[发明专利]认知能力测评方法及系统

权利要求书

1.一种认知能力测评方法，其特征在于，所述方法包括：

接收操作人员的个人信息，基于操作人员的个人信息确定与所述操作人员相匹配的测评维度；

获取操作人员所选择的与其个人信息相匹配的测评维度下的子维度测评模式，基于所述操作人员选择的所述子维度测评模式确定测评任务；

基于确定的所述测评任务在特定环境下对所述操作人员进行测试，获取所述操作人员在特定环境下针对所述测评任务的测试结果以及脑信号数据，所述测试结果包括任务得分、反应时间、任务正确率以及水平阈值；

基于所述操作人员的测试结果以及脑信号数据生成测试报告。

2.根据权利要求1所述的认知能力测评方法，其特征在于，所述方法还包括：

建立所述测评任务对应的数据常模，基于所述操作人员的测试结果确定所述操作人员的常模水平，基于所述操作人员的脑信号数据获取所述操作人员的脑部激活区域以及激活程度；

基于获取到的所述操作人员的测试结果更新所述数据常模。

3.根据权利要求2所述的认知能力测评方法，其特征在于，所述建立所述测评任务对应的数据常模，包括：

基于所述测评任务在特定环境下对多个被试人员进行测试，获取多个所述被试人员的测试结果及脑信号数据，基于所述多个测试人员的测试结果建立所述测评任务对应的数据常模。

4.根据权利要求3所述的认知能力测评方法，其特征在于，所述脑信号数据包括EEG脑电波，所述基于所述操作人员的脑信号数据获取所述操作人员的脑部激活区域以及激活程度，包括：

对获取到的所述EEG脑电波滤波处理；

对滤波处理后的EEG脑电波进行特征提取；

基于提取的所述特征值确定所述操作人员所属的分类等级。

5.根据权利要求4所述的认知能力测评方法，其特征在于，所述基于提取的所述特征值确定所述操作人员所属的分类等级，包括：

基于多个测试人员的测试结果中的任务得分对多个所述测试人员进行等级分类；

基于多个测试人员的脑信号数据以及各所述测试人员所属的分类等级建立测试集；

根据所述测试集对分类模型进行训练得到预训练分类模型；

将所述操作人员的脑信号数据输入至所述预训练分类模型，获得所述操作人员所属的分类等级。

6.根据权利要求5所述的认知能力测评方法，其特征在于，所述分类模型为机器学习模型。

7.根据权利要求1所述的认知能力测评方法，其特征在于，所述基于操作人员的个人信息确定与所述操作人员相匹配的测评维度，包括：

将各测评维度进行标签化；

计算所述操作人员的个人信息与各所述测评维度的重合度；

基于所述重合度确定与所述操作人员相匹配的测评维度。

8.根据权利要求1所述的认知能力测评方法，其特征在于，所述操作人员所选择的子维度测评模式为推理能力、表象能力、感知觉水平、记忆水平、学习能力、反应能力和数学知识中的至少一种。

9.根据权利要求1所述的认知能力测评方法，其特征在于，所述基于确定的所述测评任务在特定环境下对所述操作人员进行测试，包括：

基于确定的所述测评任务在虚拟现实环境下对所述操作人员进行水平进阶测试，且基于所述操作人员在所述测评任务下的各水平的测试结果确定所述操作人员的水平阈值；或

基于确定的所述测评任务在虚拟现实环境下对所述操作人员进行水平折返测试，且基于所述操作人员在所述测评任务下的各水平的测试结果确定所述操作人员的水平阈值。

10.一种认知能力测评系统，该系统包括处理器和存储器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该系统实现如权利要求1至9中任意一项所述方法的步骤。