户的眼球运动数据的步骤，直至达到设定的训练时间，生成训练报告。
29、可选地，基于测试时间、视线集中时间占比、单次视线集中状态持续时间占比、视线脱离次数和眨眼次数生成用户的注意力评估结果，具体包括：
30、基于测试时间、视线集中时间占比、单次视线集中状态持续时间占比、视线脱离次数和眨眼次数确定特征项评分；所述特征项评分包括：测试时间的评分、视线集中时间占比的评分、单次视线集中状态持续时间占比的评分、视线脱离次数的评分和眨眼次数的评分；
31、确定各特征项评分的加权和，并将所述加权和作为用户的注意力评分；
32、基于所述注意力评分确定用户的注意力评估结果。
33、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
34、本专利技术采用眼动仪实现眼动追踪，替代了传统量表式评估和机械式训练，更具有准确性和标准化。利用眼动追踪与游戏任务相结合的方式，能够将训练过程游戏化，使治疗过程不在枯燥乏味，更有趣味性，同时，眼动仪和处理器的采用还可以节省大量的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述处理器包括：
3.根据权利要求2所述的基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述训练关卡模块具有智能调整功能，以用于根据用户的训练成果，自动调整训练任务的速度、难度和内容。
4.根据权利要求3所述的基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述处理器中设置有游戏引擎；
5.根据权利要求4所述的基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述处理器还包括：
6.根据权利要求4所述的基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述处理器还包括：
7.根据权利要求4所述的基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述游戏引擎包括：
8.根据权利要求1所述的基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述处理器为计算机。
9.一种基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练方
10.根据权利要求9所述的基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练方法，其特征在于，基于测试时间、视线集中时间占比、单次视线集中状态持续时间占比、视线脱离次数和眨眼次数生成用户的注意力评估结果，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述处理器包括：
3.根据权利要求2所述的基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述训练关卡模块具有智能调整功能，以用于根据用户的训练成果，自动调整训练任务的速度、难度和内容。
4.根据权利要求3所述的基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述处理器中设置有游戏引擎；
5.根据权利要求4所述的基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统，其特征在于，所述处理器还包括：
6.根据权利要求4所述的基于...
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