CN119380997B - 一种神经内科康复程度评价方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种神经内科康复程度评价方法及系统，涉及医疗康复评价技术领域，该方法包括以下具体步骤：数据采集：对神经内科患者进行全基因组测序，获取患者的全基因组数据，收集患者初始的病情严重程度数据并由专业神经内科医生依据既定的病情评估标准对患者初次就诊时的症状表现进行评估，本发明通过融合个体基因数据与神经元突触微观特征数据，并运用关键基因筛选策略及突触可塑性指标建立方法，构建多维度且更具精准性的神经内科康复程度评价体系，不仅从神经细胞连接重建的根源层面深入了解神经功能修复水平，还通过个性化康复轨迹预测模型实现了康复过程的精准预测和实时评价，从而能够更全面、细致地反映患者真实的康复状态。
Description
技术领域
本发明涉及医疗康复评价技术领域，具体为一种神经内科康复程度评价方法及系统。
背景技术
神经内科疾病康复领域是医学研究中至关重要的一环，涵盖了多种疾病，如脑梗死、脑出血、帕金森病等，这些疾病往往伴随着不同程度的神经功能缺损，严重影响患者的生活质量，随着医疗技术的不断进步，对神经内科疾病康复程度的评价日益受到重视，康复评价不仅有助于医生准确掌握患者的康复进展，还能为制定和调整康复计划提供科学依据，近年来，随着基因测序技术的飞速发展和神经科学研究的深入，个体基因数据与大脑神经元突触微观特征在神经内科康复评价中的应用逐渐受到关注，为康复评价提供了新的视角和可能。
然而，传统的神经内科康复程度评价方法大多侧重于宏观层面的神经功能表现，如通过神经功能缺损评分量表来评估患者的运动、感觉、认知等功能恢复情况，这些宏观层面的评估虽然在一定程度上能够反映患者的康复状态，但往往缺乏对于神经功能修复根源层面的深入考量，特别是在利用基因数据和突触微观特征进行评价时，传统方法存在明显的局限性，例如，在基因筛选方面，传统方法多依赖通用的基因筛选模式，缺乏针对神经内科疾病康复特有的神经发育、修复机制进行精准定位，这导致关键基因信息的提取不够精确，难以全面反映患者个体在神经修复方面的遗传特征，此外，在突触可塑性指标设定上，传统方法也往往较为简单和片面，难以全方位反映神经细胞间连接重建的程度，这些局限性限制了传统方法在神经内科康复程度评价中的准确性和有效性。
针对上述问题，有必要对现有的神经内科康复程度评价方法及系统进行优化，通过数据分析与指标建立手段，整合个体基因层面信息以及神经元突触微观结构和功能相关数据，构建更为全面、精准的康复程度评价体系，因此，开发一种能够综合实现上述特点的一种神经内科康复程度评价方法及系统具有重要意义。
发明内容
本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种神经内科康复程度评价方法及系统，它能够运用创新性的数据分析与指标建立手段，整合个体基因层面信息以及神经元突触微观结构和功能相关数据，构建了一个更为全面、精准的康复程度评价体系，通过深入挖掘与神经发育、修复紧密相关的关键基因信息，并创造性地建立突触可塑性量化指标，本发明能够从根源上深入了解神经功能修复情况，同时，借助人工智能算法构建个性化康复轨迹预测模型，实现了对患者康复过程的精准预测、实时评价以及动态调整康复计划，相较于传统方法，本发明不仅提高了康复评价的准确性和有效性，还为神经内科疾病的康复治疗提供了更具针对性、科学性的技术支撑，有助于显著提高康复效果，改善患者的生活质量。
本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一方面，一种神经内科康复程度评价方法，该方法包括以下具体步骤：
数据采集：对神经内科患者进行全基因组测序，获取患者的全基因组数据，收集患者初始的病情严重程度数据并由专业神经内科医生依据既定的病情评估标准对患者初次就诊时的症状表现进行评估，同时采集患者的基础身体状况数据，另外借助超高分辨率显微镜成像技术结合神经细胞标记方法，对大脑神经元突触的形态、数量和密度进行定期观察记录，并配合在体电生理记录技术，监测突触传递效率和突触后电位变化功能参数在康复过程中的动态改变；
关键基因信息提取与突触可塑性指标建立：将全基因组测序获取的数据导入生物信息学分析软件平台，对原始基因序列数据进行质量筛选、序列比对以及注释操作，基于神经内科疾病康复特有的神经发育和修复机制，运用生物信息学分析与医学知识融合策略，深入挖掘与神经发育和修复紧密相关的基因信息，针对通过超高分辨率显微镜成像技术采集到的神经元突触微观结构特征数据，以及在体电生理记录技术获取的突触传递效率和突触后电位变化参数数据，通过量化计算方式反映神经细胞之间连接重建的程度，对于突触微观结构特征数据，运用图像分析算法，对不同时间点采集的图像数据进行比对分析，计算突触新生率，对于突触功能参数数据，以康复治疗开始时首次记录的数据为基线，按照固定时间间隔，对比分析不同时间节点的参数变化情况，通过算法得出突触传递效能提升幅度等反映突触功能可塑性变化的量化指标；
个性化康复轨迹预测模型构建：将提取的关键基因信息、建立的突触可塑性量化指标以及采集到的患者初始病情严重程度数据、基础身体状况数据作为输入特征，利用人工智能算法构建个性化康复轨迹预测模型，通过对大量已有神经内科康复案例数据进行训练学习，使模型能够依据输入的新患者特征数据预测出该患者在不同时间节点下预期的康复状态指标，形成个性化康复轨迹预测曲线；
康复程度实时评价：在患者康复过程中，按照预定的时间间隔，采集患者当前实际的康复状态指标，将实际康复状态指标与预测模型输出的对应时间节点的预测康复状态指标进行对比分析，计算两者之间的差异程度，依据评价标准来确定当前患者的康复程度评价结果；
评价指标权重调整与康复计划优化：根据实时评价结果中实际康复表现与预测轨迹的差异情况，动态调整后续康复评价中各指标的权重，同时依据调整后的评价指标权重以及实际康复进展情况，优化后续的康复计划，调整康复训练的内容、强度和频率，生成更贴合患者个体当前康复需求的个性化康复方案。
进一步地，所述关键基因信息提取与突触可塑性指标建立步骤中，基于神经内科疾病康复特有的神经发育和修复机制，深入挖掘与神经发育、修复紧密相关的关键基因信息，具体地，参考大量神经内科领域权威的临床研究成果、基础医学实验数据以及专业医学知识库，依据基因在包括神经细胞分化、神经递质调节、神经元再生及突触可塑性调控的神经发育和修复环节中所发挥的作用，设定筛选规则与算法，从预处理后的全基因组数据中筛选出关键基因信息，并将基因序列特征、功能描述以及相关调控信息整合起来，构建形成患者个体专有的具有疾病针对性的关键基因数据集。
更进一步地，所述关键基因信息提取与突触可塑性指标建立步骤中，设定筛选规则与算法，从预处理后的全基因组数据中筛选出关键基因信息，其算法公式为：，其中， 表示第 个基因的综合关联得分， 是第 个筛选因素的权重系数， 代表第 个基因在第 个筛选因素下的关联程度值， 表示筛选因素的总数量， 为最终筛选出的关键基因集合，满足其综合关联得分 大于等于预设的筛选阈值 的基因被纳入该集合。
更进一步地，所述关键基因信息提取与突触可塑性指标建立步骤中，运用图像分析算法，对不同时间点采集的图像数据进行比对分析，计算突触新生率，其计算公式为：，其中， 表示在大脑区域 在时间 的突触新生率， 代表在大脑区域 内，第 种类型突触在时间的新生突触数量，通过超高分辨率显微镜成像技术采集的图像数据， 是第 种类型突触在大脑区域 的重要性权重系数， 表示在大脑区域 内，第 种类型突触的原有突触数量， 为在该大脑区域 内所划分的突触类型总数，涵盖所有在该区域对神经功能有重要意义且需要关注其新生情况的突触种类数量。
更进一步地，所述关键基因信息提取与突触可塑性指标建立步骤中，通过算法得出突触传递效能提升幅度等反映突触功能可塑性变化的量化指标，其算法公式为：，其中，表示在大脑区域 在时间 的突触传递效能提升幅度， 是在大脑区域 内，突触后神经元在时间 的电活动电位值， 为从康复开始到观察时间范围内的任意时间变量， 代表在大脑区域 内，突触前神经元在时间 的电活动电位值， 表示康复治疗开始时的初始时间点，即作为计算突触传递效能提升幅度的基线时间， 代表了康复开始时突触传递效能的初始状态， 是当前进行评估的康复过程中的具体时间点。
更进一步地，所述个性化康复轨迹预测模型构建步骤中，利用人工智能算法构建个性化康复轨迹预测模型，通过对大量已有神经内科康复案例数据进行训练学习，具体地，设输入特征向量为 ，其中 ，分别对应关键基因信息、突触可塑性量化指标、初始病情严重程度数据和基础身体状况数据的特征向量，网络的隐藏层表示为 ，输出层预测的康复状态指标向量为 ，对于翰入层到第一层隐藏层的计算 ，其中， 为激活函数， 是第一层隐藏层中对应输入特征 和 交互的权重参数， 表示自定义的特征融合操作， 是第一层隐藏层的偏置项，对于从第 层隐藏层到第 层隐藏层的传播计算公式为： ，其中， 是第 层隐藏层中对应上一层第 个神经元输出的连接权重， 表示第 层隐藏层中第 个神经元的输出值，是上一层经过激活函数处理后的结果，作为当前层的输入， 是第 层隐藏层的偏置项，在隐藏层之后添加注意力机制层，用于动态地为不同输入特征分配不同的注意力权重，突出对当前康复轨迹预测更关键的特征信息，公式为：，其中， 表示计算得到的未归一化的注意力得分，用于衡量每个特征维度在当前康复轨迹预测任务下的重要性程度，其计算涉及到通过权重矩阵 和 分别对隐藏层输出 和原始输入特征 进行线性变换，加上偏置 后经过 激活函数处理， 是经过归一化后的注意力权重， 是经过注意力加权后的输入特征向量，经过注意力机制层后，使用加权后的特征向量 进行最终康复状态指标的预测，计算公式为： ，其中， 是输出层的权重矩阵， 是输出层的偏置项，为了训练上述网络模型，采用损失函数衡量预测的康复状态指标 与实际康复状态指标 之间的差异，其计算公式为：
，其中， 是预测的总时间节点数， 是对应每个时间节点的权重系数， 和分别是在时间节点 的预测康复状态指标值和实际康复状态指标值， 表示将康复过程划分为的不同阶段数量， 是第 个康复阶段包含的时间节点数量， 和分别是在第 个康复阶段时间节点 的预测和实际康复状态指标值，是计算该康复阶段实际康复状态指标值的方差， 是平衡两项损失的超参数，在训练过程中，使用优化算法最小化上述损失函数，根据损失函数对模型的权重参数进行更新调整，经过多次迭代训练，直到模型在验证集上的性能指标满足要求，得到训练好的个性化康复轨迹预测模型。
更进一步地，所述康复程度实时评价步骤中，在患者康复过程中，按照预定的时间间隔，采集患者当前实际的康复状态指标，包括但不限于特定神经功能的恢复情况、相关身体机能指标变化情况以及最新的神经元突触微观结构特征与功能参数数据。
更进一步地，所述康复程度实时评价步骤中，对于肢体运动功能测试，依据标准化的动作任务及评分细则进行操作，感觉功能测试采用标准的感觉阈值检测手段，即通过使用触觉测试仪、痛觉测试仪等专业设备，按照从低到高的刺激强度逐步刺激皮肤，记录患者能够感知到刺激的最小强度值作为感觉阈值进行量化评估，认知功能测评运用经过信效度验证的专业量表，保证每项神经功能检测过程操作规范、结果可靠。
更进一步地，所述康复程度实时评价步骤中，将实际康复状态指标与预测模型输出的对应时间节点的预测康复状态指标进行对比分析，计算两者之间的差异程度，其计算公式为： ，其中， 指综合康复差异度， 是在第 个康复状态指标维度上实际采集到的当前康复状态指标值， 表示预测模型在对应第个康复状态指标维度上输出的预测值， 为纳入综合考量的康复状态指标维度总数。
另一方面，一种神经内科康复程度评价系统，其特征在于，所述该系统包括以下组成部分：数据采集模块、关键基因与指标处理模块、预测模型构建模块、康复评价模块和调整优化模块；
所述数据采集模块用于对神经内科患者进行全基因组测序，获取全基因组数据，并收集患者初始病情严重程度数据以及基础身体状况数据，同时利用超高分辨率显微镜成像技术及在体电生理记录技术采集大脑神经元突触微观结构特征及功能参数数据；
所述关键基因与指标处理模块利用生物信息学分析工具从全基因组数据中提取与神经发育、修复相关的关键基因信息，并对采集到的突触微观数据进行分析处理，建立突触可塑性相关的量化指标；
所述预测模型构建模块将关键基因信息、突触可塑性量化指标、初始病情严重程度数据以及基础身体状况数据作为充当输入，利用人工智能算法构建个性化康复轨迹预测模型并进行训练；
所述康复评价模块将实际康复状态指标与预测模型输出的预测康复状态指标进行对比分析，得出康复程度评价结果；
所述调整优化模块依据康复程度评价结果中实际与预测的差异情况，动态调整评价指标权重并优化康复计划，生成新的个性化康复方案。
与现有技术相比，该一种神经内科康复程度评价方法及系统具备如下有益效果：
一、本发明通过融合个体基因数据与神经元突触微观特征数据，并运用关键基因筛选策略及突触可塑性指标建立方法，构建多维度且更具精准性的神经内科康复程度评价体系，不仅从神经细胞连接重建的根源层面深入了解神经功能修复水平，还通过个性化康复轨迹预测模型实现了康复过程的精准预测和实时评价，从而能够更全面、细致地反映患者真实的康复状态。
二、本发明通过康复评价模块和调整优化模块的协同作用，实现了康复计划的动态调整与优化，根据实时评价结果中实际康复表现与预测轨迹的差异情况，动态调整后续康复评价中各指标的权重，并依据调整后的评价指标权重以及实际康复进展情况，优化后续的康复计划，确保了康复方案能够紧密贴合患者个体当前的康复需求，有助于提高康复效果，改善患者生活质量。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一种神经内科康复程度评价方法流程操作图；
图2为一种神经内科康复程度评价系统的流程图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。
实施例一：
本实施例详细描述了一种神经内科康复程度评价方法及系统在脑外伤患者的康复程度评价与计划调整方面的应用，通过本发明，深度融合多层面数据，为脑外伤患者打造个性化康复评价与计划调整体系，有助于提高康复治疗的科学性、精准性，切实改善患者的康复效果。
35岁男性患者因车祸导致颅脑损伤入院，被诊断为中度脑外伤，伴有颅骨骨折、脑挫裂伤以及颅内少量出血等情况，患者入院时处于昏迷状态，经过紧急救治后苏醒，但遗留有右侧肢体运动障碍、语言表达稍迟缓以及记忆力减退等神经功能损伤症状，对该患者进行全基因组测序，测序工作由专业的医学检验机构按照标准流程操作，获取了覆盖患者全基因组的高质量序列数据，神经内科医生依据格拉斯哥昏迷评分（GCS）结合头颅CT等影像学检查结果，对患者初始病情严重程度进行评估，确定其初始GCS评分为10分（中度脑外伤范围），同时记录了患者脑挫裂伤的具体部位、出血量等病情相关详细信息作为病情严重程度数据，采集患者的基础身体状况数据，包括患者年龄、性别信息，确认患者既往身体健康，无基础疾病史，测量血压、血糖、血脂等常规生理指标，各项指标均处于正常范围，并整理记录这些数据，同时借助超分辨荧光显微镜，选用特异性标记神经元突触的荧光染料，按照标记方法对患者大脑额叶（与认知、运动等功能密切相关，且是脑外伤易受损区域）及顶叶（支配右侧肢体感觉和运动功能脑区）的神经元突触进行标记处理，在患者康复治疗开始后的每周，使用显微镜对标记区域进行成像观察，获取神经元突触的高分辨率图像数据，通过专业图像分析软件，提取并记录突触的形态（如测量突触长度、宽度、面积等参数）、数量以及密度等微观结构特征数据，每次采集的数据都附带成像时间、观察区域坐标等详细元数据信息进行存储，同时，运用在体电生理记录技术，在大脑额叶和顶叶相应脑区精准植入微电极（借助神经导航系统确保植入位置准确），实时记录突触传递效率、突触后电位变化等功能参数，在康复过程中，以每3天为一个时间间隔持续采集电生理数据，并确保每次采集时记录患者当时的体位、体温等环境参数以及准确的时间戳，将采集到的电生理数据有序存储在专门的数据库中。
将全基因组测序数据导入专业生物信息学分析平台，经过数据预处理（去除低质量测序片段、与人类参考基因组比对、基因注释等操作）后，基于脑外伤康复涉及的神经细胞修复、神经可塑性调节以及血管再生等神经发育和修复机制，依据基因在神经元存活相关信号通路中的参与情况、已报道与脑外伤康复显著关联的基因以及对突触可塑性调控起关键作用的基因等条件，运用设定好的筛选规则与算法，从全基因组数据中筛选出关键基因信息，形成包含约50个关键基因的数据集，涵盖了如BDNF（脑源性神经营养因子基因，对神经元生长和存活有重要作用）、NRG1（神经调节蛋白1基因，参与神经细胞分化和突触形成）等基因及其详细的序列特征、功能描述和调控信息。
针对突触微观结构特征数据，运用基于机器学习的图像分析算法，对比不同时间点(每周采集图像数据)在额叶和顶叶观察区域内的突触图像，计算突触新生率时，依据公式 ，例如在额叶区域，对于兴奋性突触（ 表示突触类型，此处以兴奋性突触为例)，统计出在第4周（ 周，设定康复开始为)时的新生突触数量 为50个，原有突触数量 初次统计为200个，兴奋性突触在额叶区域的重要性权重系数 根据前期对脑外伤患者该区域神经功能及突触重要性研究设定为0.6(不同类型突触在不同脑区权重不同，基于专业知识和研究确定)，按照公式计算得出额叶区域兴奋性突触在第4周的突触新生率为0.15，以此类推，计算出不同脑区、不同类型突触在各时间点的突触新生率指标，全面反映突触结构可塑性变化情况，对于突触功能参数数据，以康复治疗开始时首次记录的突触传递效率、突触后电位变化等数据为基线，按照每3天的时间间隔，运用公式，突触传递效能提升幅度，例如在顶叶区域( 表示顶叶)，在第2周( 周对应的时间点)时，通过对电生理数据积分计算得出从康复开始到第2周突触前后神经元电位差累积变化与康复开始时（ 表示康复开始时间点)电位差累积变化的对比情况，计算出突触传递效能提升幅度为2096，通过这样的计算持续跟踪不同脑区突触功能可塑性的动态变化，为后续评估提供依据。
将提取的50个关键基因信息（经过归一化处理，如将基因表达量等数值特征映射到[0，1]区间）、计算得到的各脑区不同类型突触的突触可塑性量化指标（突触新生率、突触传递效能提升幅度等同样进行归一化）以及患者初始病情严重程度数据（如GCS评分等进行标准化处理）、基础身体状况数据（血压、血糖等数值进行归一化）整合为输入特征向量。
采用基于深度神经网络结合注意力机制的个性化康复轨迹预测模型，设定网络结构为包含3个隐藏层，各隐藏层神经元数量分别为128、64、32个，在模型训练过程中，收集医院过往200例脑外伤康复患者的同类数据（包含上述各类输入特征数据以及实际康复轨迹数据，按照7：2：1的比例划分为训练集、验证集和测试集），使用训练集对模型进行训练，选择自定义的损失函数（结合均方误差和基于康复阶段重要性加权的损失函数，通过交叉验证确定相关权重参数和超参数取值），并搭配Adam优化器进行权重参数更新，经过约500次迭代训练，模型在验证集上的损失值收敛且预测准确率达到预期要求后，使用测试集进行最终评估，确保模型能够依据当前患者的输入特征数据可靠地预测出在不同时间节点（如每周预测一次未来12周内）下预期的康复状态指标，包括右侧肢体运动功能恢复程度、语言功能改善情况（通过语言流畅性测试等相关指标预测）以及认知功能恢复水平（依据简易精神状态检查表相关指标预测）等，形成个性化康复轨迹预测曲线。
在患者康复过程中，按照每周的时间间隔，专业康复治疗师使用Fuql-Meyer评估量表对患者右侧肢体运动功能进行测评，记录相应得分，通过语言交流、问答等方式对患者语言表达的流畅性、准确性等语言功能进行评估并量化打分，运用简易精神状态检查表对患者认知功能进行检测，获取相应测评结果，同时再次运用超分辨荧光显微镜成像技术和在体电生理记录技术采集最新的神经元突触微观结构特征与功能参数数据，采集过程遵循之前的技术规范和要求，将实际采集到的包含肢体运动功能、语言功能、认知功能恢复情况以及最新突触微观特征与功能参数的康复状态指标数据，与预测模型依据对应时间节点输出的预测康复状态指标数据进行一一对应匹配，通过计算综合康复差异度(依据公式，例如 包含肢体运动功能、语言功能、认知功能、各脑区主要突触新生率、突触传递效能等多个维度指标)，假设在第8周时计算得出的 值为0.25(不同维度指标实际值与预测值对比差异情况综合计算结果)，对照预先设定的评价标准(基干临床经验和前期大量数据统计分析确定，如设定 认定康复符合预期， 认定康复进度稍滞后等)，判定此时患者康复进度稍滞后。
根据康复程度实时评价结果中实际康复表现与预测轨迹的差异情况，分析发现患者右侧肢体运动功能恢复以及额叶区域突触新生率指标与预测差异相对较大，说明这两方面康复进展不太理想，则针对性地重点关注肢体运动功能模块以及额叶突触可塑性相关指标的评价，提高Fugl-Meyer评估量表中肢体力量、关节活动度等相关评价指标权重，同时提高额叶区域突触新生率指标在整体评价中的权重占比（例如从原来的0.1提高到0.2，根据差异程度及指标重要性合理调整），依据调整后的评价指标权重以及实际康复进展情况，对康复计划进行优化，增加针对右侧肢体的康复训练强度，如延长康复训练时间，将每天的肢体运动康复训练时长从1.5小时增加到2小时，增加力量训练的难度，调整使用更高阻力的康复器械进行训练，同时，调整康复训练项目，增加了神经肌肉电刺激疗法辅助促进肢体肌肉功能恢复，重点刺激右侧肢体相关肌肉群，对于额叶突触功能改善方面，在康复计划中加入经颅直流电刺激（tDCS）疗法，通过调节大脑皮质兴奋性来促进额叶区域突触传递效能提升以及神经元可塑性改变，期望改善患者认知功能和语言功能，生成更贴合该患者当前康复需求的个性化康复方案，并持续跟踪患者后续康复情况，以便根据新的实际情况再次进行动态调整。
实施例二：
本实施例详细描述了一种神经内科康复程度评价方法及系统在阿尔茨海默病患者的康复程度评价与计划调整方面的具体应用，通过本发明多维度、个性化的方式实现了对患者康复程度的精准评价以及康复计划的科学优化，有助于延缓疾病进展、改善患者生活质量，为阿尔茨海默病的康复治疗实践提供了一套创新且切实可行的技术手段。
一位70岁女性患者，近期出现记忆力减退、认知功能下降、定向障碍等症状，经医院详细检查后，被确诊为阿尔茨海默病轻度阶段，同时伴有高血压病史，但血压通过药物控制在相对稳定水平，安排专业测序团队为患者进行全基因组测序，获取全基因组数据，并保证数据质量和准确性符合后续分析要求。
神经内科医生依据简易精神状态检查表（MMSE）对患者初始病情严重程度进行评估，该患者初始MMSE评分为22分（提示轻度认知功能障碍，符合轻度阿尔茨海默病表现），同时记录患者在定向力、记忆力、注意力等各认知维度的详细测评情况作为病情严重程度数据的一部分，另外，参考头颅MRI显示的大脑海马体萎缩情况（阿尔茨海默病常累及海马体导致其结构改变）等影像学特征进一步完善病情评估资料。
采集患者的基础身体状况数据，除记录年龄、性别信息外，重点关注患者高血压患病情况，包括患病时长、服用的降压药物种类及剂量等；定期测量血压，血压波动范围在130-140/80-90mmHg之间，同时记录血糖、血脂等其他常规生理指标情况，其中血糖、血脂指标处于正常范围稍偏高临界值，整理这些数据形成规范的基础身体状况数据集，利用超分辨荧光显微镜结合针对神经元突触的特异性标记方法，对患者大脑海马体区域（与记忆、认知功能密切相关，是阿尔茨海默病病理改变关键区域）的神经元突触进行标记后，每隔两周进行一次成像观察，获取高分辨率的突触图像数据，通过专业图像分析软件，详细分析并记录突触的形态特征（如突触大小、形状复杂性等参数）、数量以及密度等微观结构信息，每次采集都附带成像相关的详细元数据（成像时间、观察区域定位等）以便后续对比分析，同步采用在体电生理记录技术，在海马体区域准确植入微电极（依据神经解剖学定位及借助高精度定位辅助设备确保植入准确性），持续监测突触传递效率、突触后电位变化等功能参数，以每周为时间间隔采集电生理数据，记录采集时患者的状态（如安静休息状态、是否有外界干扰等）以及准确的时间戳，将完整的电生理数据有序存储，用于后续分析突触功能可塑性变化，将全基因组测序数据导入生物信息学分析平台进行预处理后，基于阿尔茨海默病康复涉及的淀粉样蛋白代谢、tau蛋白调节、突触可塑性维持以及神经炎症调控等神经发育和修复机制，参考大量临床研究及基础实验成果，依据基因在淀粉样前体蛋白（APP）代谢通路中的作用、与tau蛋白磷酸化调节相关程度、已被验证与阿尔茨海默病认知功能改善密切关联等因素，运用定制的筛选规则与算法，从全基因组数据中筛选出关键基因信息，构建形成包含约30个关键基因的数据集，其中涵盖如APOE（载脂蛋白E基因，与阿尔茨海默病发病风险及病情进展密切相关）、PSEN1（早老素1基因，参与APP加工及淀粉样蛋白生成过程）等基因及其详细的序列特征、功能注释和调控信息。
针对海马体区域的突触微观结构特征数据，运用图像分析算法，按照两周一次的时间间隔对比不同时间点的突触图像，依据公式 计算突触新生率，例如在某次评估中(设定康复开始为 ，在 周时)，对于海马体区域的抑制性突触( 表示突触类型)，统计出新生突触数量 为30个，原有突触数量 初次统计为150个，考虑到抑制性突触在海马体调节神经活动及认知功能方面的重要性，其权重系数 根据专业研究设定为0.7，计算得出该区域抑制性突触在第6周的突触新生率为0.14，以此类推，获取不同时间点、不同类型突触在海马体区域的突触新生率反映突触结构可塑性变化与认知功能修复的关联，对于电生理记录的突触功能参数数据，以康复开始时的基线数据为准，按照每周的时间间隔，通过公式，计算突触传递效能提升幅度，例如在第8周（ 周)时，分析海马体区域突触前后神经元电位差累积变化情况，对比康复开始时( )的情况，计算得出突触传递效能提升幅度为15%，通过持续跟踪这些指标变化来评估突触功能可塑性对认知功能康复的影响。
整合提取的30个关键基因信息（进行归一化处理，使各整合提取的30个关键基因信息（进行归一化处理，使各基因相关数据处于合适范围）、计算得到的海马体区域不同类型突触的突触可塑性量化指标（突触新生率、突触传递效能提升幅度等同样归一化）以及患者初始病情严重程度数据（如MMSE评分等标准化处理）、基础身体状况数据（血压、血糖等数值归一化）作为输入特征向量。
选用深度神经网络结合注意力机制构建个性化康复轨迹预测模型，设定网络架构包含4个隐藏层，各隐藏层神经元数量分别为100、80、60、40个，收集医院过往150例阿尔茨海默病康复患者的相关数据，使用训练集对模型进行训练，选择自定义的损失函数（综合考虑均方误差与基于康复阶段重要性加权的损失函数，通过交叉验证等方法确定其中参数取值），搭配Adam优化器来更新模型权重参数，经过约600次迭代训练，直至模型在验证集上的性能指标（如损失值收敛、预测准确率达到稳定且符合要求的水平）达到预期后，再用测试集进行最终评估，确保模型可依据该患者的输入特征数据准确预测出不同时间节点（例如每月预测一次未来6个月内）预期的康复状态指标，例如认知功能改善程度（依据MMSE评分变化、蒙特利尔认知评估量表相关指标等预测）、日常生活能力变化情况（通过日常生活活动能力量表相关指标预测）等，进而生成个性化康复轨迹预测曲线。
在患者康复过程中，严格按照每月的时间间隔，专业医护人员运用简易精神状态检查表(MMSE)、蒙特利尔认知评估量表对患者认知功能进行检测评估，记录相应得分，采用日常生活活动能力量表评估患者日常生活能力，如自理能力、活动能力等方面的表现并量化打分，同时，再次运用超分辨荧光显微镜成像技术与在体电生理记录技术采集最新的海马体区域神经元突触微观结构特征与功能参数数据，采集操作严格遵循之前既定的规范要求，保证数据的一致性与可比性，将实际采集到的包含认知功能、日常生活能力变化情况以及最新突触微观结构特征与功能参数的康复状态指标数据，与预测模型依据对应时间节点输出的预测康复状态指标数据进行逐一匹配对比，通过计算综合康复差异度(运用公式，此处 涵盖认知功能各维度指标、日常生活能力相关指标、海马体区域主要突触新生率、突触传递效能等多维度内容)，假设在第4个月时计算得出的 值为0.3(反映各维度实际值与预测值的综合差异情况)，对照预先基于临床经验和大量病例数据统计分析制定的评价标准(例如设定 认定康复符合预期，认定康复进度稍滞后等)，判定此时患者康复进度稍滞后。
根据康复程度实时评价结果中实际康复表现与预测轨迹的差异情况分析发现，患者认知功能恢复以及海马体区域突触传递效能指标与预测差异相对突出，表明这两方面的康复进程未达预期，于是针对性地着重关注认知功能模块以及突触可塑性相关指标（尤其是突触传递效能）的评价，提高MMSE评分中记忆力、注意力相关评价指标权重，同时增加蒙特利尔认知评估量表里与执行功能、语言流畅性等认知维度相关指标权重，并且加大海马体区域突触传递效能指标在整体评价中的权重占比（比如从原本的0.12提高到0.2），使其更能反映对康复进度的影响。
依据调整后的评价指标权重以及实际康复进展情况，对康复计划进行优化调整，增加认知功能训练的强度和频次，比如每天增加专门的记忆训练时长，从原来的30分钟延长至45分钟，引入更具挑战性的认知刺激游戏和训练任务，像复杂图形记忆、逻辑推理谜题等，以强化患者的认知能力，同时针对海马体突触功能改善，在康复计划中加入经颅磁刺激（TMS）疗法，通过调节大脑皮质兴奋性，促进海马体区域突触传递效能提升和神经元可塑性增强，期望更好地改善患者认知功能，此外，鉴于患者高血压病史及血糖、血脂处于临界偏高状态，进一步优化饮食指导，加强对血压、血糖、血脂的监测，必要时调整降压、降脂等药物使用，以保障整体身体状况利于康复，生成更贴合该患者当前康复需求的个性化康复方案，并持续跟踪后续康复情况，以便根据新的实际变化再次动态调整康复策略，最大程度助力患者康复。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简介修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (9)
1.一种神经内科康复程度评价方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：
数据采集：对神经内科患者进行全基因组测序，获取患者的全基因组数据，收集患者初始的病情严重程度数据并由专业神经内科医生依据既定的病情评估标准对患者初次就诊时的症状表现进行评估，同时采集患者的基础身体状况数据，另外借助超高分辨率显微镜成像技术结合神经细胞标记方法，对大脑神经元突触的形态、数量和密度进行定期观察记录，并配合在体电生理记录技术，监测突触传递效率和突触后电位变化功能参数在康复过程中的动态改变；
关键基因信息提取与突触可塑性指标建立：将全基因组测序获取的数据导入生物信息学分析软件平台，对原始基因序列数据进行质量筛选、序列比对以及注释操作，基于神经内科疾病康复特有的神经发育和修复机制，运用生物信息学分析与医学知识融合策略，深入挖掘与神经发育和修复紧密相关的基因信息，针对通过超高分辨率显微镜成像技术采集到的神经元突触微观结构特征数据，以及在体电生理记录技术获取的突触传递效率和突触后电位变化参数数据，通过量化计算方式反映神经细胞之间连接重建的程度，对于突触微观结构特征数据，运用图像分析算法，对不同时间点采集的图像数据进行比对分析，计算突触新生率，对于突触功能参数数据，以康复治疗开始时首次记录的数据为基线，按照固定时间间隔，对比分析不同时间节点的参数变化情况，通过算法得出突触传递效能提升幅度的反映突触功能可塑性变化的量化指标；
个性化康复轨迹预测模型构建：将提取的关键基因信息、建立的突触可塑性量化指标以及采集到的患者初始病情严重程度数据、基础身体状况数据作为输入特征，利用人工智能算法构建个性化康复轨迹预测模型，通过对大量已有神经内科康复案例数据进行训练学习，具体地，设输入特征向量为X，其中X＝[Xgene，Xsymapse，Xseverity，Xbase]，分别对应关键基因信息、突触可塑性量化指标、初始病情严重程度数据和基础身体状况数据的特征向量，网络的隐藏层表示为Hl，输出层预测的康复状态指标向量为Y，对于输入层到第一层隐藏层的计算其中，σ为激活函数，是第一层隐藏层中对应输入特征Xi和Xj交互的权重参数，表示自定义的特征融合操作，b1是第一层隐藏层的偏置项，对于从第l-1层隐藏层到第l层隐藏层的传播计算公式为：其中，是第l层隐藏层中对应上一层第k个神经元输出的连接权重，表示第l-1层隐藏层中第k个神经元的输出值，是上一层经过激活函数处理后的结果，作为当前层的输入，bi是第l层隐藏层的偏置项，在隐藏层之后添加注意力机制层，用于动态地为不同输入特征分配不同的注意力权重，突出对当前康复轨迹预测更关键的特征信息，公式为：其中，et表示计算得到的未归一化的注意力得分，用于衡量每个特征维度在当前康复轨迹预测任务下的重要性程度，其计算涉及到通过权重矩阵Watt和Uatt分别对隐藏层输出HL和原始输入特征X进行线性变换，加上偏置batt后经过tanh激活函数处理，αt是经过归一化后的注意力权重，是经过注意力加权后的输入特征向量，经过注意力机制层后，使用加权后的特征向量进行最终康复状态指标的预测，计算公式为：其中，Wout是输出层的权重矩阵，bout是输出层的偏置项，为了训练上述网络模型，采用损失函数衡量预测的康复状态指标Y与实际康复状态指标Ytrue之间的差异，其计算公式为：
其中，Tpred是预测的总时间节点数，wt是对应每个时间节点的权重系数，Y(t)和Ytrue(t)分别是在时间节点t的预测康复状态指标值和实际康复状态指标值，S表示将康复过程划分为的不同阶段数量，Ts是第s个康复阶段包含的时间节点数量，Ys(t)和分别是在第s个康复阶段时间节点t的预测和实际康复状态指标值，是计算该康复阶段实际康复状态指标值的方差，λ是平衡两项损失的超参数，在训练过程中，使用优化算法最小化上述损失函数，根据损失函数对模型的权重参数进行更新调整，经过多次迭代训练，直到模型在验证集上的性能指标满足要求，得到训练好的个性化康复轨迹预测模型；
康复程度实时评价：在患者康复过程中，按照预定的时间间隔，采集患者当前实际的康复状态指标，将实际康复状态指标与预测模型输出的对应时间节点的预测康复状态指标进行对比分析，计算两者之间的差异程度，依据评价标准来确定当前患者的康复程度评价结果；
评价指标权重调整与康复计划优化：根据实时评价结果中实际康复表现与预测轨迹的差异情况，动态调整后续康复评价中各指标的权重，同时依据调整后的评价指标权重以及实际康复进展情况，优化后续的康复计划，调整康复训练的内容、强度和频率，生成更贴合患者个体当前康复需求的个性化康复方案。
2.根据权利要求1所述的一种神经内科康复程度评价方法，其特征在于，所述关键基因信息提取与突触可塑性指标建立步骤中，基于神经内科疾病康复特有的神经发育和修复机制，深入挖掘与神经发育、修复紧密相关的关键基因信息，具体地，参考大量神经内科领域权威的临床研究成果、基础医学实验数据以及专业医学知识库，依据基因在包括神经细胞分化、神经递质调节、神经元再生及突触可塑性调控的神经发育和修复环节中所发挥的作用，设定筛选规则与算法，从预处理后的全基因组数据中筛选出关键基因信息，并将基因序列特征、功能描述以及相关调控信息整合起来，构建形成患者个体专有的具有疾病针对性的关键基因数据集。
3.根据权利要求2所述的一种神经内科康复程度评价方法，其特征在于，所述关键基因信息提取与突触可塑性指标建立步骤中，设定筛选规则与算法，从预处理后的全基因组数据中筛选出关键基因信息，其算法公式为：其中，Gscore(i)表示第i个基因的综合关联得分，Wj是第j个筛选因素的权重系数，Rij代表第i个基因在第j个筛选因素下的关联程度值，n表示筛选因素的总数量，Gselected为最终筛选出的关键基因集合，满足其综合关联得分Gscore(i)大于等于预设的筛选阈值Tscore的基因被纳入该集合。
4.根据权利要求1所述的一种神经内科康复程度评价方法，其特征在于，所述关键基因信息提取与突触可塑性指标建立步骤中，运用图像分析算法，对不同时间点采集的图像数据进行比对分析，计算突触新生率，其计算公式为：其中，SnewRate(r，t)表示在大脑区域r在时间t的突触新生率，Nnew(r，k，t)代表在大脑区域r内，第k种类型突触在时间t的新生突触数量，通过超高分辨率显微镜成像技术采集的图像数据，Ik(r)是第k种类型突触在大脑区域r的重要性权重系数，Nold(r，k)表示在大脑区域r内，第k种类型突触的原有突触数量，m为在该大脑区域r内所划分的突触类型总数，涵盖所有在该区域对神经功能有重要意义且需要关注其新生情况的突触种类数量。
5.根据权利要求1所述的一种神经内科康复程度评价方法，其特征在于，所述关键基因信息提取与突触可塑性指标建立步骤中，通过算法得出突触传递效能提升幅度等反映突触功能可塑性变化的量化指标，其算法公式为：其中，SeffGain(r，t)表示在大脑区域r在时间t的突触传递效能提升幅度，Ppost(r；τ)是在大脑区域r内，突触后神经元在时间τ的电活动电位值，τ为从康复开始到观察时间t范围内的任意时间变量，Ppre(r，τ)代表在大脑区域r内，突触前神经元在时间τ的电活动电位值，t0表示康复治疗开始时的初始时间点，即作为计算突触传递效能提升幅度的基线时间，代表了康复开始时突触传递效能的初始状态，t是当前进行评估的康复过程中的具体时间点。
6.根据权利要求1所述的一种神经内科康复程度评价方法，其特征在于，所述康复程度实时评价步骤中，在患者康复过程中，按照预定的时间间隔，采集患者当前实际的康复状态指标，包括但不限于特定神经功能的恢复情况、相关身体机能指标变化情况以及最新的神经元突触微观结构特征与功能参数数据。
7.根据权利要求1所述的一种神经内科康复程度评价方法，其特征在于，所述康复程度实时评价步骤中，对于肢体运动功能测试，依据标准化的动作任务及评分细则进行操作，感觉功能测试采用标准的感觉阈值检测手段，即通过使用触觉测试仪、痛觉测试仪的专业设备，按照从低到高的刺激强度逐步刺激皮肤，记录患者能够感知到刺激的最小强度值作为感觉阈值进行量化评估，认知功能测评运用经过信效度验证的专业量表，保证每项神经功能检测过程操作规范、结果可靠。
8.根据权利要求1所述的一种神经内科康复程度评价方法，其特征在于，所述康复程度实时评价步骤中，将实际康复状态指标与预测模型输出的对应时间节点的预测康复状态指标进行对比分析，计算两者之间的差异程度，其计算公式为：其中，IRD指综合康复差异度，Rd是在第d个康复状态指标维度上实际采集到的当前康复状态指标值，Pd表示预测模型在对应第d个康复状态指标维度上输出的预测值，D为纳入综合考量的康复状态指标维度总数。
9.一种神经内科康复程度评价系统，该系统适用于权利要求1-8任一项所述的一种神经内科康复程度评价方法，其特征在于，所述该系统包括以下组成部分：数据采集模块、关键基因与指标处理模块、预测模型构建模块、康复评价模块和调整优化模块；
所述数据采集模块用于对神经内科患者进行全基因组测序，获取全基因组数据，并收集患者初始病情严重程度数据以及基础身体状况数据，同时利用超高分辨率显微镜成像技术及在体电生理记录技术采集大脑神经元突触微观结构特征及功能参数数据；
所述关键基因与指标处理模块利用生物信息学分析工具从全基因组数据中提取与神经发育、修复相关的关键基因信息，并对采集到的突触微观数据进行分析处理，建立突触可塑性相关的量化指标；
所述预测模型构建模块将关键基因信息、突触可塑性量化指标、初始病情严重程度数据以及基础身体状况数据作为充当输入，利用人工智能算法构建个性化康复轨迹预测模型并进行训练；
所述康复评价模块将实际康复状态指标与预测模型输出的预测康复状态指标进行对比分析，得出康复程度评价结果；
所述调整优化模块依据康复程度评价结果中实际与预测的差异情况，动态调整评价指标权重并优化康复计划，生成新的个性化康复方案。
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