【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法及系统。
技术介绍
1、画钟实验(clock drawing test，cdt)是一种广泛使用的神经心理评估工具，主要用于评估认知功能，尤其是在早期痴呆症(如阿尔茨海默病)的诊断中。其测试方法是通过要求被试者在纸上绘制一个钟表，给钟表填上时间数字，然后时针、分针分别指向规定的时间，用来检查被试者的理解力、动作执行能力、数字知识、计划性、抽象思维能力、图形重建能力、注意力、视觉记忆力、视空间能力等。
2、目前，cdt评估主要由临床医生手动完成，医生根据钟表的准确性、数字的排列、指针的位置以及整体的整洁度和协调性来评分。然而，这种人工评估方式不仅耗时费力，而且容易受到评估者主观判断的影响，导致评估结果的一致性和准确性可能存在差异。
技术实现思路
1、为了解决以上技术问题，本专利技术提供了一种基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法及系统，使患者能更加便捷的随时进行测试，并进一步优化了自动化评估系统对钟表变形特征的理解和分析，使得评估结果更加量化和客观。
2、本专利技术所解决的技术问题可以采用以下技术方案实现：
3、一种基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，包括：
4、步骤s1，获取被试者的画钟实验数据，并对获取得到的所述画钟实验数据进行预处理，得到第一点云图像；
5、步骤s2，对所述第一点云图像与预设的标准模版进行非刚性配准，得到非刚性
6、步骤s3，对所述第二点云图像进行画钟实验分析，得到分析结果；
7、步骤s4，依据预设的评分标准对所述分析结果进行打分，得到所述被试者的老年痴呆量表的总得分。
8、优选地，所述步骤s1中，所述获取被试者的画钟实验数据之后，所述对获取得到的所述画钟实验数据进行预处理之前，还包括：
9、对获取得到的所述画钟实验数据进行初步预处理；所述初步预处理包括：
10、对所述画钟实验数据进行尺寸标准化处理；和/或
11、对所述画钟实验数据进行灰度化处理；和/或
12、对所述画钟实验数据进行滤波处理；和/或
13、对所述画钟实验数据进行边缘增强处理。
14、优选地，所述对获取得到的所述画钟实验数据进行预处理包括：
15、使用目标检测分割模型对所述画钟实验数据进行识别，并提取出特征数据，所述特征数据包括表盘、数字、时针和分针的标签信息和位置信息；
16、根据所述特征数据中的位置信息，分别将所述表盘、数字、时针和分针映射到三维空间中，得到所述第一点云图像。
17、优选地，所述步骤s2包括：
18、将所述第一点云图像作为源点云，所述标准模版作为目标点云；
19、基于预设的点云配准算法，使用高斯混合模型对所述源点云进行拟合，所述目标点云作为所述高斯混合模型下采样生成的数据点，迭代调整高斯混合模型参数，以获得所述源点云与所述目标点云之间的非刚性配准结果，所述非刚性配准结果中包括所述第二点云图像。
20、优选地，所述预设的点云配准算法包括一致性点漂移算法。
21、优选地，所述迭代调整高斯混合模型参数还包括：
22、基于再生希尔伯特空间对所述高斯混合模型参数进行正则化。
23、优选地，所述步骤s3包括：
24、计算所述第二点云图像中的表盘轮廓点云中相邻两个点的欧氏距离，并将所述欧式距离的最大值与第一预设阈值进行比较，得到第一比较结果，基于所述第一比较结果确定轮廓完整度检测结果；和/或
25、计算所述第二点云图像中的数字点云与所述预设的标准模版中对应的数字的豪斯多夫距离，并将所述豪斯多夫距离与第二预设阈值进行比较，得到第二比较结果，基于所述第二比较结果确定数字正确性检测结果；和/或
26、计算所述第二点云图像中的数字点云的质心与所述预设的标准模版中对应的数字质心的欧式距离，并将所述欧式距离与第三预设阈值进行比较，得到第三比较结果，基于所述第三比较结果确定数字排序检测结果；和/或
27、检测指针是否完整以及检测指针是否安放正确，得到指针正确性检测结果；
28、其中，所述分析结果包括所述轮廓完整性检测结果、和/或所述数字正确性检测结果、和/或所述数字排序检测结果、和/或所述指针正确性检测结果。
29、优选地，所述检测指针是否安放正确分为时针正确性检测和分针正确性检测；其中，
30、所述时针正确性检测的步骤包括：
31、设定时针需要指向数字n，n＝1,2,3,...,12；
32、建立三个三维坐标系，第一坐标系以数字n与表盘圆心所连直线为x轴，第二坐标系以数字n+1与表盘圆心所连直线为x轴，第三坐标系以时针点云的质心与表盘圆心所连直线为x轴，三个三维坐标系均以表盘圆心所在竖直方向为z轴，基于右手定则生成三个三维坐标系的y轴；
33、将所述第一坐标系和所述第二坐标系分别向所述第三坐标系进行矩阵变化，若旋转角度为一正一负，则时针位置正确；否则时针位置错误；
34、所述分针正确性检测的步骤包括：
35、设定分针需要指向数字m，m＝0,1,2,3,...,59；
36、确定表盘圆心与数字m的质点形成的第一向量，以及表盘圆心与分针点云的质心形成的第二向量，计算所述第一向量与所述第二向量的夹角；
37、将所述夹角与预设角度阈值进行比较，若所述夹角超出所述预设角度阈值，则分针位置错误；否则分针位置正确。
38、优选地，所述步骤s4之后还包括：
39、步骤s5，显示所述被试者的老年痴呆量表的总得分以及所述总得分对应的认知水平。
40、本专利技术还提供一种基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估系统，用于实施上述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，包括：
41、采集模块，用于获取被试者的画钟实验数据；
42、预处理模块，连接所述采集模块，用于对获取得到的所述画钟实验数据进行预处理，得到第一点云图像；
43、配准模块，连接所述预处理模块，用于对所述第一点云图像与预设的标准模版进行非刚性配准，得到非刚性配准后的第二点云图像；
44、分析模块，连接所述配准模块，用于对所述第二点云图像进行画钟实验分析，得到分析结果；
45、评分模块，连接所述分析模块，用于依据预设的评分标准对所述分析结果进行打分，得到所述被试者的老年痴呆量表的总得分。
46、本专利技术技术方案的优点或有益效果在于：
47、本专利技术基于机器视觉的非刚性配准方法，实现老年痴呆量表画钟实验的自动化、智能化评估，提高了评估效率和准确性，为老年痴呆患者的诊断和治疗提供更有效的辅助手段，具有广泛的应用前景。
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1.一种基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述获取被试者的画钟实验数据之后，所述对获取得到的所述画钟实验数据进行预处理之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，所述对获取得到的所述画钟实验数据进行预处理包括：
4.根据权利要求1所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
5.根据权利要求4所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，所述预设的点云配准算法包括一致性点漂移算法。
6.根据权利要求4所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，所述迭代调整高斯混合模型参数还包括：
7.根据权利要求1所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
8.根据权利要求7所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评
9.根据权利要求1所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，所述步骤S4之后还包括：
10.一种基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估系统，其特征在于，用于实施如权利要求1-9任意一项所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，所述步骤s1中，所述获取被试者的画钟实验数据之后，所述对获取得到的所述画钟实验数据进行预处理之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，所述对获取得到的所述画钟实验数据进行预处理包括：
4.根据权利要求1所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，所述步骤s2包括：
5.根据权利要求4所述的基于非刚性配准的老年痴呆画钟实验自动评估方法，其特征在于，所述预设的点云配准算法包括一致性点漂移算法。
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