TWI767447B - 認知評估系統及方法 - Google Patents
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Abstract
一種認知評估方法，包含：以腦部狀態量測儀取得關聯於受測者的腦部生理資訊，依據腦部生理資訊判斷多個認知面向，依據運動類型從該些認知面向中選擇至少一者作為運動認知面向，取得對應運動認知面向的認知資料，以及依據認知資料評估並輸出運動認知面向的運動認知能力等級。一種認知評估系統包含腦部狀態量測儀以及運算裝置，腦部狀態量測儀用以取得腦部生理資訊，運算裝置用以根據腦部生理資訊取得多個認知面向，依據運動類型從該些認知面向選擇至少一者作為運動認知面向以取得對應的認知資料，及評估認知資料並輸出運動認知能力等級。
Description
本發明係關於一種認知評估系統及方法，特別係關於一種可以有效地評估運動員的認知功能，並最終能夠將各項認知能力整合為便於閱讀及理解的資料的認知評估系統及方法。
認知能力是指人腦處理、儲存和提取資訊的能力，即人們對事物的構成、性能與他物的關係、發展的動力、發展方向以及基本規律等的把握能力。認知能力是人們能夠順利完成活動最重要的內在因素。許多老資歷的競技運動員，在身體能力（爆發力、耐力或協調性）無法維持在頂峰後，仍能以經驗以及技巧剎叱賽場，其仰賴的是各種認知能力的綜合表現。這些認知功能可能包含運動員的動態視力、選擇性注意力、工作記憶長度、動態目標規劃、邊緣視覺。過去會形容這些認知能力為「天賦」。
對於身體素質的量測，目前現代運動科學已經提出多項有效的量測、評估與訓練方法，例如是使用肌電圖、心電圖、肺活量與血液篩檢等方式量測身體基礎素質，也有透過錄像和動作分析儀評估選手技巧。然而，許多職業運動對於認知功能的測定仍處於摸索的狀態，大多是透過與運動項目相關的模擬訓練的執行正確性評估選手能力，鮮少透過選手執行任務時大腦狀態變化，評估選手的認知能力。因此，在評估運動員的整體運動認知能力或是提供運動員適合的訓練菜單時，仍舊僅能仰賴訓練師或教練過往的經驗。
此外，藉由量測大腦的訊號以測定選手的認知能力通常係透過模擬訓練達成，然模擬訓練涉及多項的認知功能，且不同種類的職業運動所採用的測定方式也不盡相同，缺乏類推性，也難以準確量測大腦反應。因此，能夠簡單地測定運動員的單向認知能力，並最終能夠將各項整合認知能力為便於閱讀及理解的認知測試方法及系統是必須的。
鑒於上述，本發明提供一種以滿足上述需求的認知評估系統及方法。
依據本發明一實施例的一種認知評估方法，包含：以一腦部狀態量測儀取得關聯於一受測者的一腦部生理資訊；依據該腦部生理資訊判斷多個認知面向；依據一運動類型從該些認知面向中選擇至少一者作為至少一運動認知面向；取得對應該至少一運動認知面向的一認知資料；以及依據該認知資料評估並輸出該至少一運動認知面向的一運動認知能力等級。
依據本發明一實施例的一種認知評估系統，包含：一腦部狀態量測儀，用以取得關聯於一受測者的一腦部生理資訊；以及一運算裝置，用以根據該腦部生理資訊取得多個認知面向，並依據一運動類型從該些認知面向選擇至少一者作為至少一運動認知面向，該運算裝置並取得對應該至少一運動認知面向的一認知資料，更依據該認知資料評估並輸出該至少一運動認知面向的一運動認知能力等級。
綜上所述，依據本發明一或多個實施例所示的認知評估系統及方法，可以有效地評估運動員的認知功能，並最終能夠將各項認知能力整合為便於閱讀及理解的資料，以讓訓練師或教練可以依據運動員的認知功能提供最適的訓練菜單。
以上之關於本揭露內容之說明及以下之實施方式之說明係用以示範與解釋本發明之精神與原理，並且提供本發明之專利申請範圍更進一步之解釋。
以下在實施方式中詳細敘述本發明之詳細特徵以及優點，其內容足以使任何熟習相關技藝者了解本發明之技術內容並據以實施，且根據本說明書所揭露之內容、申請專利範圍及圖式，任何熟習相關技藝者可輕易地理解本發明相關之目的及優點。以下之實施例係進一步詳細說明本發明之觀點，但非以任何觀點限制本發明之範疇。
請參考圖1，圖1係依據本發明一實施例所繪示的認知評估系統的方塊圖。本發明所示的認知評估系統較佳包含一腦部狀態量測儀10及一運算裝置20，其中腦部狀態量測儀10用以量測一受測者的腦部生理資訊，且腦部狀態量測儀10訊號可傳輸地連接於運算裝置20，以由運算裝置20分析腦部狀態量測儀10所測得的腦部生理資訊，進而輸出對應該受測者的運動認知能力等級，其中腦部生理資訊即為受測者之腦部生理活動及發展程度，且腦部生理資訊包含但不限於腦波、血氧濃度、磁通量等時序訊號以及灰白質分佈、神經連結、大腦結構等空間資訊。
腦部狀態量測儀10可以是結構性核磁共振造影儀（structural magnetic resonance imaging，sMRI）、功能性核磁共振造影儀（functional magnetic resonance imaging，fMRI）、腦磁圖儀（magnetoencephalography，MEG）、腦電圖儀（electroencephalography，EEG）、近紅外光腦光譜儀（near infrared spectroscopy，NIRS）及X射線（X-ray）等；運算裝置20可以是伺服器、中央處理器等具有運算能力的裝置，本發明不對腦部狀態量測儀10及運算裝置20的類型予以限制。
請一併參考圖1及圖2，其中圖2係依據本發明一實施例所繪示的認知評估方法的流程圖。
步驟S101：取得多個認知面向。
腦部狀態量測儀10用以在受測者執行某一認（例如，跑步、揮桿、投球等運動）的期間量測腦部生理資訊以擷取腦波特徵，或是透過腦照影取得腦部資料，以追蹤受測者在的腦部生理資訊。據此，運算裝置20可以基於腦部生理資訊判得關聯於該受測者的多個認知面向。
詳細而言，腦部狀態量測儀10在測得腦部生理資訊後，運算裝置20可以評估腦部生理資訊以取得該些認知面向，其中運算裝置20評估腦部生理資訊可以是對腦波或腦照影進行功能性評估，例如大規模大腦網路（large scale brain network）評估、內部區域連結度（inter-area connectivity）評估、任務相關路徑（task-related pathway）評估等，其中大規模大腦網路評估又可以包含評估預設模式網路（default mode network）、背側注意網路（dorsal attention network）、腹側注意網路（ventral attention network）、警覺網絡（salience network）、額頂葉網路（frontal-parietal network，FPN）、視覺網路（visual network）及邊緣網路（limbic network）等，本發明不以此為限。此外，運算裝置20亦可以是對腦部生理資訊進行結構性評估，例如灰質白質評估，或是對擴散張量影像（diffusion-tensor imaging，DTI）、 擴散加權影像（diffusion weight imaging，DWI）等進行評估以判斷神經元的連結度，然本發明不以此為限。
此外，所述的認知面向可以包含一衝動抑制面向（inhibition control）、一視覺認知面向（visual perception）、一視覺注意力面向（visual attention）、一記憶力面向（memory）、一情緒面向（emotion）以及一語意面向（semantics）的其中一或多者，其中衝動抑制面對應的認知任務可以為衝動控制任務（go-on-go task）或停止訊號任務（stop signal task）；視覺認知面向對應的認知任務可以為點協調性任務（coherence motion task）或運動抑制任務（motion suppression）；視覺注意力面向對應的認知任務可以為注意力網路任務（attention network task，ANT）、眼神線索典範（gaze cueing task）、多物件追蹤任務（multiple object tracking）或反應時間任務（reaction time）；記憶力面向對應的認知任務可以為逆序數字記憶廣度（backward digit span）或連續實施任務（N-back task）；情緒面向對應的認知任務可以為情緒壓力量表或焦慮狀態史初普任務（anxiety Stroop task）；語意面向對應的認知任務可以是針對不同運動的意向訓練，例如為視動行為複演法（visual-motor behavior）、符號學習訓練理論（symbolic learning theory）或心理神經肌肉理論（psycho-neuromuscular theory），然上述的各種認知面向及認知任務僅為較佳的實施例，本發明不對認知面向及認知任務的類型予以限制。
步驟S103：從該些認知面向中選擇至少一者作為至少一個運動認知面向。
運算裝置20依據一運動類型從該些認知面向中選擇至少一者作為至少一個運動認知面向。舉例而言
，當運動類型為棒球時，運算裝置20即可從該些認知面向中選擇例如為衝動抑制面向、視覺注意力面向、視覺認知面向以及語意面向作為所述的運動認知面向，其中不論運動類型為何，所述的運動認知面向宜包含衝動抑制面向以及語意面向。具體而言，在從事各種運動時，皆會存在需於極短時間內決定做出特定動作或是停止做出特定動作的情境，以及選手對該項運動的資訊整理、理解及閱讀能力的情境，因此藉由評估運動員的衝動抑制面向以及語意面向，可以判斷其在極短時間內理解並做出決策並執行該決策的能力。以棒球為例，若打者已呈預備動作要對投手投出的球揮棒時判斷該球為壞球，則打者會決定停止揮棒動作，然因從判斷該球為壞球到抑制揮棒動作之間的時間僅為幾十毫秒，故打者是否能成功抑制揮棒動作即係仰賴其衝動抑制面向的能力；此外，因選手在場上需理解教練的暗號、跑壘手術及對方防守布陣變換等運動含意，故選手是否能理解這些運動含意即係仰賴其語意面向。
步驟S105：取得對應運動認知面向的認知資料。
認知資料可以是運動認知面向中的量化數據。換言之，對於每個取得的運動認知面向，皆會包含任務的完成率、正確率、執行時間及完成次數等量化數據，而運算裝置20即以基於每個運動認知面向測得的量化數據作為對應該運動認知面向的認知資料，其中每個運動認知面向對應的量化數據可以是一或多個，本發明不以此為限。此外，認知資料更可以包含腦部狀態量測儀10測得的生理狀態，例如神經連結度、血氧濃度或灰白質分佈等。
步驟S107：依據認知資料評估並輸出運動認知面向的運動認知能力等級。
如前述，認知資料可以為每個運動認知面向對應的量化數據，故運算裝置20可以評估認知資料以輸出對應的運動認知面向的運動認知能力等級。換言之，運動認知能力等級係用以表示受測者在該運動認知面向的運動表現。
請進一步參考圖1、圖3及圖4，其中圖3係依據本發明另一實施例所繪示的認知評估方法的流程圖；圖4係依據本發明一實施例所繪示用於評估運動認知能力等級的常態分佈的示例圖。
在步驟S105取得對應運動認知面向的認知資料後，步驟S107所述的依據認知資料評估並輸出運動認知面向的運動認知能力等級可以是以圖3所示的步驟S1071及S1073實現。
步驟S1071：以多個常態認知資料建立常態分佈模型。
詳細而言，在評估特定受測者的運動認知能力等級之前，運算裝置20可以先取得多個常態認知資料，並以該些常態認知資料建立如圖4所示的一常態分佈模型。舉例而言，所述的特定受測者例如為22歲的專業田徑運動員，而多個常態認知資料例如為22歲的一般人執行同樣的認知任務（田徑）所測得的認知資料，以供運算裝置20於後續基於一般人的常態認知資料判斷為專業田徑運動員的該特定受測者的運動認知能力等級。因此，運算裝置20可以基於22歲的一般人執行田徑認知任務所測得的認知資料建立常態分佈模型。此外，所述的常態認知資料除了為22歲的一般人的認知資料之外，亦可以包含同樣為專業田徑運動員且同年紀的其他受測者的認知資料，或是僅包含同樣為專業田徑運動員且同年紀的其他受測者的認知資料。據此，後續可以針對該特定受測者欲參與的運動賽事，而取得對應該運動賽事的常態分佈模型。
並且，認知評估系統更可以包含一認知資料庫儲存多個運動員的多個認知資料，以及包含另一認知資料庫儲存多個運動員的除了語意面向以外的所有認知資料，故後續可以基於該另一認知資料庫所存的認知資料對運動員執行橫向評估。換言之，若該運動員是拳擊手，則可以基於該另一認知資料庫所存的認知資料評估該運動員從事棒球運動的能力。
步驟S1073：以運動認知面向對應的認知資料所落於的等級作為運動認知能力等級。
常態分佈模型可以分為多個等級，例如圖4所示的第一等級L1～第六等級L6，因此運算裝置20可以判斷該運動認知面向對應的認知資料係落在第一等級L1～第六等級L6中的哪一者，並以該運動認知面向對應的認知資料所落於的等級作為運動認知能力等級。據此，運算裝置20可以進一步輸出運動認知能力等級，以讓受測者、訓練師或教練可以明確地判知該受測者的運動認知能力相對於一般人或是同類型的運動員的程度為何。
例如，第一等級L1為菁英（Elite）水準的運動等級；第二等級L2為職業（Profession）水準的運動等級；第三等級L3為業餘（Amateur）水準的運動等級；第四等級L4為初階（Rookie）水準的運動等級；第五等級L5為一般民眾的運動等級；第六等級L6為不適任的運動等級。換言之，當運動認知能力等級為第一等級L1到第四等級L4時，則表示該運動員具有培養的潛力。
此外，在判知運動認知能力等級所落於的等級後，運算裝置20可以進一步以運動認知能力等級更新其所落於的等級的邊界值，以使每個等級可以更符合不同運動認知能力所對應的等級。
藉由常態分佈模型，可以使判得的運動認知能力等級為最符合該受測者的等級。換言之，因常態分佈模型係基於不同年紀、性別、族群、運動類型等的受測者所建立的模型，故對於每個受測者皆可以採用適合的常態分佈模型，以精準地判斷受測者的運動認知能力等級。
另需特別說明的是，圖4所示的第一等級L1到第四等級L4為等寬的等級，而第五等級L5及第六等級L6在圖中係繪示為非等寬的等級，然本發明不以此為限，且在如上述以運動認知能力等級更新對應的等級的邊界值後，該對應的等級及鄰接於其的等級的寬度亦會改變。
請接著參考一併圖4及圖5，其中圖5係依據本發明又一實施例所繪示的認知評估方法的流程圖。
步驟S109：判斷運動認知能力等級為高運動認知能力等級或低運動認知能力等級。
在判得該運動認知面向對應的認知資料所落於的等級後，運算裝置20可以進一步判斷該運動認知面是否落於高運動認知能力等級或低運動認知能力等級。
舉例而言，當用於建立常態分佈模型的該些常態認知資料為一般人的認知資料時，則所述的高運動認知能力等級例如為圖4中的第一等級L1，而低運動認知能力等級例如為圖4中的第二等級L2。而當用於建立常態分佈模型的該些常態認知資料為同樣為專業運動員的認知資料時，則所述的高運動認知能力等級例如為圖4中的第一等級L1及第二等級L2，而低運動認知能力等級例如為第五等級L5及第六等級L6，然此述列舉為高運動認知能力等級及低運動認知能力等級的該些等級僅為示例，本發明不以此為限。
當運算裝置20判斷運動認知能力等級為高運動認知能力等級時，運算裝置20可以執行步驟S111：輸出高強度訓練建議。反之，當運算裝置20判斷運動認知能力等級為低運動認知能力等級時，運算裝置20可以執行步驟S113：輸出低強度訓練建議。
具體而言，當運算裝置20判斷運動認知能力等級為高運動認知能力等級時，則表示該受測者的運動表現是好的，故運算裝置20可以據以輸出高強度訓練建議，以建議該受測者、訓練師或教練等可以提供符合該受測者的運動認知能力的高強度訓練菜單。反之，當運算裝置20判斷運動認知能力等級為低運動認知能力等級時，表示該受測者的運動表現可能較不理想，故運算裝置20可以據以輸出低強度訓練建議，以建議該受測者、訓練師或教練等可以提供符合該受測者的運動認知能力的低強度訓練菜單，其中所述的低強度訓練建議例如包含階段性訓練的建議、降低訓練強度及增加訓練量的建議等。
請繼續參考圖4，除此之外，以上述的運動賽事為例，運算裝置20更可以依據運動賽事等級調整常態分佈模型中的高運動認知能力等級的邊界值。舉例而言，當該受測者欲參加的是奧林匹克運動會，則運算裝置20可以調升高運動認知能力等級的下邊界值；當該受測者欲參加的是世界大學運動會，則運算裝置20可以調降高運動認知能力等級的下邊界值，以使後續輸出的訓練建議可以更符合運動賽事的等級。
本發明可以應用於不同的情境。舉例而言，當受測者為受過傷的運動員時，則可以藉由本發明的認知評估系統及方法判斷該運動員的運動認知能力等級，以進一步判斷該運動員的大腦結構性及物理連結性，以評估該運動員的認知功能的恢復程度，並據以提供較適合該運動員的訓練菜單。相似地，當受測者為青少年選手時，則因其大腦結構可能隨年齡而改變，故藉由本發明的認知評估系統及方法判斷其運動認知能力等級，可以用以評估該青少年選手的認知功能的長期可塑性。
綜上關於認知評估系統及方法的說明，以該受測者係桌球選手為例，其運動認知面向至少包含衝動抑制面向、視覺注意力面向、情緒面向及語意面向，其中語意面向是關聯於受測者對桌球的落點預測。當受測者在執行對應桌球的認知任務時，腦部狀態量測儀10會取得該受測者的腦部生理資訊。因此，當受測者完成認知任務時，運算裝置20即會依據認知資料中的外在資料（各認知面向）及內在資料（例如，腦部連結度）評估並輸出對應的運動認知能力等級。
綜上所述，依據本發明一或多個實施例所示的認知評估系統及方法，可以有效地評估運動員的認知功能，並最終能夠將各項認知能力整合為便於閱讀及理解的資料，以讓訓練師或教練可以依據運動員的認知功能提供最適的訓練菜單。
雖然本發明以前述之實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明。在不脫離本發明之精神和範圍內，所為之更動與潤飾，均屬本發明之專利保護範圍。關於本發明所界定之保護範圍請參考所附之申請專利範圍。
10:腦部狀態量測儀
20:運算裝置
L1:第一等級
L2:第二等級
L3:第三等級
L4:第四等級
L5:第五等級
L6:第六等級
圖1係依據本發明一實施例所繪示的認知評估系統的方塊圖。
圖2係依據本發明一實施例所繪示的認知評估方法的流程圖。
圖3係依據本發明另一實施例所繪示的認知評估方法的流程圖。
圖4係依據本發明一實施例所繪示用於評估運動認知能力等級的常態分佈的示例圖。
圖5係依據本發明又一實施例所繪示的認知評估方法的流程圖。
Claims (12)
- 一種認知評估方法，包含：以一腦部狀態量測儀取得關聯於一受測者的一腦部生理資訊；以一運算裝置依據該腦部生理資訊判斷多個認知面向；以該運算裝置依據一運動類型從該些認知面向中選擇至少一者作為至少一運動認知面向；以該運算裝置取得對應該至少一運動認知面向的一認知資料；以及以該運算裝置依據該認知資料評估並輸出該至少一運動認知面向的一運動認知能力等級，其中依據該認知資料評估該至少一運動認知面向的該運動認知能力等級係：以多個常態認知資料建立一常態分佈模型，其中該常態分佈模型具有多個值域，且每一該些值域分別對應一等級；以及以該至少一運動認知面向對應的該認知資料所落於的該等級作為該運動認知能力等級。
- 如請求項1所述的認知評估方法，其中該至少一運動認知面向至少包含一衝動抑制面向及一語意面向。
- 如請求項1所述的認知評估方法，其中在評估該運動認知能力等級後，該方法更包含：判斷該運動認知能力等級是否為一高運動認知能力等級或一低運動認知能力等級；當判斷該運動認知能力等級為該高運動認知能力等級時，輸出一高強度訓練建議；以及當判斷該運動認知能力等級為該低運動認知能力等級時，輸出一低強度訓練建議。
- 如請求項1所述的認知評估方法，其中該等級包含一高運動認知能力等級，建立該常態分佈模型包含：依據一運動賽事等級調整該高運動認知能力等級的一邊界值。
- 如請求項1所述的認知評估方法，其中在以該至少一運動認知面向對應的該認知資料所落於的該等級作為該運動認知能力等級後，該方法更包含：以該運動認知能力等級更新該運動認知能力等級所落於的該等級的一邊界值。
- 如請求項1所述的認知評估方法，其中該些認知面向包含：一衝動抑制面向、一視覺認知面向、一視覺注意力面向、一記憶力面向、一情緒面向以及一語意面向。
- 一種認知評估系統，包含：一腦部狀態量測儀，用以取得關聯於一受測者的一腦部生理資訊；以及一運算裝置，用以根據該腦部生理資訊取得多個認知面向，並依據一運動類型從該些認知面向選擇至少一者作為至少一運動認知面向，該運算裝置並取得對應該至少一運動認知面向的一認知資料，更依據該認知資料評估並輸出該至少一運動認知面向的一運動認知能力等級，其中該運算裝置依據該認知資料評估該至少一運動認知面向的該運動認知能力等級係：該運算裝置以多個常態認知資料建立一常態分佈模型，其中該常態分佈模型具有多個值域，且每一該些值域分別對應一等級，該運算裝置並以該至少一運動認知面向所落於的該等級作為該運動認知能力等級。
- 如請求項7所述的認知評估系統，其中該至少一運動認知面向至少包含一衝動抑制面向及一語意面向。
- 如請求項7所述的認知評估系統，其中該運算裝置在評估該運動認知能力等級後，該運算裝置更於判斷該運動認知能力等級為一高運動認知能力等級時輸出一高強度訓練建議，並於判斷該運動認知能力等級為一低運動認知能力等級時輸出一低強度訓練建議。
- 如請求項7所述的認知評估系統，其中該等級包含一高運動認知能力等級，該運算裝置建立該常態分佈模型包含：該運算裝置依據一運動賽事等級調整該高運動認知能力等級的一邊界值。
- 如請求項7所述的認知評估系統，其中在該運算裝置以該至少一運動認知面向所落於的該等級作為該運動認知能力等級後，該運算裝置更以該運動認知能力等級更新該運動認知能力所落於的該等級的一邊界值。
- 如請求項7所述的認知評估系統，其中該些認知面向包含：一衝動抑制面向、一視覺認知面向、一視覺注意力面向、一記憶力面向、一情緒面向以及一語意面向。
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