基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统的制作方法

本发明涉及听知觉功能科学及健康，具体涉及一种基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统。

背景技术：

1、阿尔茨海默症是一种进行性发展的神经退行性疾病，患有该疾病的患者可能表现出记忆障碍、失语、失用、失认、视空间技能损害、执行功能障碍以及人格和行为改变等全面性痴呆等临床特征。这种全面性的认知和行为功能损害,将对患者的日常生活造成极大困难，严重影响他们独立生活的能力，也给家人带来重大负担。

2、更为糟糕的是，阿尔兹海默症的病程具有隐匿性。详细的临床研究表明，在患者出现明显的记忆和认知功能衰退、被正式诊断为阿尔兹海默症之前，其脑内的病理改变实际可能已持续了15到20年。这意味着，我们的观察已经落后于疾病的发展进程了，然而这种对早期征兆的忽视也将极大损害我们对这场疾病的控制力。因此，为了缓解疾病进展速度，对阿尔兹海默症进行尽早干预，及早发现潜在患者的早期症状和征兆显得尤为重要。

3、目前，评估阿尔兹海默症的风险的方法主要有生物指标检测、行为量表筛查以及医生问询。在生物指标检测方向上，通常需要患者检测与阿尔茨海默症相关的生物标记物，然而当检测到生物标记物时，患者大多已经表现出了阿尔茨海默症症状。在行为量表筛查方面，常用的阿尔茨海默症行为量表有mmse量表、moca量表和adl量表等，然而这些量表的适用范围都有一定局限性，只能针对行为异常的人群，或者仅仅关注记忆力，判断依据相对狭窄，使得评估准确度相对低。对于医生问询而言，则依赖于临床直觉，具有较强的主观性，而且由于患者自身对症状的认识不足，使得病情判断会受到较大干扰，降低了评估的准确率。

4、因此，现有的识别临床前阿尔茨海默症风险方法存在准确率低的问题，亟待解决。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术不足，基于多维融合任务，量化了阿尔兹海默症相关的听知觉功能检测指标，获得了一种基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统。

2、具体地，本发明提供以下技术方案：

3、本发明提供一种基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统，其特征在于，包括听觉任务模块、数据采集模块和数据处理分析模块；所述听觉任务模块，获取所述数字生物标记物的类别，输出对应的听觉任务，所述听觉任务包括输出多个音频信号；所述数据采集模块，采集受试者对于所述听觉任务所选择的音频信号，并将所述音频信号发送给所述数据处理分析模块；和所述数据处理分析模块，结合所述听觉任务，分析所述音频信号的特征，输出对应的所述数字生物标记物的参数，以识别临床前阿尔兹海默症风险。

4、在一些实施例中，所述数字生物标记物包括，声音识别、听知觉专注、听知觉处理、听知觉记忆、颗粒度辨识、语境情绪辨识、音素辨识和及时反馈中的一种或多种。

5、在一些实施例中，所述听觉任务包括，目标音辨别与干扰测试、动态节奏辨别测试、音调判别测验、声音长度还原测验、语音情感识别测验、音素匹配测验、场景声音辨识测验中的一种或多种。

6、在一些实施例中，针对任一种所述数字生物标记物，所述听觉任务模块以交叉的形式呈现不同的所述听觉任务。

7、在一些实施例中，所述音频信号的特征包括，单频信号特征、数字信号的谐波分量特征以及包络信号特征中的一种或多种；所述单频信号特征包括，幅值、频率、相位值及相角值中的一种或多种；所述数字信号的谐波分量特征包括，大小和/或分布；所述包络信号特征包括，陡缓程度、音值、振动频率、单频信号的组合和间隙中的一种或多种。

8、在一些实施例中，所述数据处理分析模块，向所述听觉任务模块反馈所述音频信号对应的特征；所述听觉任务模块，根据所述音频信号对应的特征，调整输出的所述听觉任务的类别和/或难度。

9、在一些实施例中，所述数据处理分析模块，使用主成分分析方法，对所述音频信号进行降维。

10、在一些实施例中，所述数据处理分析模块，使用循环神经网络和/或长短时记忆网络，对不同的所述音频信号进行时间序列建模。

11、在一些实施例中，所述数据处理分析模块，采用拼接和/或加权平均的方法，对不同所述听觉任务对应的所述音频信号的特征进行多模态融合。

12、在一些实施例中，所述数据处理分析模块，使用特征选择的方法，筛查与所述听觉任务关联度高的所述音频信号的特征。

13、与现有技术相比，本发明的有益效果是，

14、(1)本发明所提供的临床前阿尔茨海默症风险识别系统，基于受试者在声音输入和处理等听知觉功能方面的基础生物通道，设置了多维融合任务，通过量化得到的数据信息，获得了具有临床可解释性且兼备极细颗粒度的数字生物标记物，提高了阿尔兹海默症鉴定的准确性。

15、(2)本发明所提供的临床前阿尔茨海默症风险识别系统，基于人工智能大数据进行自适应个性化调整，实现了千人千面的筛查路径，形成了几乎一比一的受试者数字画像，提高了阿尔兹海默症风险评估的准确性。

16、(3)本发明所提供的临床前阿尔茨海默症风险识别系统，通过采集受试者听知觉认知功能数据并进行处理分析及阶段性监测，获得了听知觉功能退化的多维趋势指标。这种多时间点和多维度的联合评估方法，弥补了传统基于单一测量状态导致的数据误差大的问题，提高了阿尔茨海默症早期筛查的准确性。

17、(4)本发明所提供的临床前阿尔茨海默症风险识别系统，以大脑听知觉认知功能性为切入点，通过采集、处理并分析相关数字标记物数据，实现了阿尔兹海默症的早期筛查、诊断和评估，可以为临床医师提供决策参照，对于缓解和延缓疾病进展具有重要实际意义。

18、(5)本发明所提供的临床前阿尔茨海默症风险识别系统，使用数字技术实现了阿尔兹海默症的远程测试和自动化风险评估，同时也有效降低了阿尔茨海默症早期筛查相关费用开支，有利于其更广泛应用于社区层面，推动阿尔茨海默症风险管理工作向预防保健服务领域扩展。

19、(6)本发明所提供的临床前阿尔茨海默症风险识别系统，操作流程简洁直观，用户界面体验友好，支持用户自助操作完成全部测试流程，无需专业操作人员协助，大幅提高了用户使用的便利性。

技术特征：

1.一种基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统，其特征在于，包括听觉任务模块、数据采集模块和数据处理分析模块；

2.根据权利要求1所述的基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统，其特征在于，

6.根据权利要求1-5中任一项所述的基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统，其特征在于，

8.根据权利要求7所述的基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统，其特征在于，

9.根据权利要求8所述的基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统，其特征在于，

10.根据权利要求9所述的基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统，其特征在于，

技术总结
本发明涉及听知觉功能科学及健康技术领域，具体涉及一种基于数字生物标记物识别临床前阿尔茨海默症风险的系统。该系统基于受试者的声音输入和处理等听知觉生理通道，设置了多维融合任务，并通过量化得到的数据信息，获得了具有极细颗粒度的数字生物标记物，用于阿尔兹海默症的患病风险评估，提高了阿尔兹海默症鉴定的准确性。

技术研发人员：李嘉,张禄
受保护的技术使用者：深圳市脑励科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/9