34、智能机器人专业人才培养与认知障碍检测框架解析

智能机器人专业人才培养与认知障碍检测框架解析

在当今科技飞速发展的时代，智能机器人领域和医疗健康领域都展现出了巨大的发展潜力。一方面，智能机器人专业人才的培养对于推动机器人产业的发展至关重要；另一方面，对于认知障碍的早期检测也成为了预防相关疾病的关键。下面将分别对智能机器人专业人才培养的模式以及认知障碍检测的多模态特征分类框架进行详细介绍。

智能机器人专业人才培养模式

为了提高智能机器人专业大学生的创新实践能力，需要从多个方面进行努力，构建一个完善的培养体系。
- 作业设计与评估
- 探究式作业 ：在探究式作业中，会提出发散性的设计问题，让学生在已有基础上进行思考，提升设计思路。例如在图像识别部分，通过设置硬币识别任务来训练学生分析和解决问题的能力。
- 多样化作业形式 ：作业形式丰富多样，包括研究报告、讲座宣传文案、讲座总结、项目报告、项目口头答辩等。这些不同形式的作业能够全面提升学生的能力和工程素养。
- 报告式评估 ：在最终的报告式评估中，通过系统设计问题来考查学生对知识和能力的掌握程度。通过整体设计，学生能够体现对机器人设计、开发和应用能力的理解。同时，还会分析相应目标的达成程度，并收集学生对学习效果的反馈。
- 鼓励参与创新创业项目 ：鼓励学生参与创新创业项目，以此检验教学成果和学习能力。去年，有七组学生参加了首都大学生机械创新设计竞赛，获得了两个一等奖和五个二等奖。此外，还有一篇文章被国际会议录用，一篇文章在微信公众号发表，两篇文章撰写待投稿，一项专利成功申请。
- 人才培养体系创新
- 定向培养 ：随着机器人产业的快速发展，市场对人才的需求和学生对机器人的兴趣都在不断增长。考虑到多专业的交叉融合，有必要优化课程设置，建设具有机器人特色的培训基地，培养社会紧缺的人才。
- 系统化培养 ：构建“培养目标制定—教学计划修订—课程建设—创新创业项目和竞赛指导—教学质量评估”的全流程人才培养体系，并将“校企联合培养人才”和“基于实际问题和实际项目学习”的实践教育模式付诸实践。
- 模块化课程 ：根据机器人项目从构思到实现的过程，建立机器人通识教育课程，包括机器人结构设计模块、智能控制模块、智能感知与综合应用模块。这些课程将逐渐成为“金课”，为机器人教育提供示范。在机器人系统知识和实践训练的基础上，各专业团队相互合作，满足新工科人才培养的要求。
- 成果导向 ：通过参与相关科技项目竞赛，培养学生的工作能力、创新意识和能力、团队合作能力、快速学习新知识的能力、分析写作能力等。

认知障碍检测的多模态特征分类框架

轻度认知障碍（MCI）是痴呆的前期阶段，老年人患MCI后进展为阿尔茨海默病（AD）的风险较高。早期检测MCI对于预防AD的进展至关重要。传统的临床诊断方法对医院设备要求高，费用昂贵，而脑电图（EEG）为早期诊断MCI提供了一种非侵入性且成本较低的方法。
- 研究背景与意义
- 疾病现状 ：全球有超过4600万人患有痴呆症，预计到2050年这一数字将增至1.315亿。AD约占所有痴呆病例的60%，只有在早期前驱阶段进行诊断和治疗，才能得到较好的治疗效果。MCI是AD的神经前驱状态，每年有10% - 15%被诊断为MCI的患者会转化为AD。
- 传统诊断方法的局限性 ：神经影像学为MCI的诊断和进展提供了有效的依据，但许多神经影像学方法（如MRI、PET）检测MCI成本高、具有侵入性，且需要专业专家分析结果。由于成本高和医院条件的限制，许多MCI患者无法在早期得到诊断和有效干预，增加了进展为AD的风险。
- EEG的优势 ：EEG是一种测量人脑生物特征数据的技术，具有高时间分辨率、非侵入性、可穿戴和便携的特点，已被广泛用作临床疾病诊断的真正神经影像学方法。
- 研究现状与问题
- 特征使用情况 ：现有研究中使用了多种特征，包括时域、频域和时频域特征。不同特征对分类有很大影响，因此找到能够很好区分MCI的特征非常有意义。
- 实验范式差异 ：在收集EEG信号时使用了不同的实验范式。大多数研究使用参与者闭眼或睁眼静息状态下收集的EEG数据，这种方法测量方便，不需要参与者进行复杂操作和过多配合。其他研究采用特定的实验范式获取EEG信号，例如在收集EEG信号时让参与者接收声音刺激并快速做出二元响应。一些特征只有在相应的范式下才能提取，如ERP特征。在分类较困难的任务（MCI vs HC）时，认知任务范式具有一定优势。
- 样本与性能差异 ：现有研究由于样本量小，性能差异较大。在区分MCI和健康老年人的任务中，一些研究的准确率仅为76.47%，而另一些研究可高达96.5%。更重要的原因是数据集的划分方式不同，一些研究以epoch为样本训练模型，容易导致数据泄露，而以个体为单位训练模型更有意义。由于不同个体的EEG差异很大，找到受个体差异影响较小的特征很有意义。
- 研究方法
- EEG数据记录与预处理
- 数据记录 ：在佛山市第一人民医院记录EEG数据，共有59名参与者，其中32名MCI患者和27名健康对照（HC）。诊断结果由专家根据患者的MRI图像、脑脊液检测和神经心理量表综合分析得出。所有参与者事先被告知研究目的并签署知情同意书。使用干式电极EEG设备（Wearable Sensing, DSI - 24）记录数据，有19个通道，采样频率为300 Hz。
- DMS任务 ：受相关研究启发，使用延迟匹配样本（DMS）任务对MCI和HC进行分类。在该任务中，参与者需要按要求按键。整个过程使用E - prime软件进行，软件会标记不同的刺激任务并记录参与者按键的反应时间。DMS任务有两种不同的刺激，即出现的图像与目标图像相同和不同。排除未按规则正确响应的参与者的EEG信号。
- 数据预处理 ：对于每个参与者的EEG信号，首先定位通道，选择A1和A2作为参考通道。然后使用0.5 Hz - 70 Hz的滤波器过滤信号，并提取参与者判断图像的2 s时间段的EEG信号作为一个epoch。手动删除一些明显的坏段，使用独立成分分析（ICA）去除眼动伪迹。最后删除大于150 µV的极值，得到最终预处理后的EEG信号。
- 数据分析 ：对MCI和HC进行频域组分析，发现δ和θ波段中，MCI组和HC组在某些通道上的振幅不同；α波段中，MCI组所有通道的振幅高于或等于HC组；β波段中，HC组所有通道的振幅高于或等于MCI组。这表明MCI可能是由于F4 - C4通道β波段振幅不足，由其他通道α波段振幅补偿。此外，通过减去匹配任务和非匹配任务的ERP，发现差异主要在额叶区域，时间主要集中在测试图像出现后的300 ms - 600 ms。因此在提取特征时会关注这个时间段。
- 特征提取
- PSD特征 ：功率谱密度（PSD）在EEG信号处理中广泛应用，通过对正负频率积分计算特定频段的EEG功率。有限时间功率谱密度定义为：
[
e^{j\omega} = \frac{1}{2\pi N} \left| \sum_{n = 1}^{N} x(n)e^{-j\omega n} \right|^2
]
- PSD增强特征（PSDE） ：考虑到DMS任务中EEG信号在短时间内变化较大，传统PSD计算方法将EEG划分为多个重叠的epoch并取平均值，会丢失一些时间信息。为克服这一缺点，每300 ms计算一次PSD值，并将不同时间段的PSD作为特征输入分类器。在4个频段的5个时间段内共获得20个特征。
- ERP特征 ：事件相关电位（ERP）是头皮记录的电压波动，用于测量大脑对时间锁定事件的响应。通过对多次试验的EEG进行平均，增强与任务相关的活动，同时最小化或消除不需要的活动。从ERP波形中提取的主要特征类型是不同事件下的诱发电压和潜伏期。根据前面的分析，在刺激发生后的300 ms - 600 ms时间段内特征显著，因此提取4个ERP特征，即匹配和非匹配任务的平均值与最大值之间的振幅差，以及匹配和非匹配任务的最大值与最小值之间的时间差。
- 生理特征（PF） ：年龄和教育水平等生理特征也为痴呆诊断提供了证据，这些信息容易获取。使用固定宽度打包方法对这些特征进行量化，量化标准如下表所示：
| 年龄 | 值 | 教育水平 | 值 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 55 - 60 | 1 | 小学教育 | 1 |
| 60 - 65 | 2 | 中学教育 | 2 |
| 65 - 70 | 3 | 高等教育 | 3 |
| 70 - 75 | 4 | | |
| 75 - | 5 | | |

    量化后，对这些特征进行零分数归一化并输入模型。
    - **行为特征（BF）**：在参与者进行DMS任务时，E - prime软件记录了参与者的一些行为信息，包括每个epoch中参与者是否正确响应、是否在规定时间（2 s）内响应以及看到测试图像后按键的时间。通过计算参与者的正确率、遗漏率和平均反应时间，提取这些信息作为行为特征。

通过以上对智能机器人专业人才培养模式和认知障碍检测框架的介绍，我们可以看到在不同领域都在不断探索创新的方法和技术，以推动相关领域的发展和进步。在智能机器人领域，通过完善的人才培养体系培养适应市场需求的高素质人才；在医疗健康领域，利用多模态特征分类框架为认知障碍的早期检测提供了新的思路和方法。

智能机器人专业人才培养与认知障碍检测框架解析

特征对比与融合优势

在认知障碍检测的研究中，对不同特征进行对比分析，发现了它们各自的特点和优势，以及相互融合后的显著效果。
- 特征性能对比 ：通过实验比较不同特征对模型的影响，发现从ERP潜伏期提取的特征表现优于其他特征。这表明在特定时间段内，ERP特征能够更准确地反映大脑对刺激的响应，从而更有效地用于区分MCI和健康老年人。
- 特征互补性 ：时域特征ERP和频域特征PSD具有良好的互补性。ERP特征能够捕捉大脑在特定时间点的响应变化，而PSD特征则侧重于反映不同频段的能量分布。将这两种特征融合后，可以综合利用它们的优势，显著提高分类性能。例如，融合ERP和PSDE特征后，分类准确率可大幅提高至84.74%。
- 单通道与多通道效果 ：研究还发现，使用单通道EEG数据进行分类的效果与多通道相差不大，单通道EEG数据也能达到76.26%的准确率。这一结果表明，在实际应用中，单通道EEG设备可能具有更高的实用性和便捷性，降低了检测成本和操作难度。

研究总结与展望

• 研究成果总结 ：本文提出的多模态融合分类框架在认知障碍检测方面取得了良好的效果。通过使用DMS任务收集EEG数据，并提取多种特征进行分类，能够有效地区分MCI和健康老年人。同时，对不同特征的分析和比较，为后续研究提供了有价值的参考。
• 未来研究方向 ：尽管本研究取得了一定的成果，但仍有许多方面值得进一步探索。例如，可以扩大样本量，提高模型的泛化能力；尝试更多的特征组合和分类算法，以寻找更优的分类方案；结合其他生理指标和临床信息，进一步提高检测的准确性和可靠性。

总结与启示

• 智能机器人人才培养总结 ：智能机器人专业人才培养需要构建完善的体系，从作业设计、评估方式到鼓励学生参与创新创业项目，再到人才培养体系的创新，各个环节都相互关联、相互促进。通过定向培养、系统化培养、模块化课程和成果导向等方式，能够培养出适应市场需求、具有创新能力和实践能力的高素质人才。
• 认知障碍检测总结 ：认知障碍检测的多模态特征分类框架为早期诊断MCI提供了一种有效的方法。利用EEG技术的优势，结合不同的实验范式和特征提取方法，能够提高检测的准确性和便捷性。同时，特征的对比和融合研究为进一步优化检测模型提供了方向。
• 跨领域启示 ：智能机器人领域和医疗健康领域看似不同，但在研究方法和创新思路上有许多相通之处。例如，都强调实践能力的培养、多学科的交叉融合以及对新技术的应用。这种跨领域的启示可以促进不同领域之间的交流与合作，推动科技的进步和社会的发展。

以下是一个mermaid流程图，展示认知障碍检测的整体流程：

graph LR
    A[EEG数据记录] --> B[DMS任务执行]
    B --> C[数据预处理]
    C --> D[特征提取]
    D --> E[特征融合]
    E --> F[分类模型训练]
    F --> G[分类结果输出]

综上所述，无论是智能机器人专业人才培养还是认知障碍检测，都需要不断创新和探索，结合实际需求和前沿技术，为相关领域的发展做出贡献。通过本文的介绍，希望能够为读者提供一些有益的参考和启示，激发更多的研究和实践。