基于人工智能的MCI患者计算机化认知训练系统设计

艾伟平; 张晓杰; 郭占芳; 贾婕; 王永涵

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基于人工智能的MCI患者计算机化认知训练系统设计

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为提高MCI认知障碍患者的康复训练效果，结合当前人工智能技术，提出基于Kinect运动锻炼的计算机化认知训练系统。首先，对认知训练系统的整体框架进行设计，将其分为Kinect数据采集和康复训练软件两个模块；然后根据数据库，对MCI患者进行运动锻炼干预认知训练；基于隐马尔可夫模型（HMM）和人工神经网络（ANN）中的多层感知机，对MCI患者运动数据进行特征提取、姿态选择和标记，最后进行人体骨骼关节计算与识别。结果表明，ANN+HMM算法在系统中的识别率高达98.8%,可取得较好的识别效果，进一步证明认知训练系统的鲁棒性较高，可帮助医护人员对MCI认知障碍患者进行有效的治疗和康复训练。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2022年第7期|203-207216|共5页
作者
艾伟平; 张晓杰; 郭占芳; 贾婕; 王永涵;
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作者单位

张家口市第一医院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类脑器质性精神障碍;人工智能理论;
关键词
MCI患者; 多层感知机; 认知训练; Kinect; HMM;

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