认知训练进程的监测模型的建模方法、监测方法及系统与流程
本发明涉及一种认知训练进程的监测模型的建模方法，同时也涉及认知训练进程的监测方法，还涉及相应的监测系统，属于认知评估。
背景技术：
1、认知训练是延缓个体认知衰退的有效手段，而达到良好的认知提升训练效果，是以个体持续3个月甚至终身的训练为基础的。如何提升个体认知训练兴趣、使个体能够持续的付出努力和行动，是认知训练任务设计领域需要不断创新突破的部分。
2、传统的认知训练是借助经典范式的任务设置展开训练，但由于个体的认知水平存在巨大的差异，使用统一难度的认知任务进行训练，部分个体会因为任务难度过低而降低训练兴趣、减少对训练的重视、降低训练频率，另一部分个体则会因任务难度过高而倍感压力、损伤训练的信心、降低认知训练的坚持。
3、因此，在患者进行认知训练的过程中，有必要针对患者的认知训练进程进行监控，从而根据患者的个体差异对认知训练方案进行调整，以帮助患者更好的了解自身训练情况，为患者提供良好的认知训练方向。基于此，如何实现对患者的认知训练进程进行监控是目前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本发明所要解决的首要技术问题在于提供一种认知训练进程的监测模型的建模方法。
2、本发明所要解决的另一技术问题在于提供一种认知训练进程的监测方法。
3、本发明所要解决的又一技术问题在于提供一种认知训练进程的监测系统。
4、为实现上述技术目的，本发明采用以下的技术方案：
5、根据本发明实施例的第一方面，提供一种认知训练进程的监测模型的建模方法，包括如下步骤：
6、获取多名认知障碍患者的多次认知训练得分；
7、以训练次数为横坐标，并以认知训练得分为纵坐标构建平面直角坐标系；
8、在所述平面直角坐标系内，分别基于各所述认知障碍患者的多次认知训练得分标记坐标点；
9、基于所述平面直角坐标系内的所有坐标点，采用预设函数进行多次标准学习曲线的拟合，以获取多组参数组合；
10、以平方根误差作为模型拟合效果的评估指标，将平方根误差最小的参数组合作为最佳参数组合；
11、将所述最佳参数组合应用于所述预设函数，形成用于监测认知训练进程的监测模型。
12、其中较优地，所述标准学习曲线的拟合包括：
13、采用预设函数拟合随着训练次数的认知训练得分的变化，所述预设函数如下：
14、
15、其中，vt代表第t次训练下的认知训练得分；a代表渐近线水平；s代表开始值，以第一次认知训练得分的均值为固定参数；e代表自然数为底数的指数函数；t代表训练次数；r代表学习率；d代表符合学习规律的程度；
16、当采用所述预设函数完成一次拟合后，则得到参数a、r和d共同形成的一组参数组合。
17、其中较优地，所述认知训练得分为单项任务得分、单项脑能力得分或整体脑能力得分中的一种；
18、其中，所述单项任务得分为：特定认知训练任务的得分；
19、所述单项脑能力得分为：将与该项脑能力相关联的所有认知训练任务的得分进行平均后的平均得分；
20、所述整体脑能力得分为：将各项脑能力的得分进行平均后的平均得分。
21、其中较优地，基于所述最佳参数组合绘制的标准学习曲线，分别获取达到渐近线水平a时的训练次数tn，学习率有明显增长拐点的训练次数t1，以及学习率有明显减速拐点的训练次数t2；
22、其中，训练次数为0～t1为平均认知障碍患者的探索期，训练次数为t1～t2为平均认知障碍患者的强化期，训练次数为t2～tn为平均认知障碍患者的微调期。
23、根据本发明实施例的第二方面，提供一种认知训练进程的监测方法，包括如下步骤：
24、获取待监测患者的多次认知训练得分；
25、将所述待监测患者最后一次的认知训练得分vt患与监测模型对应训练次数下的认知训练得分vt相比较，以获取比较结果；
26、基于所述比较结果，输出所述待监测患者的相对达标水平；
27、其中，所述监测模型通过如权利要求1-4中任意一项所述的建模方法构建而成。
28、其中较优地，所述监测方法还包括：
29、基于所述待监测患者的多次认知训练得分的变化过程，获取所述待监测患者当下所处的学习阶段；其中，若所述待监测患者的认知训练得分有明显增长拐点，则判定所述待监测患者处于强化阶段；若所述待监测患者的认知训练得分还未出现拐点，则判定所述待监测患者处于探索阶段；若所述待监测患者的认知训练得分有明显减速拐点，则判定患者处于微调阶段；
30、基于所述最佳参数组合绘制的标准学习曲线，分别获取达到渐近线水平a时的训练次数tn，学习率有明显增长拐点的训练次数t1，以及学习率有明显减速拐点的训练次数t2；其中，训练次数为0～t1为平均认知障碍患者的探索期，训练次数为t1～t2为平均认知障碍患者的强化期，训练次数为t2～tn为平均认知障碍患者的微调期；
31、将所述待监测患者最后一次的训练次数与训练次数t1或训练次数t2相比较，以输出所述待监测患者的学习进展状况。
32、其中较优地，若vt患接近于vt，并且不超过vt的预设置信区域，则所述待监测患者的相对达标水平为达标；
33、若vt患高于vt的预设置信区域，则所述待监测患者的相对达标水平为超标；
34、若vt患低于vt的预设置信区域，则所述待监测患者的相对达标水平为未达标。
35、其中较优地，所述监测方法还包括：
36、基于所述待监测患者的相对达标水平和学习进展状况，输出针对所述待监测患者的训练优化方案。
37、其中较优地，所述待监测患者的认知训练得分为单项任务得分、单项脑能力得分或整体脑能力得分中的一种；
38、若所述待监测患者的认知训练得分为单项任务得分，则所述训练优化方案为调整单项训练任务的训练周期；
39、若所述待监测患者的认知训练得分为单项脑能力得分，则所述训练优化方案为对该项脑能力相关联的认知训练任务进行结构化调整；
40、若所述待监测患者的认知训练得分为整体脑能力得分，则所述训练优化方案为调整整体的训练频率，并优先推送提升最慢的单项脑能力所对应的认知训练任务。
41、根据本发明实施例的第三方面，提供一种认知训练进程的监测系统，包括处理器和存储器，所述处理器读取所述存储器中的计算机程序，用于执行上述的监测方法。
42、与现有技术相比较，本发明具有以下的技术效果：
43、1.采用非线性的混合效应的非线形回归拟合模型作为学习模型，通过构建认知训练得分随着训练次数变化的标准学习曲线，从而可利用该标准学习曲线对单一患者的认知训练进程进行监控。
44、2.可以适用于单一任务、单一脑能力或整体脑能力，以对患者的学习过程进行相应的监测，从而判断患者的相对达标水平和所处学习阶段及相对于标准而言的进展状况。由此，可作为更客观的指标，从横向比较及纵向发展多个维度，反馈患者的学习训练进程。
45、3.可以基于患者的相对达标水平和学习进展状况，对患者的认知训练进行优化，并且针对单一任务、单一脑能力、整体脑能力，可推荐不同的调整方案。
技术特征：
1.一种认知训练进程的监测模型的建模方法，其特征在于包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于所述标准学习曲线的拟合包括：
3.如权利要求1所述的建模方法，其特征在于：
4.如权利要求2所述的建模方法，其特征在于：
5.一种认知训练进程的监测方法，其特征在于包括如下步骤：
6.如权利要求5所述的监测方法，其特征在于还包括：
7.如权利要求6所述的监测方法，其特征在于：
8.如权利要求7所述的监测方法，其特征在于还包括：
9.如权利要求8所述的监测方法，其特征在于：
10.一种认知训练进程的监测系统，其特征在于包括处理器和存储器，所述处理器读取所述存储器中的计算机程序，用于执行如权利要求5～9中任意一项所述的监测方法。
技术总结
本发明公开了一种认知训练进程的监测模型的建模方法、监测方法及系统。该建模方法包括如下步骤：获取多名认知障碍患者的认知训练得分；以训练次数为横坐标，并以认知训练得分为纵坐标构建平面直角坐标系；分别基于各认知障碍患者的多次认知训练得分标记坐标点；基于平面直角坐标系内的所有坐标点，采用预设函数进行多次标准学习曲线的拟合，以获取多组参数组合；以平方根误差作为模型拟合效果的评估指标，将平方根误差最小的参数组合作为最佳参数组合；将最佳参数组合应用于预设函数，形成用于监测认知训练进程的监测模型。利用该监测模型绘制的标准学习曲线，能够对单一患者的认知训练进程进行监控，输出患者的相对达标水平和学习进展状况。
技术研发人员：李诗怡,籍墨涵,王晓怡
受保护的技术使用者：北京智精灵科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23