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申请/专利权人：苏州智乐康医疗科技有限公司

摘要：本发明属于儿童听力筛查技术领域，公开了一种基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法及系统：将临床医师记录的听力筛查儿童行为测试信息及确诊的神经发育障碍类型导入儿童神经发育障碍数据库；用MC‑MKGM建模评估方法对神经发育障碍的疾病建立基于听力筛查的辅助诊断方法；采集测试患儿的听力筛查信息，并判断该儿童是否听力受损；调用MC‑MKGM模型并得到辅助诊断结果后，将听力测试和诊断信息更新至儿童神经发育障碍数据库。本发明通过听力筛查来辅助诊断儿童神经发育障碍，对于婴幼儿脑损伤和神经发育障碍性疾病的早期筛查和干预有着十分重大的意义，非常适合于大规模早期筛查和诊断，在未来的听力筛查领域有重大应用前景。

主权项：1.一种基于听力筛查的儿童神经发育障碍辅助诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立儿童神经发育障碍数据库，将医院临床医师对测试患儿听力筛查的测试信息及临床行为评估的诊断确诊的神经发育障碍疾病类型记录下来，导入到儿童神经发育障碍数据库中；所述测试患儿包括新生儿、婴幼儿、儿童；S2：建立基于听力筛查的儿童神经发育障碍MC-MKGM模型，并将MC-MKGM模型评估结果存储到存储介质和儿童神经发育障碍数据库中；S3：用听力测试采集装置对测试患儿做听力筛查，获取听力测试信息；S4：根据获取的听力测试信息判断测试患儿是否听力受损；若是，则完成听力初步筛查，并推荐去医院做进一步检查；若不是，则对患儿进行基于听力筛查的早期脑损伤及神经发育障碍辅助诊断；S5：调用MC-MKGM模型，对听力未受损患儿做神经发育障碍辅助诊断；S6：显示辅助诊断结果，并将听力测试和诊断结果更新至儿童神经发育障碍数据库；S7：完成初步筛查及辅助诊断；S2的MC-MKGM模型具体包括：步骤201：在儿童神经发育障碍数据库中筛选出听力未受损患儿的听力测试信息及神经发育障碍类型分别作为分类模型的数据集及标签，筛选方式通过在儿童神经发育障碍数据库中用关键词检索来进行；用数据集划分方法将所得数据集划分为训练集和验证集，并对数据集做归一化预处理；步骤202：MC-MKGM模型的MC即为多通道，同时提取听力测试结果的图像特征、数值统计特征及小波特征，对多种特征进行融合，获得融合后的波形特征与神经发育障碍之间的关联；特征融合方式包括拼接；步骤203：基于训练集建立基于多特征通道的神经发育障碍疾病分类模型，并基于验证集验证；分类模型针对一种或多种疾病；步骤204：MC-MKGM模型的MKGM即为多知识评级模型，用于对诊断的神经发育障碍疾病进行风险等级评估；风险等级划分依据为风险评分，将风险评分按照一定区间划分为若干等级；风险评分的计算方式为对ABR测试中的Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ波的统计特征偏移权重、先验知识权重及模型特征的权重进行加权求和；各波统计特征偏移为统计正常对照组与患神经发育障碍的病例组各波特征参数的均值之间的差值，将该差值设置为一个权重；先验知识权重为通过文献调研的方式参考前人的研究，根据波特征的重要性赋予波特征的先验知识权重，重要性越大的波特征其权重越大；模型特征权重为在S203建立的分类模型中，计算模型里特征贡献度大小，并根据贡献度大小赋予波特征权重；所述风险评分的计算公式为： 其中，数字1-6分别表示从ABR波形的Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ波提取的6个统计特征指标，即为Ⅰ波潜伏期、Ⅲ波潜伏期、Ⅴ波潜伏期、Ⅰ-Ⅲ波间期、Ⅲ-Ⅴ波间期、Ⅰ-Ⅴ波间期对应的统计特征指标；ω表示正常对照组与孤独症病例组对应的统计特征指标的均值之间的差值，φ表示基于先验知识的手动设置对应的统计特征指标权重，θ表示基于分类模型特征重要性的对应统计特征指标的模型特征权重。

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