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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种轻度认知障碍识别方法、装置、设备及存储介质。该轻度认知障碍识别方法包括生成测试者对应的图像刺激片段；所述图像刺激片段包括按顺序播放的多个待播放图像片段；按顺序播放所述待播放图像片段，以获取所述测试者的脑电信号数据；获取预先基于高斯混合图模型构建好的轻度认知障碍识别模型，以根据所述脑电图数据估计所述测试者的高斯图模型；其中，所述高斯图模型用于表征所述测试者的脑功能网络；对比所述高斯图模型对应的逆协方差矩阵与已知轻度认知障碍患者对应的逆协方差矩阵，获取所述测试者是否患有轻度认知障碍的识别结果。该方法准确地实现对于轻度认知障碍的分析或识别。

主权项：1.一种轻度认知障碍识别方法，其特征在于，包括：生成测试者对应的图像刺激片段；所述图像刺激片段包括按顺序播放的多个待播放图像片段；每一所述待播放图像片段对应一播放时长，其中，受试样本包括轻度认知障碍患者以及正常对照者；所述多个待播放图像片段包括起始片段以及多轮循环播放的图像片段；所述起始片段包括按顺序播放的起始标识页以及第一空白页；每轮图像片段均包括按顺序播放的汉字页、非汉字页以及第二空白页；所述播放时长包括播放所述起始标识页、所述第一空白页、所述汉字页和所述非汉字页的预设时长，以及播放所述第二空白页的随机时长；其中，起始标识页对应的预设时长为500ms、第一空白页对应的预设时长为300ms、汉字页的预设时长为300ms、非汉字页的预设时长为2000ms、第二空白页对应的播放时长为800-1200ms中的随机时长；通过播放每一所述受试样本对应的图像刺激片段，以获取所述受试样本的脑电信号数据；通过多个受试样本的脑电信号数据构建高斯混合图模型；其中，所述高斯混合图模型对应一目标函数，所述目标函数为 其中，K表示受试样本的总数量，N表示高斯图模型的数量，表示高斯混合系数，用于表征每一受试样本属于第i个高斯图模型的概率，Θ指示协方差矩阵；采用期望最大化算法求解所述目标函数，确定所述高斯混合图模型的模型参数，以得到轻度认知障碍识别模型，采用所述期望最大化算法求解目标函数，包括：初始化模型参数θ；求 其中，Y表示给定观测数据，Qθ,θm中的θ表示要极大化的参数，变量θm表示第m次迭代模型参数的估计值；执行M步求Qθ,θm的极大化,即，得到θm+1，完成一次迭代；若满足算法收敛条件,即小于预设收敛阈值，即停止迭代；基于所述播放时长，按顺序播放所述待播放图像片段，以获取所述测试者的脑电信号数据；其中，所述脑电信号数据用于指示一脑电图数据；获取预先基于高斯混合图模型构建好的轻度认知障碍识别模型，以根据所述脑电图数据估计所述测试者的高斯图模型，所述高斯混合图模型对应一目标函数，采用期望最大化算法求解所述目标函数，确定所述高斯混合图模型的模型参数，以得到所述轻度认知障碍识别模型；其中，所述高斯图模型用于表征所述测试者的脑功能网络；对比所述高斯图模型对应的逆协方差矩阵与已知轻度认知障碍患者对应的逆协方差矩阵，获取所述测试者是否患有轻度认知障碍的识别结果。

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