基于移动脑机接口设备的阿尔茨海默症早期筛查计划书（19页）.pdf

1、基于移动脑机接口设备的阿尔茨海默症早期筛查 The University of Sheffield 主要内容I.项目背景及需求分析II.研究内容及技术路线III.产品任务的进度安排IV.工作基础及技术团队V.经费预算及资金来源VI.产品收益和风险分析 The University of Sheffield 1.项目背景及需求分析现状和趋势：我国老龄人口的比例不断增加；概念和定义:阿尔兹海默症(AD)是一种常见于老年人的神经系统退行性疾病，其主要病理变化是大脑皮质弥散性萎缩、神经原纤维缠结和神经细胞间大量老年斑形成等，以进行性认知障碍和记忆功能减退为主要临床症状；存在的问题：检测成本高，诊断周期

2、长，目前诊断方法主要依靠医学影像设备、检验分析设备、试剂检测等；不方便连续性观察，病因未明现有药物仅对疾病早期有效；解决方案：关爱老人健康，优雅的老去。AD早期诊断、预防刻不容缓。正常轻度认知障碍阿尔兹海默症项目背景1.项目背景及需求分析市场分析1.1%1.9%2.9%5.0%10.7%18.3%0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%16.0%18.0%20.0%60-64岁65-69岁70-74岁75-79岁80-84岁=85岁单位:百分比随着年龄增长，阿尔兹海默症患病率呈指数级上升；85岁以上老龄人群的患病率增至18.3%；随着中国社会逐步老龄化，形势将愈发

3、严峻。阿尔兹海默症不同年龄段患病率1.项目背景及需求分析2015年中国阿尔兹海默症患者的年人均花费约13万元，导致社会经济负担总额约11,406亿元；预计到2030年，阿尔兹海默症年人均经济负担将达到约17万元。38.2%部分依赖他人照顾36.5%完全依赖他人照顾70.2%配偶参与承担费用子女参与承担费用49.3%据统计，1位阿尔兹海默症患者平均需要2-3人来照料，所产生的护理费用，时间成本远超医药费。需求分析2.研究内容和技术路线建设目标BCI SaaS 云系统云Pub/Sub数据流大规模数据表大规模数据查询云端机器学习数据分析仓数据仓库IoT核心服务建立基于多传感器融合的AD数据集；研发便

4、携式脑机接口设备；开发移动交互应用和数据预处理高性能存储计算中心；建立知识驱动以及脑信号智能服务SaaS云平台,AD智能分析引擎;开发基于AD语料特征和依托领域知识库的智能对话系统。2.研究内容和技术路线自主便携式BCI设备技术研发Cognionics 公司研发的HD-72 头盔，支持64 个通道并加上8 个辅助通道Emotiv美国脑电厂商 的产品Epoc，是一款基于 PC平台为专业玩家打造的脑波产品MUSE 头箍，该头带检测大脑的紧张程度，可用于放松训练BrainLink脑波智能头箍：国内的宏智力设计，可用于专注度训练、儿童早教等Cognionics 推出，头带，可用于睡眠质量检测。采用金属

5、电极。根据主流产品在应用市场的经验积累，自研ASIC、传感器及高精度ADS。2.研究内容和技术路线AD智能分析算法引擎以及脑信号智能服务云平台技术研发来自每种模来自每种模态态（基于（基于时间时间、图图像、像、结结构化和非构化和非结结构化）的有趣构化）的有趣信号根据信号根据预预定定义义的的规则进规则进行行连连接。接。每种模每种模态态的特征都存在的特征都存在于它于它们们自己的、未自己的、未对齐对齐的概念空的概念空间间中。中。构建多模构建多模态态交互交互对应图对应图（ICG）临近取样局部特征聚合分层/跨模型聚合联合嵌入使用联合嵌入完成机器学习任务获得特定任务模型预测Q1Q2Q3年：目标JANJANF

6、EBFEBMARMARAPRAPRMAYMAYJUNJUNJULJULAUGAUG2021年完成基础基础数据采集方案论证，确定数据接口形式，模态数量，和因子类型。论证数据融合模型的合理性和可行性完成脑机接口设备研发方案的论证，通过成本对比，技术对比确定一套最优设备方案建立包括嗅觉诱发脑电和嗅觉诱发近红外脑成像在内的多质融合的数学模型完成数据中心建设方案论证，制定数据存储和自动化预处理流程2022年机器学习算法开发平台方案论证，算法框架和工具箱，算法应用架构便捷式的嗅觉脑电分析监测系统高性能数据中心架构的设计和部署高性能数据中心架构系统联调，基于AD语料库结合脑电反馈系统成本3.产品任务和进度安