运动功能障碍评估中锁定判断的方法及装置转让专利
申请号 : CN201310028085.X
文献号 : CN103126682B
文献日 : 2015-02-11
发明人 : 杨松 , 高庆春 , 汪建清 , 陈峻 , 陈秋彬
申请人 : 广州乾华生物科技有限公司
摘要 :
本发明揭示了一种运动功能障碍评估中锁定判断的方法及装置。该方法可包括：获取被测试者前次动作反馈的前次锁定值，以及当前次动作反馈时间与发送引导信号的时间差；根据所述前次动作反馈时间与所述时间差进行加权求和运算，计算锁定值；将所述锁定值与预设阈值进行比较，得到锁定结果。本发明采用锁定判定方式对被测试者的节律反馈运动结果进行统计计算，得出具有统计学意义的指标，进而根据得出的统计参数进行评估，可以在很大程度上提高节律反馈的感知与运动功能障碍评估准确性、实用性。
权利要求 :
1.一种运动功能障碍评估中锁定判断的方法，其特征在于，包括：获取被测试者前次动作反馈的前次锁定值，以及当前次动作反馈时间与发送引导信号的时间差；
根据所述前次锁定值与所述时间差进行加权求和运算，计算锁定值；
将所述锁定值与预设阈值进行比较，得到锁定结果；
所述加权求和运算的公式为：
Yn为第n次锁定值，Yn-1是第n-1次锁定值，Xn是第n次动作反馈时间与引导信号发送时间之间的时间差，a、b分别为权值，其中，Y值的权重值大于X值的权重值。
2.根据权利要求1所述的运动功能障碍评估中锁定判断的方法，其特征在于，所述a为
0.6，所述b为0.4，所述阈值为50。
3.根据权利要求1或2所述的运动功能障碍评估中锁定判断的方法，其特征在于，所述方法还包括：记录所述锁定结果，形成锁定图表进行视图展示。
4.一种运动功能障碍评估中锁定判断的装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取被测试者前次动作反馈的前次锁定值，以及当前次动作反馈时间与发送引导信号的时间差；
锁定计算模块，用于根据所述前次动作反馈的前次锁定值与所述时间差进行加权求和运算，计算锁定值；
结果判定模块，用于将所述锁定值与预设阈值进行比较，得到锁定结果；
所述加权求和运算的公式为：
Yn为第n次锁定值，Yn-1是第n-1次锁定值，Xn是第n次动作反馈时间与引导信号发送时间之间的时间差，a、b分别为权值，其中，Y值的权重值大于X值的权重值。
5.根据权利要求4所述的运动功能障碍评估中锁定判断的装置，其特征在于，所述a为
0.6，所述b为0.4，所述阈值为50。
6.根据权利要求4或5所述的运动功能障碍评估中锁定判断的装置，其特征在于，所述装置还包括：记录展示模块，用于记录所述锁定结果，形成锁定图表进行视图展示。
说明书 :
运动功能障碍评估中锁定判断的方法及装置
技术领域
[0001] 本发明涉及到运动功能障碍评估技术领域，特别是涉及到一种运动功能障碍评估中锁定判断的方法及装置。
背景技术
[0002] 传统的节律反馈与运动功能障碍评估系统中对于判定运动障碍参考的指标是非量化，而且判定花费的时间很长，被测试者的情绪变化对判定结果具有很大影响。例如对于注意缺陷多动障碍的诊断，国际上通常采用的美国精神病学会制定的精神疾病诊断th标准（Diagnostic and Statistical Manual ofMental Disorders.4 ed.DSM-IV）中，关于注意缺陷多动障碍的诊断标准和世界卫生组织组织制定的国际疾病分类第10版th
（(international classification of diseases．ICD10 ed.ICD一10）的F90多动综合症诊断标准，都是以非量化的行为描述进行诊断。而目前大多数其他关于注意缺陷多动障碍的诊断量表都是根据这两个诊断标准制定的。因此，传统评估方式所获取评估结果的准确性具有很大的不确定性。
（(international classification of diseases．ICD10 ed.ICD一10）的F90多动综合症诊断标准，都是以非量化的行为描述进行诊断。而目前大多数其他关于注意缺陷多动障碍的诊断量表都是根据这两个诊断标准制定的。因此，传统评估方式所获取评估结果的准确性具有很大的不确定性。
发明内容
[0003] 本发明的主要目的为提供一种运动功能障碍评估中锁定判断的方法，可使评估更具准确性以及实用性。
[0004] 本发明提出一种运动功能障碍评估中锁定判断的方法，包括：
[0005] 获取被测试者前次动作反馈的前次锁定值，以及当前次动作反馈时间与发送引导信号的时间差；
[0006] 根据所述前次动作反馈时间与所述时间差进行加权求和运算，计算锁定值；
[0007] 将所述锁定值与预设阈值进行比较，得到锁定结果。
[0008] 优选地，所述加权求和运算的公式为：
[0009] Yn为第n次锁定值，Yn-1是第n-1次锁定值，Xn是第n次动作反馈时间与引导信号发送时间之间的时间差，a、b分别为权值。
[0010] 优选地，所述a为0.6，所述b为0.4，所述阈值为50。
[0011] 优选地，所述方法还包括：
[0012] 记录所述锁定结果，形成锁定图表进行视图展示。
[0013] 本发明还提出一种运动功能障碍评估中锁定判断的装置，包括：
[0014] 数据获取模块，用于获取被测试者前次动作反馈的前次锁定值，以及当前次动作反馈时间与发送引导信号的时间差；
[0015] 锁定计算模块，用于根据所述前次动作反馈时间与所述时间差进行加权求和运算，计算锁定值；
[0016] 结果判定模块，用于将所述锁定值与预设阈值进行比较，得到锁定结果。
[0017] 优选地，所述加权求和运算的公式为：
[0018] Yn为第n次锁定值，Yn-1是第n-1次锁定值，Xn是第n次动作反馈时间与引导信号发送时间之间的时间差，a、b分别为权值。
[0019] 优选地，所述a为0.6，所述b为0.4，所述阈值为50。
[0020] 优选地，所述装置还包括：
[0021] 记录展示模块，用于记录所述锁定结果，形成锁定图表进行视图展示。
[0022] 本发明采用锁定判定方式对被测试者的节律反馈运动结果进行统计计算，得出具有统计学意义的指标，进而根据得出的统计参数进行评估，可以在很大程度上提高节律反馈的感知与运动功能障碍评估准确性、实用性。
附图说明
[0023] 图1是本发明运动功能障碍评估中锁定判断的方法一实施例中的步骤流程示意图；
[0024] 图2是本发明运动功能障碍评估中锁定判断的方法另一实施例中的步骤流程示意图；
[0025] 图3是本发明运动功能障碍评估中锁定判断的装置一实施例中的结构示意图；
[0026] 图4是本发明运动功能障碍评估中锁定判断的装置另一实施例中的结构示意图。
[0027] 本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0028] 应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0029] 参照图1，本发明提出一种运动功能障碍评估中锁定判断的方法一实施例。该方法可包括：
[0030] 步骤S11、获取被测试者前次动作反馈的前次锁定值，以及当前次动作反馈时间与发送引导信号的时间差；
[0031] 步骤S12、根据所述前次动作反馈时间与所述时间差进行加权求和运算，计算锁定值；
[0032] 步骤S13、将所述锁定值与预设阈值进行比较，得到锁定结果。
[0033] 本实施例在应用锁定判定方式的节律反馈的感知与运动功能障碍评估系统中，被试者跟随由系统发出的引导信号做出相应的反馈运动，反馈运动产生的运动反馈信号被系统传感器获取并与引导信号（频标信号）求时间差值，再通过锁定算法等算法计算，得出被测试者本次反馈运动的评估（锁定）值。根据锁定值对被测试者的当前反馈运动做出评估（锁定）结果（失锁或者锁定）并反馈结果给被测试者。此种对被测试者反馈运动进行初步评估和反馈，对被测试者根据反馈结果进行运动调整具有很重要的意义，被测试者可以根据实时反馈结果做出相应运动调整。而锁定算法在上述过程中起到了关键性的作用，因而锁定算法对于判定有节律反馈的感知与运动功能障碍的测试者具有重要意义。
[0034] 上述节律可指生命体的节律是指其在漫长的进化过程中为了满足自身的某一需求、适应外部环境而产生的内部机制所表现出的周期性震荡。人工智能的节律是为实现某一目的而进行的反复性动作。上述反馈可指生命体或人工智能的节律在外界条件产生改变或得到输入时对在身内部进行的相应调节。
[0035] 本实施例中可通过上位机（比如PC或移动终端等）应用锁定判定方式实现评估，上述通过加权求和运算求取被测试者反馈信号的锁定值的方式具体可为：将前一次上位机系统获取的被测试者反馈动作信号的锁定值乘上先验设定的权值与本次系统获取的被测试者反馈动作信号与引导信号之间的时间差（值）乘上先验设定的权值求和得到当前次的锁定值，根据先验设定的阈值（50ms）对该锁定值进行判定，取得锁定结果，并做出统计结果视图，通过上位机实时显示。测试者根据获得的该结果视图做出来反馈调整，调整后再做动作反馈信息再经过锁定算法统计计算获得新的锁定（评估）结果，如此循环得出锁定与失锁视图。
[0036] 参照图2，在本发明另一实施例中上述运动功能障碍评估中锁定判断的方法还可包括：
[0037] 步骤S14、记录所述锁定结果，形成锁定图表进行视图展示。
[0038] 上述锁定结果可包括锁定和失锁；该锁定可指判定被测试者跟随着系统引导信号的节律。当判定当前反馈动作为锁定后上位机系统可用绿色的柱状统计图表提示被测试者。该失锁可指判定被测试者已经丢失了系统引导信号的节律。当判定当前反馈动作为失锁后上位机系统可用红色的柱状统计图表提示被测试者。
[0039] 本实施例通过锁定判定方式直接求得具体的、客观的锁定/失锁视图作为节律反馈的感知与运动功能评估参数之一，对比以往非客观、模糊化的评估体系具有判别度高，更加准确可靠的优势。而且锁定视图可以直观地反映出被测试者在测试过程中节律感知反馈变化规律。
[0040] 在本实施例的又一实施例中，上述加权求和运算的公式为：
[0041] Yn为第n次锁定值（单位ms），Yn-1是第n-1次锁定值，Xn是第n次动作反馈时间与引导信号发送时间之间的时间差，a、b分别为Yn-1及Xn的权值；此处，该a可为0.6，该b可为0.4，该阈值可为50（单位ms）。
[0042] 加权平均的权重优选算法中输入层的相互独立，输入对输出结果造成的影响独立，因此平均权重是合理的。而在上述锁定算法中，输入层（Y值与X值）不具有相互独立性，主要是考虑到偶然因素的影响，如被测试者在一段时间内连续多次X值小于阈值（50ms）而在其他时间段内其X值都是远远大于阈值，那么则可以认为是被测试者的一次或多次爆发，由于具有偶然性而不能作为完全被测试者锁定规律的判断依据，因此需结合其历史数据（Y值）进行判定，并且Y值对结果的影响更大于X值。因此将Y值的权重值应该比X值的权重值大，才能有效避免偶发因素。
[0043] 上述a=0.6、b=0.4以及阈值设为50ms作为先验值，是根据已有的资料和研究经验作出的设定，此处可作为优选方式。
[0044] 人类能感知和学习外界的节律，如音乐，时间节律等。正常人可以通过运动神经系统比较理想的实现周期性的重复运动，比如用手敲击某个物体，而患有注意缺陷多动障碍的人就不能自主有节律的完成周期性重复动作。
[0045] 患有注意缺陷多动障碍的被测试者在初期没有锁定判定方式的系统测试时得出很低的锁定次数比例，正常人在初期测试时锁定次数比例也不是很高（但是较确诊患者高），这就容易在区分患者和正常人的时候出现误判或者导致判定患者或者非患者的临界值模糊化。在应用了锁定判定方式的系统测试后患者被测试者的锁定次数比例可能依然不高，而正常人的锁定次数比例却得到了大幅的提高，说明锁定判定方式通过实时向被测试者反馈当前结果起到了积极的作用，改善了正常被测试者与患者被测试者之间的区分界定问题，有助于缩小判定临界值的范围，使之更加明确。
[0046] 与此同时，患者被测试者在经过一段时间的药物治疗和训练之后，虽然其测得的锁定次数比例没有得到明显的提高，但是通过统计、分析被测试者在两种系统环境下得出的锁定值，发现锁定值更加接近锁定阈值。患者被测试者锁定判定值较没有应用时得到了改善并且正向调节次数比例也得到了提高，说明锁定算法在这个患者判定时以及改善提高患者听觉反馈，运动协调方面起到了积极作用。
[0047] 上述运动功能障碍评估中锁定判断的方法，采用锁定判定方式对被测试者的节律反馈运动结果进行统计计算，得出具有统计学意义的指标，进而根据得出的统计参数进行评估，可以在很大程度上提高节律反馈的感知与运动功能障碍评估准确性、实用性。
[0048] 参照图3，提出本发明一种运动功能障碍评估中锁定判断的装置20一实施例。该装置20可包括：数据获取模块21、锁定计算模块22以及结果判定模块23；该数据获取模块21，用于获取被测试者前次动作反馈的前次锁定值，以及当前次动作反馈时间与发送引导信号的时间差；该锁定计算模块22，用于根据该前次动作反馈时间与该时间差进行加权求和运算，计算锁定值；该结果判定模块23，用于将该锁定值与预设阈值进行比较，得到锁定结果。
[0049] 本实施例在应用锁定判定方式的节律反馈的感知与运动功能障碍评估系统中，被试者跟随由系统发出的引导信号做出相应的反馈运动，反馈运动产生的运动反馈信号被系统传感器获取并与引导信号（频标信号）求时间差值，再通过锁定算法等算法计算，得出被测试者本次反馈运动的评估（锁定）值。根据锁定值对被测试者的当前反馈运动做出评估（锁定）结果（失锁或者锁定）并反馈结果给被测试者。此种对被测试者反馈运动进行初步评估和反馈，对被测试者根据反馈结果进行运动调整具有很重要的意义，被测试者可以根据实时反馈结果做出相应运动调整。而锁定算法在上述过程中起到了关键性的作用，因而锁定算法对于判定有节律反馈的感知与运动功能障碍的测试者具有重要意义。
[0050] 上述节律可指生命体的节律是指其在漫长的进化过程中为了满足自身的某一需求、适应外部环境而产生的内部机制所表现出的周期性震荡。人工智能的节律是为实现某一目的而进行的反复性动作。上述反馈可指生命体或人工智能的节律在外界条件产生改变或得到输入时对在身内部进行的相应调节。
[0051] 本实施例中可通过上位机（比如PC或移动终端等）应用锁定判定方式实现评估，上述通过加权求和运算求取被测试者反馈信号的锁定值的方式具体可为：将前一次上位机系统获取的被测试者反馈动作信号的锁定值乘上先验设定的权值与本次系统获取的被测试者反馈动作信号与引导信号之间的时间差（值）乘上先验设定的权值求和得到当前次的锁定值，根据先验设定的阈值（50ms）对该锁定值进行判定，取得锁定结果，并做出统计结果视图，通过上位机实时显示。测试者根据获得的该结果视图做出来反馈调整，调整后再做动作反馈信息再经过锁定算法统计计算获得新的锁定（评估）结果，如此循环得出锁定与失锁视图。
[0052] 参照图4，在本发明的另一实施例中，上述装置20还可包括：记录展示模块24，用于记录所述锁定结果，形成锁定图表进行视图展示。
[0053] 上述锁定结果可包括锁定和失锁；该锁定可指判定被测试者跟随着系统引导信号的节律。当判定当前反馈动作为锁定后上位机系统可用绿色的柱状统计图表提示被测试者。该失锁可指判定被测试者已经丢失了系统引导信号的节律。当判定当前反馈动作为失锁后上位机系统可用红色的柱状统计图表提示被测试者。
[0054] 本实施例通过锁定判定方式直接求得具体的、客观的锁定/失锁视图作为节律反馈的感知与运动功能评估参数之一，对比以往非客观、模糊化的评估体系具有判别度高，更加准确可靠的优势。而且锁定视图可以直观地反映出被测试者在测试过程中节律感知反馈变化规律。
[0055] 在本实施例的又一实施例中，上述加权求和运算的公式为：
[0056] Yn为第n次锁定值（单位ms），Yn-1是第n-1次锁定值，Xn是第n次动作反馈时间与引导信号发送时间之间的时间差，a、b分别为Yn-1及Xn的权值；此处，该a可为0.6，该b可为0.4，该阈值可为50（单位ms）。
[0057] 加权平均的权重优选算法中输入层的相互独立，输入对输出结果造成的影响独立，因此平均权重是合理的。而在上述锁定算法中，输入层（Y值与X值）不具有相互独立性，主要是考虑到偶然因素的影响，如被测试者在一段时间内连续多次X值小于阈值（50ms）而在其他时间段内其X值都是远远大于阈值，那么则可以认为是被测试者的一次或多次爆发，由于具有偶然性而不能作为完全被测试者锁定规律的判断依据，因此需结合其历史数据（Y值）进行判定，并且Y值对结果的影响更大于X值。因此将Y值的权重值应该比X值的权重值大，才能有效避免偶发因素。
[0058] 上述a=0.6、b=0.4以及阈值设为50ms作为先验值，是根据已有的资料和研究经验作出的设定，此处可作为优选方式。
[0059] 人类能感知和学习外界的节律，如音乐，时间节律等。正常人可以通过运动神经系统比较理想的实现周期性的重复运动，比如用手敲击某个物体，而患有注意缺陷多动障碍的人就不能自主有节律的完成周期性重复动作。
[0060] 患有注意缺陷多动障碍的被测试者在初期没有锁定判定方式的系统测试时得出很低的锁定次数比例，正常人在初期测试时锁定次数比例也不是很高（但是较确诊患者高），这就容易在区分患者和正常人的时候出现误判或者导致判定患者或者非患者的临界值模糊化。在应用了锁定判定方式的系统测试后患者被测试者的锁定次数比例可能依然不高，而正常人的锁定次数比例却得到了大幅的提高，说明锁定判定方式通过实时向被测试者反馈当前结果起到了积极的作用，改善了正常被测试者与患者被测试者之间的区分界定问题，有助于缩小判定临界值的范围，使之更加明确。
[0061] 与此同时，患者被测试者在经过一段时间的药物治疗和训练之后，虽然其测得的锁定次数比例没有得到明显的提高，但是通过统计、分析被测试者在两种系统环境下得出的锁定值，发现锁定值更加接近锁定阈值。患者被测试者锁定判定值较没有应用时得到了改善并且正向调节次数比例也得到了提高，说明锁定算法在这个患者判定时以及改善提高患者听觉反馈，运动协调方面起到了积极作用。
[0062] 上述运动功能障碍评估中锁定判断的装置20，采用锁定判定方式对被测试者的节律反馈运动结果进行统计计算，得出具有统计学意义的指标，进而根据得出的统计参数进行评估，可以在很大程度上提高节律反馈的感知与运动功能障碍评估准确性、实用性。
[0063] 以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。