多模态特征分析的帕金森病辅助诊断方法

帕金森病是一种常见的神经退行性疾病,会逐步破坏患者运动功能和部分认知功能,且发病隐匿、不可治愈,为患者及家人带来沉重负担.然而,帕金森病的临床诊断通常依赖主观评估量表,会同时受到评估者主观性、被评估者回忆偏差的影响.目前,有大量研究从各个模态探索了帕金森病的生理特征,并借此提供了客观量化辅助诊断方法.但是,神经退行性疾病种类繁多、影响类似,从帕金森病表征出发的单模态方法特异性问题仍有待解决.为此,搭建一套包含帕金森病异常诱发范式的多模态辅助诊断系统.首先,根据正态分布检验结果进行特征的参数检验,构建具有统计学意义的特征集(p<0.05);其次,在临床环境中收集38例带有MDS-UPDRS评分量表的多模态数据;最后,基于步态和眼动模态,分析不同特征组合方式评估帕金森病的显著性;验证虚拟现实场景下高沉浸诱发型任务范式和多模态帕金森病辅助诊断系统的有效性;其中步态与眼动模态综合使用,只需要进行2–4个任务,平均AUC和平均准确率就分别能达到0.97和0.92.

人在回路的在线手写数学公式识别方法

在线手写数学公式识别面临书写字符的不确定性、数学公式结构的复杂性,以及公式书写风格因人而异等问题,特别是在公式书写中出现偶然性错误和包含复杂结构的情况下,现有的仅依赖机器的识别算法的识别准确率较低.为了解决这一问题,提出了人在回路的手写公式识别方法,该方法主要在结构分析阶段引入了人的参与,借助人对结构中歧义笔画的修改和结构补笔操作,完善和界定结构笔画和结构内笔画信息.为了评估该方法的有效性,将其与不含用户参与信息的一个基线识别方法在结构识别率和表达式识别率方面进行了对比分析.结果表明,该方法能够有效地促进用户参与到手写识别过程,同时,针对实验收集的手写数学公式数据,引入用户参与的方法能够有效地提高手写数学公式的结构和表达式识别率,分别提高了9.26%和13.99%.

人机交互技术在神经系统疾病辅助诊断中的应用:现状与前景

随着人机交互技术的发展,如何利用智能、自然、高效的交互方式促进医学的发展,是近年来研究的热点问题。神经系统疾病极大影响了人们的日常生活质量,利用人机交互技术对神经系统疾病进行早期预警与辅助诊断,可在提高患者检查舒适感的同时,减轻医生工作强度,因此具有深远的临床意义。本文通过论述人机交互技术在神经系统疾病辅助诊断中的应用现状、存在问题及发展前景,思考如何利用计算机技术改进传统医学诊断方法。

电子化认知功能评价系统用于无症状颈动脉重度狭窄患者的筛查价值探究

目的探究电子化认知功能评价系统(computerized neuropsychological assessment device,CNAD)对无症状颈动脉重度狭窄(severe asymptomatic carotid artery stenosis,SACAS)的筛查价值。方法从2020年9月至2021年8月在首都医科大学附属北京安贞医院血管外科连续招募SACAS患者(狭窄组)和无狭窄受试者(对照组)进行前瞻性研究,通过CNAD被定量测量并比较两组患者的认知功能,通过受试者工作特征曲线评价CNAD的筛查价值。结果共纳入44例SACAS患者和47例无颈动脉狭窄患者。狭窄组患者的色词干扰测试(P=0.012)和鉴别测试(P=0.013)评分较差。线性回归方程分析显示,狭窄组患者的认知评分随年龄的增长下降较快,尤其是数字广度测试和鉴别测试。色词干扰测试(P=0.008)、鉴别测试(P=0.009)及两者的综合指数(P=0.002)对无症状颈动脉重度狭窄患者具有筛查价值。结论SACAS患者的认知功能低于无颈动脉狭窄者,特别是在注意力和执行能力方面。CNAD对SACAS患者具有一定的筛查价值。

中国认知正常成年人数字化认知常模制定的全国多中心临床研究

目的制定认知正常成年人的数字化认知测验常模。方法通过在全国12个省份中的13家三级甲等医院招募认知正常成年人,使用基于人机交互技术的数字化认知功能定量评估系统评估研究对象的认知功能,使用方差分析或非参数检验比较认知功能的不同年龄、性别和教育程度(高中及以上组、初中及以下组)组间差异,通过Bland-Altman分析和组内相关系数(ICC)评价重测信度,制作认知功能平均数常模和百分位数常模。结果共有1877名研究对象纳入分析,年龄为(59.43±15.38)岁,男性873名(46.51%),高中及以上学历者867名(46.19%),简易智力状态检查量表得分为(29.03±1.35)分。数字化认知功能定量评估系统的24个检测项目,除日期定向测试外,其他23个项目的得分均随年龄增加而降低,各年龄组间差异均具有统计学意义(P均<0.05);除连线测试2和日期定向测试外,其他22个项目的得分均是高中及以上组高于初中及以下组,差异均具有统计学意义(P均<0.05);仅有短时记忆-关联记忆、空间记忆、语法推理、鉴别测试和手指敲击测试5个项目的得分男性略高于女性,延迟记忆第三部分得分男性低于女性,差异均具有统计学意义(P均<0.05),其他18个项目男女性之间差异均无统计学意义(P均>0.05)。除找不同测试外,其他23个检测项目均具有较高的重测信度(ICC均>0.5)。研究制定了认知功能平均数常模和2.5%、5.0%、25.0%、50.0%、75.0%、95.0%和97.5%的百分位数常模。结论研究制定了该数字化认知功能定量评估系统各检测项目的不同年龄、性别、教育程度的认知常模,测验具有较高的重测信度。

数字技术评估方法在神经系统运动障碍诊疗中应用的研究进展

运动功能和眼动是神经系统功能的重要体现,神经功能受损可反映神经控制环路的破坏,在特定疾病状态下,早期识别神经功能受损对疾病诊断、疾病进展预测及预后判断具有重要意义。在神经系统评估方面,数字技术评估方法克服了传统评估方法的缺点,使神经系统运动功能评估取得了里程碑式进步。相较于临床量表,数字技术可以去除主观因素的影响,并将运动过程定量化,从多空间、多维度、多时相捕捉运动特征,为研究特定疾病背景下的特定运动特征提供新技术手段。目前多种数字技术已经被应用于定量神经功能评定,此类技术包括传感器技术和视频技术,可以捕捉运动的细微之处。检测眼部运动的此类技术包括眼电图技术和眼球追踪技术,可以精确追踪眼球活动,量化眼球运动,使临床可以精确、快捷地观察眼部运动。这些技术加深了对神经系统疾病运动特征的传统认知并捕捉到了新的运动特征。本文列举了运动和眼动定量数字评估技术在神经系统疾病诊断方面的应用及其量化的细节和得到的结论。

人机交互与人工智能:从交替浮沉到协同共进

人机交互与人工智能是智能信息时代备受关注的两大重要研究领域.通过人机交互与人工智能发展历程可以发现,二者的关系从过去的此起彼伏逐渐变成了当下的相互促进,基于二者深度融合的典型应用也在教育、医疗等关键领域不断涌现.人机交互为人工智能提供了应用需求和研究思路,而人工智能也驱动了人机交互技术的发展和变革.放眼未来,人机交互与人工智能将保持当下这种相互促进、互相驱动的关系,更加深入地融合并协同发展.

自然人机交互,定量评估神经系统功能

随着人机交互和人工智能技术的发展,延续了数十年甚至上百年的医院诊室正逐步被更为便捷的智能交互诊断环境所取代,一个眼镜、一把餐勺、一部手机……或许就能解决复杂疾病早期预警和诊断的大问题。