阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法及计算机装置的制造方法
专利摘要:本发明提供一种阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法及计算机装置,该方法包括步骤:获取阿尔兹海默症AD患者各种病症的电子病历数据;对每一种病症的电子病历各项数据进行大数据分析以获得每一种病症对应的发病机理;通过虚拟现实装置将与每一种病症的发病机理相关的脑神经网络影像依次呈现在显示器上;从每一种病症的脑神经网络影像自动获取影响发病机理的脑神经区域;对每一种发病机理的脑神经区域进行病变组织识别并结合AD临床分级量表获得AD病症程度分级;根据AD患者的电子病历各项数据和病症程度分级进行抽象建模构建AD病症分级评估模型。本发明通过建立AD病症分级评估模型来全面评估AD患者病症行为,为AD患者的治疗提供有效依据。
专利说明:阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法及计算机装置 技术领域 本发明涉及阿尔兹海默症评估的技术领域,尤其涉及一种阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法及计算机装置。 背景技术 阿尔茨海默症(Alzheimer disease,AD,又称“老年痴呆症”)是一种会导致记忆力、执行力、视觉空间、语言交流、抽象思维、学习和计算等多方面大脑认知功能障碍的神经退行性疾病。老年痴呆症常发生在老年期或者老年前期,AD患病风险随着年龄增长而增加。临床上表现为记忆障碍、失认、计算力损害、人格和行为改变等。AD患者的认知功能衰退是不可逆的,因此,早期发现和早期干预以延缓疾病的进展尤为关键。认知评估量表在AD筛查中尤为重要,如简易的阿尔茨海默病评估量表(ADAS)、简易智力状态检测量表(MMSE)、智能筛查测验(CASI)、蒙特利尔认知评估量表(MOCA)、记忆与执行筛查量表(MES)、多维心理认知能力评估。然而,现有技术中的AD认知评估量表不能对AD病症进行程度分级评估来全面评估AD患者病症行为,从而无法寻找治疗AD患者的有效方法。因此,有必要提供一种阿尔兹海默病症分级评估模型创建系统及方法,来对AD病症进行程度分级评估,从而全面评估AD患者病症行为,为AD患者的治疗提供依据。 发明内容 本发明的主要目的在于提供一种阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法及计算机装置,旨在解决现有技术中的AD认知评估量表不能对AD病症进行程度分级评估来全面评估AD患者病症行为的技术问题。 为实现上述目的,本发明提供一种用于创建阿尔兹海默病症分级评估模型的计算机装置,该计算机装置包括虚拟现实装置、显示器、适于实现各种计算机程序指令的处理器以及适于存储多条计算机程序指令的存储器,所述计算机程序指令由处理器加载并执行如下步骤:获取阿尔兹海默症AD患者各种病症的电子病历数据;对每一种病症的电子病历各项数据进行大数据分析以获得每一种病症对应的发病机理;通过虚拟现实装置将与每一种病症的发病机理相关的脑神经网络影像依次呈现在显示器上;从每一种病症的脑神经网络影像自动获取影响发病机理的脑神经区域;对每一种发病机理的脑神经区域进行病变组织识别并结合AD临床分级量表获得AD病症程度分级;根据每一个AD患者的电子病历各项数据以及病症程度分级进行抽象建模构建AD病症分级评估模型。 优选的,所述计算机装置通过通信网络连接医疗机构服务器,所述获取阿尔兹海默症AD患者各种病症的电子病历数据的步骤包括如下步骤:收集每一个AD患者在区域医疗机构进行健康检查或者治疗时的电子病历信息,并将每一个AD患者的电子病历信息存储在医疗机构服务器的医疗共享数据库中;通过通信单元从所述医疗机构服务器的医疗共享数据库读取AD患者各种病症的电子病历数据。 优选的,所述对每一种病症的电子病历各项数据进行大数据分析以获得每一种病症对应的发病机理的步骤包括如下步骤:利用脑科学医学研究成果对各类脑神经元细胞的空间定位进行分析并结合每一种病症的电子病历各项数据进行大数据挖掘分析获得病理分析结果;根据病理分析结果获得与AD患者的情绪、焦虑、记忆力、执行力、视觉空间、语言交流、抽象思维、学习能力和计算能力相关的发病机理。 优选的,所述计算机程序指令由处理器加载还执行如下步骤:利用AD病症分级评估模型为不同病症的AD患者制定对应的健康管理服务。 优选的,所述AD病症分级评估模型包括健忘期模型、混乱期模型以及痴呆期模型,所述健康管理服务包括:针对健忘期的AD患者定制个性化记忆增强训练的健康管理服务;针对混乱期的AD患者定制个性化康复训练的健康管理服务;针对痴呆期的AD患者定制个性化家庭医生服务的健康管理服务。 另一方面,本发明还提供一种阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法,应用于计算机装置中,该计算机装置包括虚拟现实装置和显示器,所述阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法包括步骤:获取阿尔兹海默症AD患者各种病症的电子病历数据;对每一种病症的电子病历各项数据进行大数据分析以获得每一种病症对应的发病机理;通过虚拟现实装置将与每一种病症的发病机理相关的脑神经网络影像依次呈现在显示器上;从每一种病症的脑神经网络影像自动获取影响发病机理的脑神经区域;对每一种发病机理的脑神经区域进行病变组织识别并结合AD临床分级量表获得AD病症程度分级;根据每一个AD患者的电子病历各项数据以及病症程度分级进行抽象建模构建AD病症分级评估模型。 优选的,所述计算机装置通过通信网络连接医疗机构服务器,所述获取阿尔兹海默症AD患者各种病症的电子病历数据的步骤包括如下步骤:收集每一个AD患者在区域医疗机构进行健康检查或者治疗时的电子病历信息,并将每一个AD患者的电子病历信息存储在医疗机构服务器的医疗共享数据库中;通过通信单元从所述医疗机构服务器的医疗共享数据库读取AD患者各种病症的电子病历数据。 优选的,所述对每一种病症的电子病历各项数据进行大数据分析以获得每一种病症对应的发病机理的步骤包括如下步骤:利用脑科学医学研究成果对各类脑神经元细胞的空间定位进行分析并结合每一种病症的电子病历各项数据进行大数据挖掘分析获得病理分析结果;根据病理分析结果获得与AD患者的情绪、焦虑、记忆力、执行力、视觉空间、语言交流、抽象思维、学习能力和计算能力相关的发病机理。 优选的,所述的阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法还包括如下步骤:利用AD病症分级评估模型为不同病症的AD患者制定对应的健康管理服务,其中,所述AD病症分级评估模型包括健忘期模型、混乱期模型以及痴呆期模型,所述健康管理服务包括:针对健忘期的AD患者定制个性化记忆增强训练的健康管理服务;针对混乱期的AD患者定制个性化康复训练的健康管理服务;针对痴呆期的AD患者定制个性化家庭医生服务的健康管理服务。 再一方面,本发明还提供一种计算机存储介质,该计算机存储介质存储多条计算机程序指令,其特征在于,所述计算机程序指令由计算机装置的处理器加载并执行所述的阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法。 相较于现有技术,本发明所述阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法及计算机装置采用上述技术方案,取得如下技术效果:通过对每一种AD病症的电子病历数据进行大数据挖掘与分析获得每一种病症的发病机理,通过VR技术呈现每一种病症的发病机理并结合AD临床分级量表进行抽象建模构建AD病症分级评估模型,从而为AD患者的治疗提供理论依据及有效治疗服务。 附图说明 图1是本发明用于创建阿尔兹海默病症分级评估模型的计算机装置优选实施例的方框图; 图2是本发明阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法优选实施例的流程图。 本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。 具体实施方式 为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如下。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。 参照图1所示,图1是本发明用于创建阿尔兹海默病症分级评估模型的计算机装置优选实施例的方框图。在本实施例中,所述计算机装置1包括,但不仅限于,阿尔兹海默病症分级评估模型创建系统10、通信单元11、虚拟现实装置12、显示器13、存储器14以及处理器15。所述通信单元11、虚拟现实装置12、显示器13和存储器14均通过数据总线与所述处理器15电连接,并能通过处理器15与所述阿尔兹海默病症分级评估模型创建系统10进行信息交互。 在本实施例中,所述计算机装置1可以为一种包括虚拟现实装置12的计算机、服务器、云平台服务器等具有数据处理和通信功能的计算装置。所述计算机装置1通过通信网络3有连接一个或多个医疗机构服务器2,所述医疗机构服务器2设置在区域医疗机构,例如各级医院、体检中心或健康管理中心,能够管理该区域医疗中心所管辖范围内所有医疗机构产生的医疗信息。所述医疗机构服务器2包括医疗共享数据库20,该医疗共享数据库20存储有AD患者的电子病历、医学影像信息和医学检验信息等数据信息,以供计算机装置1通过通信网络3从医疗机构服务器2读取AD患者的电子病历的各项数据,从而建立阿尔兹海默病症分级评估模型。所述通信网络3均可以为无线网路(例如GPRS、CDMA等通信网路)或互联网际网络(例如Internet等通信网络)。 在本实施例中,所述通信单元11为一种有线通讯接口或者为无线通讯接口,例如,支持GSM、GPRS、WCDMA、CDMA、TD-SCDMA、TD-LTE、FDD-LTE等通讯技术的通讯接口,该通信单元11用于计算机装置1与医疗机构服务器2之间通过通信网络进行通信,例如计算机装置1从医疗机构服务器2收集AD患者的电子病历各项数据等。所述虚拟现实装置12用于将与每一种病症的发病机理相关的脑神经网络影像依次呈现在显示器13上,所述虚拟现实装置12包括但不仅限于,用于提供AD患者的虚拟脑神经网络的影像源以及显示虚拟脑神经网络的3D画面的光学模块,能够将虚拟的脑神经网络影像呈现在显示器13上。所述显示器13可以显示3D影像,能够呈现每一种AD患者病症的发病机理相关的脑神经网络影像。所述存储器14可以为一种只读存储器ROM、电可擦写存储器EEPROM、或者快闪存储器FLASH等,用于存储构成阿尔兹海默病症分级评估模型创建系统10的一系列程序指令代码以及阿尔兹海默病症分级评估模型。所述处理器15可以为一种微处理器器、数据处理芯片、或者具有数据处理功能的信息处理单元,用于执行所述阿尔兹海默病症分级评估模型创建系统10完成建立阿尔兹海默病症分级评估模型的功能。 在本实施例中,所述阿尔兹海默病症分级评估模型创建系统10包括,但不仅限于,病历数据收集模块101、发病机理分析模块102、发病机理呈现模块103、脑神经元识别模块104、病症程度分级模块105、病症模型创建模块106以及健康服务定制模块107。本发明实施例所称的模块是指一种能够被所述计算机装置1的处理器15所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序指令段,其存储在所述计算机装置1的存储器14中,以下结合图2具体说明每一个模块的功能。 如图2所示,图2是本发明阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法优选实施例的流程图。在本实施例中,所述的阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法的各种方法步骤通过计算机软件程序来实现,该计算机软件程序以计算机程序指令的形式存储于计算机可读存储介质(例如应用于计算机装置1的存储器14)中,存储介质可以包括:只读存储器、随机存储器、磁盘或光盘等,所述计算机程序指令能够被处理器(例如应用于计算机装置1的处理器15)加载并执行如下步骤S21至步骤S27。该方法包括以下步骤: 步骤S21,收集阿尔兹海默症患者各种病症的电子病历数据;具体地,病历数据收集模块101通过通信单元11从医疗机构服务器2的医疗共享数据库20读取AD患者各种病症的电子病历数据。在本实施例中,所述AD患者的各种病症通常表现为记忆力、执行力、视觉空间、语言交流、抽象思维、学习和计算等方面大脑认知功能障碍的神经退行性病症。所述AD患者各种病症的电子病历数据包括,但不仅限于,AD患者的个体情况、生活习惯、教育水平、遗传史、精神、认知、定位、肢体运动能力、MRI图像、大脑PET扫描图像等数据信息。当各种AD患者到区域医疗机构(例如各级医院、体检中心或健康管理中心)进行健康检查或者治疗时,医疗机构服务器2的医疗共享数据库20均保存有每一个AD患者的电子病历信息,从而形成海量的电子病历信息并可以共享给科研机构或者区域医疗机构。 步骤S22,对每一种病症的电子病历各项数据进行大数据分析以获得每一种病症对应的发病机理;具体地,发病机理分析模块102利用脑科学医学研究成果对每一种病症的电子病历各项数据进行大数据分析以获得每一种病症对应的发病机理。本实施例利用发病机理分析模块102利用脑科学医学研究成果对各类脑神经元细胞的空间定位进行分析并结合每一种病症的电子病历各项数据进行大数据挖掘分析获得病理分析结果;根据病理分析结果获得与AD患者的情绪、焦虑、记忆力、执行力、视觉空间、语言交流、抽象思维、学习能力和计算能力相关的发病机理。 步骤S23,通过虚拟现实装置将与每一种病症的发病机理相关的脑神经网络影像依次呈现在显示器上;具体地,发病机理呈现模块103通过虚拟现实装置12将与每一种病症的发病机理相关的脑神经网络影像依次呈现在显示器13上。在本实施例中,所述虚拟现实装置12用于通过虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术将与每一种病症的发病机理相关的脑神经网络影像依次呈现在显示器13上,所述虚拟现实装置12提供了AD患者各种病症的虚拟脑神经网络的影像源以及显示虚拟脑神经网络的3D画面的光学模块,能够将虚拟的脑神经网络影像呈现在显示器13上。本发明采用虚拟现实装置12重构和再现AD患者的“大脑GPS”的工作过程,根据空间细胞(Boundary cell)和方向细胞(Head-orientation cell)之间的信息交互机制,确定与AD患者病理相关的脑神经网络中每一个神经元的位置坐标信息,从而形成AD患者每一种病症的发病机理相关的脑神经网络影像,并将每一脑神经网络影像依次呈现在显示器13上。 步骤S24,从每一种病症的脑神经网络影像自动获取影响发病机理的脑神经区域;具体地,脑神经元识别模块104从每一种病症的脑神经网络影像自动获取影响发病机理的脑神经区域。在本实施例中,每一种病症发病机理的空间细胞(Boundary cell)和方向细胞(Head-orientation cell)形成的位置坐标决定了每一种病症的脑神经网络构成,因此脑神经元识别模块104通过识别脑神经网络影像中每一个神经元细胞的位置坐标即可自动获取影响每一种病症发病机理的脑神经区域。 步骤S25,对每一种发病机理的脑神经区域进行病变组织识别并结合AD临床分级量表获得AD病症程度分级;具体地,病症程度分级模块105对每一种发病机理的脑神经区域进行病变组织识别(即识别脑神经区域中每一个神经元细胞的位置坐标信息),并结合AD临床分级量表获得每一个患者的病症程度分级。在本实施例中,所述AD临床分级量表包括ⅰ级(+):属于正常与痴呆间临界状态的生理性精神老化,易于瞬间遗忘,无足够的应变能力,属于轻度精神衰退,近事遗忘显著,领悟与表达迟钝,计算不周,分析判断能力下降,主要表现为记忆力衰退,记不清或不记得。另外,分析判断能力、计算能力下降,社交功能下降,情绪出现不稳定,感情冷淡,容易激动,多疑;ii级(++):属中度精神衰退,定向不良轻度,远事遗忘显著,人格趋向本能,缺乏独立生活能力,生活需人照料,主要表现为记忆力严重受损,视空间辨认能力大大下降,对时间和地点出现定向障碍,患者记不住家人的长相和名字,容易迷路;iii级(+++):属重度精神减退,重要经历被遗忘,定向严重障碍,领悟与表达困难,极少接触外界,基本无性格显现,麻木不仁,无欲多卧,基本生活能力丧失,需人照料,不能感知外界,不知自身存在,失去全部,主要表现为患者大脑功能严重衰退,记忆力严重丧失,行为退化,生活完全不能自理,不能说话,大小便失禁,极度依赖看护者,常常死于肺炎、尿路感染等并发症。 步骤S26,根据采集的电子病历各项数据以及AD病症程度分级进行抽象建模构建AD病症分级评估模型;具体地,病症模型创建模块106根据采集的电子病历各项数据以及AD病症程度分级进行抽象建模,例如根据AD患者的个体情况、生活习惯、教育水平、遗传史、精神、认知、定位、肢体运动能力、MRI图像、大脑PET扫描图像等数据信息,从脑组织变化、精神状况、认知能力、记忆能力、定位能力、肢体运动能力等方面构建出3种AD病症分级评估模型。所述AD病症分级评估模型包括健忘期模型、混乱期模型以及痴呆期模型,其中,该健忘期模型属于i级(+)模型,该混乱期模型属于ii级(++)模型,该痴呆期模型属于iii(+++)模型,以上三种AD病症分级评估模型各自适应AD患者的临床病症数据与上述AD临床分级量表中的临床数据相互对应。 步骤S27,利用AD病症分级评估模型为不同病症的AD患者制定对应的健康管理服务;具体地,健康服务定制模块107根据AD病症分级评估模型为不同病症的AD患者制定对应的健康管理服务。在本实施例中,健康服务定制模块107针对健忘期的AD患者定制个性化记忆增强训练的健康管理服务:按照事件时间、类别、涉及人物等,以口述、照片、互动问答等方式,利用AI和机器学习的方式实时、频繁、生动地为患病老人提供场景再现、人脸识别、语音模拟、记忆刺激、记忆增强等训练;健康服务定制模块107针对混乱期的AD患者定制个性化康复训练的健康管理服务:提供场景录入、语音提示、用药指导、电话咨询、记忆训练、记忆强化、记忆恢复、防走失与防跌倒、病程追踪等服务;健康服务定制模块107针对痴呆期的AD患者定制个性化家庭医生服务的健康管理服务:配备私人医生、健康管理师、心理咨询师,以药物治疗为主,提供照料服务,同时进行心理疏导、亲情关怀、临终关怀等服务。 本发明所述阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法及计算机装置,能够通过对每一种AD病症的电子病历数据进行大数据挖掘与分析获得每一种病症的发病机理,通过VR技术呈现每一种病症的发病机理并结合AD临床分级量表进行抽象建模构建AD病症分级评估模型,从而为不同病症AD患者的治疗提供有效的理论依据,并且能够为不同病症的AD患者制定对应的健康管理服务。 本领域技术人员可以理解,上述实施方式中各种方法的全部或部分步骤可以通过相关程序指令完成,该程序可以存储于计算机可读存储介质中,存储介质可以包括:只读存储器、随机存储器、磁盘或光盘等。 以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
权利要求:
1.一种用于创建阿尔兹海默病症分级评估模型的计算机装置,其特征在于,所述计算机装置包括虚拟现实装置、显示器、适于实现各种计算机程序指令的处理器以及适于存储多条计算机程序指令的存储器,所述计算机程序指令由处理器加载并执行如下步骤:
获取阿尔兹海默症AD患者各种病症的电子病历数据;
对每一种病症的电子病历各项数据进行大数据分析以获得每一种病症对应的发病机理;
通过虚拟现实装置将与每一种病症的发病机理相关的脑神经网络影像依次呈现在显示器上;
从每一种病症的脑神经网络影像自动获取影响发病机理的脑神经区域;
对每一种发病机理的脑神经区域进行病变组织识别并结合AD临床分级量表获得AD病症程度分级;
根据每一个AD患者的电子病历各项数据以及病症程度分级进行抽象建模构建AD病症分级评估模型。
2.如权利要求1所述的用于创建阿尔兹海默病症分级评估模型的计算机装置,其特征在于,所述计算机装置通过通信网络连接医疗机构服务器,所述获取阿尔兹海默症AD患者各种病症的电子病历数据的步骤包括如下步骤:
收集每一个AD患者在区域医疗机构进行健康检查或者治疗时的电子病历信息,并将每一个AD患者的电子病历信息存储在医疗机构服务器的医疗共享数据库中;
通过通信单元从所述医疗机构服务器的医疗共享数据库读取AD患者各种病症的电子病历数据。
3.如权利要求1所述的用于创建阿尔兹海默病症分级评估模型的计算机装置,其特征在于,所述对每一种病症的电子病历各项数据进行大数据分析以获得每一种病症对应的发病机理的步骤包括如下步骤:
利用脑科学医学研究成果对各类脑神经元细胞的空间定位进行分析并结合每一种病症的电子病历各项数据进行大数据挖掘分析获得病理分析结果;
根据病理分析结果获得与AD患者的情绪、焦虑、记忆力、执行力、视觉空间、语言交流、抽象思维、学习能力和计算能力相关的发病机理。
4.如权利要求1至3任一项所述的用于创建阿尔兹海默病症分级评估模型的计算机装置,其特征在于,所述计算机程序指令由处理器加载还执行如下步骤:利用AD病症分级评估模型为不同病症的AD患者制定对应的健康管理服务。
5.如权利要求4所述的用于创建阿尔兹海默病症分级评估模型的计算机装置,其特征在于,所述AD病症分级评估模型包括健忘期模型、混乱期模型以及痴呆期模型,所述健康管理服务包括:针对健忘期的AD患者定制个性化记忆增强训练的健康管理服务;针对混乱期的AD患者定制个性化康复训练的健康管理服务;针对痴呆期的AD患者定制个性化家庭医生服务的健康管理服务。
6.一种阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法,应用于计算机装置中,该计算机装置包括虚拟现实装置和显示器,其特征在于,所述阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法包括步骤:
获取阿尔兹海默症AD患者各种病症的电子病历数据;
对每一种病症的电子病历各项数据进行大数据分析以获得每一种病症对应的发病机理;
通过虚拟现实装置将与每一种病症的发病机理相关的脑神经网络影像依次呈现在显示器上;
从每一种病症的脑神经网络影像自动获取影响发病机理的脑神经区域;
对每一种发病机理的脑神经区域进行病变组织识别并结合AD临床分级量表获得AD病症程度分级;
根据每一个AD患者的电子病历各项数据以及病症程度分级进行抽象建模构建AD病症分级评估模型。
7.如权利要求6所述的阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法,其特征在于,所述计算机装置通过通信网络连接医疗机构服务器,所述获取阿尔兹海默症AD患者各种病症的电子病历数据的步骤包括如下步骤:
收集每一个AD患者在区域医疗机构进行健康检查或者治疗时的电子病历信息,并将每一个AD患者的电子病历信息存储在医疗机构服务器的医疗共享数据库中;
通过通信单元从所述医疗机构服务器的医疗共享数据库读取AD患者各种病症的电子病历数据。
8.如权利要求6所述的阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法,其特征在于,所述对每一种病症的电子病历各项数据进行大数据分析以获得每一种病症对应的发病机理的步骤包括如下步骤:
利用脑科学医学研究成果对各类脑神经元细胞的空间定位进行分析并结合每一种病症的电子病历各项数据进行大数据挖掘分析获得病理分析结果;
根据病理分析结果获得与AD患者的情绪、焦虑、记忆力、执行力、视觉空间、语言交流、抽象思维、学习能力和计算能力相关的发病机理。
9.如权利要求6至8任一项所述的阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法,其特征在于,该方法还包括如下步骤:
利用AD病症分级评估模型为不同病症的AD患者制定对应的健康管理服务,其中,所述AD病症分级评估模型包括健忘期模型、混乱期模型以及痴呆期模型,所述健康管理服务包括:针对健忘期的AD患者定制个性化记忆增强训练的健康管理服务;针对混乱期的AD患者定制个性化康复训练的健康管理服务;针对痴呆期的AD患者定制个性化家庭医生服务的健康管理服务。
10.一种计算机存储介质,该计算机存储介质存储多条计算机程序指令,其特征在于,所述计算机程序指令由计算机装置的处理器加载并执行如权利要求6至9任一项所述的阿尔兹海默病症分级评估模型创建方法。
公开号:CN110534189
申请号:CN201810512664.4A
发明人:郑亢 王建春 游华 阙中有 陈琦 陈文- 张小光 林琅 卢立 苗成林 曹启晨 高伟明
拥有者:深圳市前海安测信息技术有限公司
申请日:2018-05-25
公开日:2019-12-03
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