[发明专利]一种精神分裂症诊断系统

说明书

本发明公开了一种精神分裂症诊断系统，该系统包括瞳孔大小测定装置(1)、医生终端设备(2)、用于分析数据的中央处理器(3)；所述瞳孔大小测定装置(1)、医生终端设备(2)、用于分析数据的中央处理器(3)依次连接。本发明的系统利用测定瞳孔大小的方式测量PPI以诊断精神分裂症，具有稳定、精确、方便、快捷的优势，适宜临床推广。

技术领域

本发明涉及计算机辅助医疗诊断技术领域，涉及一种精神分裂症诊断系统。

背景技术

精神分裂症(Schizophrenia)多见于青壮年，起病年龄大多为15-45岁，终生患病率为1％左右，是一种慢性高致残的重性精神疾病，近半数患者劳动能力丧失，肇事肇祸及自杀自伤行为增多，为家庭及社会造成了沉重的负担。

感觉门控(Sensory Gating,SG)是精神分裂症的潜在生物标记物之一，主要反映大脑的抑制功能，具体为个体在工作环境中对无关刺激的滤过能力。当精神分裂症患者感觉门控机制存在障碍时，将无法屏蔽无关刺激，外界环境和自身刺激信息过多的涌入脑内，而无法将有限的认知加工资源集中于靶刺激，影响正常的认知过程，导致认知破裂和思维障碍，最终产生精神病性症状。

感觉门控可通过前脉冲抑制(Prepulse Inhibition,PPI)来测量，而PPI主要以惊反射抑制比来反映。惊反射(Startle Reflex)是人和动物应对突发性强刺激的防御性反应，常表现为肌肉的快速收缩，在日常生活中具有积极作用，但是它的出现也往往导致当下行为活动的中止，而干扰人和动物正常的认知加工过程。门控机制能有效地抑制惊反射，从而保证工作的正常进行。PPI就是在强刺激(惊刺激，即干扰信息)前50-300ms施加一个不引起惊反射的弱刺激(前脉冲刺激，即目标信息)，通过惊反射降低的程度来反映大脑的抑制功能。PPI的关键是个体对弱刺激的感知。

传统的PPI水平是通过肌电来测量，通过眼轮匝肌的肌电反映惊反射的抑制情况，而眨眼将无可避免的成为噪音污染数据，这是PPI稳定性不佳原因之一。因此本申请提供了一种测定PPI更加稳定的方法，利用瞳孔大小的变化加以实现。并在此基础上构建了一种可以自动评估待检测者是否患有精神分裂症的诊断系统。该系统可在临床上广泛应用。

发明内容

本发明提供了一种精神分裂症诊断系统，该系统具有方便、快捷、精准的效果。

具体来说，本发明提供了一种精神分裂症诊断系统，所述系统包括瞳孔大小测定装置1、医生终端设备2、用于分析数据的中央处理器3。所述瞳孔大小测定装置1、医生终端设备2、用于分析数据的中央处理器3依次连接。

进一步，所述医生终端设备2包括登录模块21、信息采集模块22、信息显示模块23。

进一步，所述中央处理器3包括PPI计算模块31、机器学习模块32、自动评估模块33。

更进一步，所述瞳孔大小测定装置1与所述信息采集模块22连接，所述PPI计算模块31与所述信息采集模块22连接，所述PPI计算模块31分别与所述机器学习模块32和所述自动评估模块33连接，所述机器学习模块32与所述自动评估模块33连接，所述自动评估模块33与所述信息显示模块23连接。

进一步，所述瞳孔大小测定装置1采用测定瞳孔大小的眼动仪。

进一步，所述PPI计算模块31计算PPI使用的公式如下：

刺激前200ms瞳孔大小记为基线S0；

强刺激瞳孔大小记为S1，弱+强刺激瞳孔大小记为S2；

计算瞳孔大小变化百分比PPI＝(S1-S2)/(S1-S0)×100％。

进一步，所述机器学习模块32采用的算法是Logistics回归(采用R语言glm包)：

1.随机设定随机数；