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申请/专利权人：清华大学

摘要：本申请提出了一种面向脑机接口康复的卒中患者下肢预后评估方法，该方法包括：提取面向BCI康复的卒中患者的多模态临床医学数据，多模态临床医学数据包括人口统计学特征、临床量表特征与生物力学特征；根据多模态临床医学数据计算卒中患者的恢复比例，并为不同恢复比例的卒中患者划分标签；对多模态临床医学数据进行标准化处理，将标准化后的多模态临床医学数据分别输入训练好的弹性网络模型Elasticnet与人工神经网络模型ANN，得到第一预后评估结果与第二预后评估结果；基于划分标签后的真实结果，根据第一预后评估结果与第二预后评估结果对比Elasticnet与ANN的预测能力，确定最优模型；基于最优模型，对面向BCI康复的卒中患者进行预后评估。

主权项：1.一种面向脑机接口康复的卒中患者下肢预后评估方法，包括：提取面向BCI康复的卒中患者的多模态临床医学数据，所述多模态临床医学数据包括人口统计学特征、临床量表特征与生物力学特征；根据所述多模态临床医学数据计算卒中患者的恢复比例，并为不同恢复比例的卒中患者划分标签；对所述多模态临床医学数据进行标准化处理，并将标准化后的所述多模态临床医学数据分别输入训练好的弹性网络模型Elasticnet与人工神经网络模型ANN，得到第一预后评估结果与第二预后评估结果；基于划分标签后的真实结果，根据所述第一预后评估结果与第二预后评估结果对比Elasticnet与ANN的预测能力，确定最优模型；基于所述最优模型，对面向BCI康复的卒中患者进行预后评估；所述根据所述多模态临床医学数据计算所述卒中患者的恢复比例，并为不同恢复比例的卒中患者划分标签，包括：依据BCI康复训练前后的Fugl-Meyer下肢运动功能评分FMA-LE，计算卒中患者下肢运动功能的恢复比例，表达式为： 其中，、分别指BCI康复训练前、后的FMA-LE得分，指FMA-LE量表的总分,表示所述恢复比例；计算纳入的所有卒中患者样本的恢复比例的中位数，将恢复比例高于所述中位数的卒中患者划分有反应者，将恢复比例低于所述中位数的卒中患者划分为无反应者；弹性网络模型Elasticnet的训练过程，包括：采用留一法交叉验证策略，将多模态临床医学数据样本生成若干个不同的训练集与测试集；在每次分割中，使用网格搜索方法执行第二轮的留一法交叉验证，搜索出在留一法交叉验证中产生最高平均分类精度的最优超参数集，以优化训练集中的Elasticnet模型的正则化参数和混合参数，在整个训练集上设置所述最优超参数对Elasticnet模型进行训练，并预测测试集的类别；人工神经网络模型ANN的训练过程，包括：采用留一法交叉验证策略，将多模态临床医学数据样本生成若干个不同的训练集与测试集；在每次分割中使用网格搜索方法执行第二轮的留一法交叉验证，搜索出在留一法交叉验证中产生最高平均分类精度的最优超参数集，以优化训练集中的ANN模型的隐藏层节点数和L2正则化参数；在整个训练集上设置最优超参数对ANN模型进行训练，并预测测试集的类别；所述基于划分标签后的真实结果，根据所述第一预后评估结果与第二预后评估结果对比Elasticnet与ANN的预测能力，确定最优模型，包括：根据评价指标对划分标签后的真实结果和所述第一预后评估结果进行评价，得到第一评价结果，所述评价指标包括分类准确率、曲线下面积、特异性和灵敏度；根据评价指标对划分标签后的真实结果和所述第二预后评估结果进行评价，得到第二评价结果；若所述第一评价结果优于所述第二评价结果，确定Elasticnet模型为最优模型，否则，确定ANN为最优模型。

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