凝视稳定性训练评估方法及系统与流程

本发明涉及前庭训练，尤其涉及一种凝视稳定性训练评估方法及系统。

背景技术：

1、在前庭康复领域，凝视稳定性训练是一项重要的训练方法，旨在帮助患者改善由于前庭功能减退导致的振动幻视，提高患者在头动过程中清晰视物的能力，使患者能够回归正常水平的社会活动。这种训练方法的主要目的是使眼睛在头部运动过程中始终停留在目标上。

2、通常，凝视稳定性训练包含两种经典范式。在范式一中，视觉目标是静止的，患者在保持对目标的视觉固定的同时在水平或垂直方向来回移动头部。在范式二中，视觉目标在水平或垂直方向与头部呈相反方向移动，患者应始终将视线聚焦于目标。除以上两种范式外，还有多种不同的训练方式。

3、目前，临床中常用的凝视稳定性训练多采用现实生活中随手可取的物品当作视觉目标，例如名片、纸牌、笔等物品，由患者自己或康复师手持物品固定或反向移动进行康复训练，视觉目标的呈现和移动存在变异性，无法稳定显示，对训练效果产生影响。同时，由于大部分康复训练为居家训练，但是现有技术无法对患者在家是否进行训练以及训练过程进行监测，训练时视觉目标无法进行稳定显示，因而无从考究患者居家凝视稳定性训练的训练效果，亦无法及时纠正患者错误的训练动作，使得无法在广大患者群体中有效开展凝视稳定性训练。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种凝视稳定性训练评估方法及系统，通过主动或被动模式计算视靶出现的位置，利用头动数据和/或眼动数据进行计算，实现对凝视稳定性训练的科学量化评估。

2、为了实现上述目的，本发明提供的一种凝视稳定性训练评估方法，包括以下步骤：

3、接收受试者的训练指令，所述训练指令包括当前选择的训练模式及训练难度；

4、基于所述训练指令，在屏幕上显示对应的视靶；所述视靶为主动视靶或被动视靶；其中，所述主动视靶按照预设的显示参数进行显示，所述被动视靶根据所述受试者的运动数据进行显示；

5、若所述视靶为主动视靶，则根据当前的训练模式及训练难度，确定所述视靶的显示位置；并采集所述受试者在训练过程中的运动数据；所述运动数据包括头动数据和/或眼动数据；

6、若所述视靶为被动视靶，则采集所述受试者在训练过程中的运动数据，并根据当前的训练模式及受试者的运动数据，确定所述视靶的显示位置；

7、根据所述运动数据与所述视靶的显示位置数据，对当前的凝视稳定性训练进行评估。

8、进一步优选的，在凝视稳定性训练开始之前还包括：评估所述受试者的训练难度；具体包括以下步骤：

9、在屏幕上显示视靶，并提示所述受试者在能看清所述视靶的前提下，快速转动头部；

10、采集所述受试者的实际头动数据；

11、根据所述受试者的实际头动数据，计算出所述受试者的头动频率和头动偏转角度；

12、根据所述受试者的头动频率和头动偏转角度，评估所述受试者匹配的训练难度。

13、再进一步，所述的评估所述受试者的训练难度，还包括步骤：

14、在采集所述受试者的实际头动数据的同时，通过眼动追踪设备采集所述受试者的实际眼动数据；

15、同步记录所述视靶在屏幕上的位置数据；

16、根据所述受试者的实际头动数据及实际眼动数据，计算所述受试者的注视点位置；

17、计算每个时间点所述受试者的注视点位置与所述视靶的位置数据之间的注视偏差；

18、统计注视偏差符合预设的偏差范围的注视点的数量占比；

19、若所述占比达到预设的比值，则基于所述受试者的实际头动数据，确定所述受试者的训练难度。

20、进一步优选的，不同的训练难度设置的显示参数不同，所述显示参数包括运动频率、偏转幅度；

21、所述的若所述视靶为主动视靶，则根据当前的训练模式及训练难度，确定视靶的显示位置；具体包括：

22、根据当前的训练模式确定所述视靶的显示轨迹；

23、根据当前的训练难度获取对应的显示参数，所述显示参数包括目标运动频率和目标偏转幅度；

24、根据所述目标运动频率和目标偏转幅度，结合当前的训练模式，控制所述视靶在屏幕上的显示。

25、进一步优选的，所述的根据所述运动数据与所述视靶的显示位置数据，对当前的凝视稳定性训练进行评估；具体包括：

26、根据所述视靶的显示位置数据，结合当前的训练模式，确定理想运动数据；

27、将采集的实际运动数据与所述理想运动数据进行时间对齐；

28、计算所述实际运动数据与所述理想运动数据的偏差；

29、根据计算的偏差结果评估当前的凝视稳定性训练。

30、再进一步，所述的计算实际运动数据与理想运动数据的偏差，具体包括：

31、对所述理想运动数据进行曲线拟合或描记，得到理想运动曲线；

32、对所述实际运动数据进行曲线拟合或描记，得到实际运动曲线；

33、计算所述实际运动曲线与所述理想运动曲线的差异。

34、再进一步，通过以下任意一种计算方式计算所述实际运动曲线与所述理想运动曲线的差异：

35、面积差异计算法：计算实际运动曲线与理想运动曲线之间的区域面积，根据所述区域面积获取所述实际运动曲线与所述理想运动曲线的差异；或

36、运动频谱差异计算法：分别对所述实际运动曲线和理想运动曲线进行傅里叶变换，获得实际运动频谱和理想运动频谱；

37、提取所述实际运动频谱和理想运动频谱各自的主频谱；

38、计算实际运动主频谱与理想运动主频谱之间的差异；或

39、运动形状距离差异计算法：

40、从实际运动曲线和理想运动曲线中等间隔提取特征点；

41、对每个特征点，计算其相对于其它点的相对位置，形成形状上下文描述子；

42、计算实际运动曲线和理想运动曲线的形状上下文描述子之间的匹配成本；

43、累积所有特征点的匹配成本，得到总的形状距离；所述形状距离用于表示所述实际运动曲线与所述理想运动曲线的差异。

44、进一步优选的，还包括：

45、在凝视稳定训练后，根据多次凝视稳定性训练的评估结果，调整所述受试者的训练难度；具体包括：

46、记录当前训练难度下，所述受试者在每次凝视稳定性训练的评估分数；

47、当所述受试者的评估分数达到第一设定分数值时，增加第一累计计数；

48、当所述受试者的评估分数低于第二设定分数值时，增加第二累计计数；其中，所述第一设定分数值大于或等于第二设定分数值；

49、若所述第一累计计数大于预设第一累计次数阈值，或所述第二累计计数大于预设的第二累计次数阈值，则确定当前训练难度与所述受试者不匹配；其中所述第一累计次数与所述第二累计次数相同或不同；

50、若当前训练难度与所述受试者不匹配，则根据所述受试者的运动数据推荐与所述受试者匹配的训练难度。

51、再进一步，当所述受试者的评估分数达到第一设定分数值时，除增加第一累计计数外，还增加第一连续计数，且若未达到设定分数值时，则所述第一连续计数清零；

52、若所述第一累计计数达到预设的第一累计次数，且有第一连续计数达到预设的连续次数时，则提升训练难度。

53、再进一步，所述的根据所述受试者的运动数据，推荐与所述受试者匹配的训练难度；具体包括：

54、根据训练过程中采集的所述受试者的运动数据，计算视觉目标参数，并根据所述视觉目标参数确定匹配的训练难度；其中：

55、若所述运动数据只包括头动数据，则根据所述受试者的头动数据，确定头动频率和头动偏转幅度；根据所述头动频率和头动偏转幅度确定所述视觉目标参数，以推荐匹配的训练难度；

56、若所述运动数据只包括眼动数据，则根据所述受试者的眼动数据，计算注视点与所述视靶的偏差；若所述注视点与所述视靶的偏差不在设定的误差范围内，则推荐降低训练难度；

57、若所述运动数据包括所述头动数据和眼动数据，则根据所述眼动数据计算注视点与所述视靶的偏差，若所述注视点与所述视靶的偏差在设定的误差范围内，则根据所述头动数据获取头动频率和偏转幅度，并根据所述头动频率和偏转幅度确定所述视觉目标参数，以推荐匹配的训练难度。

58、进一步优选的，在凝视稳定性训练前还获取所述受试者的运动增益；且

59、若所述视靶为被动视靶时，所述视靶的显示位置的确定步骤包括：

60、根据所述受试者的运动增益，以及采集的所述受试者的实际头动数据，计算所述视靶的实际偏转角度；

61、根据所述实际偏转角度、结合当前的训练模式，计算所述视靶的显示位置；

62、若所述视靶为主动视靶时，所述视靶的显示位置的确定步骤包括：

63、根据当前的训练难度，获取所述视靶的运动频率和标准偏转幅度；

64、根据所述受试者的运动增益以及所述标准偏转幅度，计算目标偏转幅度；

65、根据所述视靶的运动频率以及所述目标偏转幅度，结合当前的训练模式，计算所述视靶的显示位置。

66、进一步优选的，在确定所述视靶的显示位置时，还包括：

67、获取所述受试者与屏幕之间的距离；

68、若所述视靶为主动视靶：

69、根据当前训练难度，获取对应的显示参数，所述显示参数包括目标运动频率和目标偏转幅度，以及标准视距；

70、根据所述受试者与屏幕的距离，以及目标偏转幅度、标准视距，计算所述视靶在屏幕上的偏移距离；

71、根据当前训练模式及所述视靶的偏移距离，以及目标运动频率，确定所述视靶在训练过程中各时间点的位置；

72、若所述视靶为被动视靶：

73、根据采集的所述受试者的头动数据，获取头动幅度；

74、根据所述头动幅度、所述受试者与屏幕之间的距离，确定所述视靶在屏幕上的偏移距离；

75、根据当前训练模式、以及所述偏移距离，确定所述视靶在屏幕上的显示位置。

76、进一步优选的，还包括：

77、在训练开始前，获取所述受试者与屏幕之间的距离，并据此调整所述视靶的大小。

78、本发明还提供一种凝视稳定性训练评估系统，包括：

79、数据采集设备，用于在凝视稳定性训练时采集受试者的运动数据；所述运动数据包括头动数据和/或眼动数据；

80、显示设备，用于显示用于凝视稳定性训练的视靶；

81、一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如上述任一项所述的凝视稳定性训练评估方法。

82、本技术公开的凝视稳定性训练评估方法及系统，相比于现有技术至少具有以下优点：

83、本技术实现患者训练过程的跟踪监测，并实时计算训练偏差，综合对视觉目标进行控制，提高患者在训练过程中的专注力。同时，视觉目标可根据患者训练表现进行自适应调节，有利于患者进行适合自己的训练，由易到难逐步递进，增加了训练的挑战性。整个系统实现了凝视稳定性训练的闭环流程，使患者能长期坚持进行康复训练，极大的解决了康复训练难以坚持的痛点。

84、另外本技术采用的硬件结构简单，便于搭建训练环境，易于家庭训练实施。

技术特征：

1.一种凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，在凝视稳定性训练开始之前还包括：评估所述受试者的训练难度；具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，所述的评估所述受试者的训练难度，还包括步骤：

4.根据权利要求1所述的凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，不同的训练难度设置的显示参数不同，所述显示参数包括运动频率、偏转幅度；

5.根据权利要求1所述的凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，所述的根据所述运动数据与所述视靶的显示位置数据，对当前的凝视稳定性训练进行评估；具体包括：

6.根据权利要求5所述的凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，所述的计算实际运动数据与理想运动数据的偏差，具体包括：

7.根据权利要求6所述的凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，通过以下任意一种计算方式计算所述实际运动曲线与所述理想运动曲线的差异：

8.根据权利要求1所述的凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，还包括：

9.根据权利要求8所述的凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，当所述受试者的评估分数达到第一设定分数值时，除增加第一累计计数外，还增加第一连续计数，且若未达到设定分数值时，则所述第一连续计数清零；

10.根据权利要求8所述的凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，所述的根据所述受试者的运动数据，推荐与所述受试者匹配的训练难度；具体包括：

11.根据权利要求1所述的凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，在凝视稳定性训练前还获取所述受试者的运动增益；且

12.根据权利要求1所述的凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，在确定所述视靶的显示位置时，还包括：

13.根据权利要求1所述的凝视稳定性训练评估方法，其特征在于，还包括：

14.一种凝视稳定性训练评估系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明公开了一种凝视稳定性训练评估方法及系统，该方法包括：接收受试者的训练指令；基于训练指令，在屏幕上显示对应的视靶；若视靶为主动视靶，则根据当前的训练模式及训练难度，确定视靶的显示位置并采集所述受试者在训练过程中的运动数据；若视靶为被动视靶，则采集所述受试者在训练过程中的运动数据，并根据当前的训练模式及受试者的运动数据，确定所述视靶的显示位置；根据运动数据与所述视靶的显示位置数据，对当前的凝视稳定性训练进行评估。本申请有利于患者进行适合自己的训练，由易到难逐步递进，增加了训练的挑战性。整个系统实现了凝视稳定性训练的闭环流程，使患者能长期坚持进行康复训练，极大的解决了康复训练难以坚持的痛点。

技术研发人员：王辰楠,屈寅弘,于艳山,罗旭
受保护的技术使用者：上海志听医疗科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5