基于腦電信號分析的輕度認(rèn)知障礙評估與干預(yù)系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、輕度認(rèn)知障礙是威脅老年人健康的一種慢性疾病，該類患者腦認(rèn)知狀態(tài)介于正常老年人和阿爾茨海默癥患者之間，未達(dá)到癡呆標(biāo)準(zhǔn)，相對于正常人，存在記憶、認(rèn)知功能損害等。本文結(jié)合基于量表評估與基于腦電信號評估研究，設(shè)計并實現(xiàn)了輕度認(rèn)知障礙評估系統(tǒng)與早期輔助干預(yù)系統(tǒng)，系統(tǒng)可以對輕度認(rèn)知障礙患者實現(xiàn)早期評估，并采用適當(dāng)?shù)碾娮佑螒蛴?xùn)練，對其進(jìn)行適度干預(yù)。
　　量表評估采用國際標(biāo)準(zhǔn)量表：簡單精神狀態(tài)量表（MMSE）、日常生活能力量表(ADL)與缺血性癡

2、呆量表(HIS)。MMSE用于判斷患者是否存在記憶損傷，正常人MMSE量表得分一般>29分，MCI患者一般在23-27分之間。ADL量表主要判斷患者日常生活自理能力。缺血性癡呆量表(HIS)主要判斷癡呆原因，排除因為缺血而引發(fā)的癡呆。綜上，神經(jīng)心理學(xué)量表測試主觀性較大，易受患者主觀意識影響。
　　基于腦電信號評估提取了能夠反應(yīng)腦電信號非線性與混沌特性的非線性特征：復(fù)雜度、符號轉(zhuǎn)移熵、樣本熵、排列熵及多重分形指數(shù)，并對提取特征進(jìn)行融

3、合。該評估中，對排列熵算法進(jìn)行了改進(jìn)，使排列熵值增加了約0.28，表明，改進(jìn)算法更能夠挖掘腦電信號中非線性特性。基于上述特征融合方法對正常老年人和MCI患者進(jìn)行了分類，平均準(zhǔn)確率達(dá)到了94.74％。相對于量表評估，腦電信號評估受主觀影響較小。
　　早期輔助干預(yù)系統(tǒng)能夠?qū)CI患者進(jìn)行適度干預(yù)，延緩癡呆發(fā)生與惡化。該干預(yù)系統(tǒng)分為音樂放松、視頻記憶、數(shù)字比較以及詩詞背誦游戲，簡單易懂。基于支持向量機(jī)對游戲前后腦電信號特征進(jìn)行了分類，最