基于Asp.net的阿爾茨海默病癥自主康復系統設計

朱旭艷，龐阿倩

（蘭考三農職業學院，河南 蘭考 475300)

0 引言

阿爾茨海默病(Alzheimer’s Disease,AD) 是一種神經退行性疾病，主要特點為記憶力進行性減退、人格改變及認知障礙。目前，國內外尚無根治AD 的理想藥物。中國人口老齡化進程的加劇，使得AD 帶來的社會、生活及經濟負擔越來越重[1]?，F階段我國AD患者數量已經超過1000萬，居全球首位，預計到2050年將突破4000 萬。AD 患者數量越來越多，但到醫院就診的患者數比實際人數少得多[2]。AD通常起病隱匿，病程緩慢且不可逆，而醫學界迄今仍未找到有效治療方法，因此AD的前期預測和早期診斷尤為重要[3]。腦科學研究結果表明，人腦功能具有可塑性，通過康復訓練等認知刺激行為，可以使得早期AD 患者康復[4]。傳統的康復方法需要大量專業醫務人員參與，康復訓練的時間成本高、資源缺乏。

隨著“互聯網+醫療”技術的發展，研究發現大腦的可塑性會受到計算機訓練軟件的影響，該方法可以有針對性地對患者的語言能力、記憶能力、視空間能力等進行訓練，促進大腦新陳代謝速度加快，達到延緩患者認知能力衰退的效果[5]。本文使用Asp.net 搭建AD 自主訓練系統，可以有效解決傳統康復訓練醫務人員不足、成本高等問題，能有效延緩患者病程進展，為AD早期康復提供新思路。

1 需求分析

1.1 系統功能需求

本系統以延緩AD患者病程為主要目的。在客戶端，測試者通過登錄/注冊，可以進行認知能力評定及自主訓練，通過康復評定查看訓練效果。因此，系統流程圖如圖1所示?？紤]到多數用戶為老年人，頂層操作界面應簡單友好，方便患者使用。服務器端主要負責系統運行，完成與客戶端、底層數據庫的交互，它要保證運行結果正確，響應速度快。未來，本系統還可以添加分析患者的腦電圖像功能模塊，并給出分析結果及合理的建議，以獲得更好的干預效果。

圖1 系統流程圖

1.2 系統非功能需求

1) 安全性需求。為了確保系統安全穩定運行，避免受到非法攻擊 ，對一些重要信息進行了MD5加密，并設置了復雜密鑰。另外，增加了有效的身份認證機制。系統還具有數據備份功能，比如：患者基本信息、MMES 量表、自主測試試題等數據都進行了備份，防范數據丟失。

2) 維護性需求。為了后期系統維護方便，代碼中容易出錯的地方及一些重要數據的輸出都寫進了系統日志，當系統出現問題時可以準確定位并及時修復。

3) 易用性需求。由于系統面向的對象主要是老年人，因此頂層操作界面要簡單易懂，方便用戶上手。

2 具體設計

2.1 系統架構設計

本系統以Asp.net為基礎，采用MVC設計思想，并基于VUE框架對系統架構層次進行設計，主要將系統分為表示層、業務層、系統應用層、數據安全防護層和系統層。整體框架結構如圖2所示。

圖2 系統架構圖

1) 表示層。表示層主要采用.NET MVC以及VUE對服務端進行實現，可以使得每個頁面看起來簡潔大方。該層主要用于與用戶的交互，基礎數據的維護以及數據操作結果的查詢瀏覽以及相關可視化的操作。

2) 業務層。業務層主要采用Asp.net框架為需要服務的對象提供容器支持。處理系統中使用到的基本業務，處理結果反饋給顯示層顯示，同時根據業務邏輯對用戶數據進行處理。

3) 系統應用層。應用層用于將業務邏輯暴露給顯示層。AutoMapper完成Dto與Model的轉換。系統底層的安全認證，數據的ORM映射以及日志的處理等部分的底層處理。

4) 數據安全防護層。通過防火墻以及軟件程序保護系統數據安全，數據庫進行熱備份，防范數據丟失的風險。

5) 系統層。為AD 自主訓練系統的運行提供基礎的軟硬件環境。

2.2 數據庫的設計

本系統采用大型關系型數據庫SQL Server 2012 R2，它采用標準化的SQL語言，具有使用方便、可伸縮性好、與相關軟件集成程度高等特點[6]。本系統目前包含1 個數據庫ADDB，它由用戶表user、自主訓練結果表autogenicTraining、訓練試題推薦表trainDocument、受教育程度表educate、認知能力評定結果表cognitiveAssesment、康復評定建議表recomment 和mmes 量表組成，如圖3 所示。其中，user 表的主鍵ID為autogenicTraining 表的外鍵user_id，表示用戶身份ID。cognitiveAssesment 表的主鍵id 為autogenicTraining 表的外鍵cognitive_id，表示認知能力評定結果id，因為系統要求自主訓練前至少進行一次認知能力評定。user 表的主鍵ID 為cognitiveAssesment 表的外鍵user_id，educate 表的主鍵id 為user 表的外鍵educate_id，表示受教育程度id，因為患者的癡呆程度與受教育程度密切相關[7]。recomment 表的主鍵id為autogenicTraining 表的外鍵recomment_id，表示康復評定建議表id，自主訓練結束后，系統會結合認知能力評定得分、自主訓練結果得分及患者歷史成績，推薦合理的建議并調整下一次的自主訓練試題。recomment表的主鍵id 為trainDocument 表的外鍵recomment_id，表示評定結果建議id，不同的建議id對應著不同的自主訓練試題集合。每個表包含的字段及其數據類型如圖3所示。注意，每一個字段類型及其長度都要恰當定義，既能滿足功能需求又不會造成空間浪費。

圖3 數據庫的設計

3 系統實現與測試

3.1 系統功能實現

本系統采用前后端分離模式，它有以下優點：1)vue 前端的JavaScript 可以做大量數據處理工作，大大減小服務器的壓力；2) 底端錯誤不會直接反映到前端；3) 因為底端難以探知前端頁面的情況，而這卻是JavaScript 的強項，但JavaScript 又不能獨立和服務器進行通信。因此，只靠底端去控制整體頁面，或者單用JavaScript 完成效果，都會加大開發難度，只有前后端各盡其職，才可以更好地完成本系統。下面將展示本系統的部分功能實現。

1) 認知能力評定的實現。本系統采用簡易精神狀態量表(MMES)對測試者進行認知功能障礙檢查。測試者登錄系統后，單擊“評定認知能力”按鈕進入測試界面。每個界面只顯示一道題，做完后單擊“下一題”繼續測試，有些題目是錄入的語音或視頻，測試者需要讀題后才能作答，并實時顯示當前題目的剩余作答時間。有些題目需要對測試者進行錄像，系統自動對視頻解析并給出該題得分。有一道題目需要測試者畫圖（比葫蘆畫瓢），系統利用模板匹配法自動對畫圖結果進行判斷。作答完最后一題，系統自動計算測試成績。根據測試成績及測試者的受教育程度，判斷測試者的癡呆程度。癡呆程度可以分為：正常、AD（癡呆患者）和MCI（輕度認知功能障礙）三種。

2) 自主訓練的實現。測試者完成認知能力評定后，可進行自主訓練。系統會根據認知能力評定結果自動推送訓練題目，訓練題目以Word文檔形式呈現。測試者需要下載后作答，可以把答案直接寫到Word電子版的相應位置，也可以打印出來再填寫答案。作答完畢后，單擊“提交測試結果”按鈕，把答案以docx或圖片形式上傳。系統能夠自動閱卷，自動閱卷的原理是根據提交答案和正確答案之間的差異，計算出它們的相似度，并給出最終得分。

3) 康復評定。自主訓練完成后，系統對認知能力評定得分、自主訓練得分、歷史成績進行統計，并通過折線圖比較其變化趨勢，實現康復效果的評定。在整個過程中，無須醫護人員的干預，所有的工作均由計算機進行。測試者還可以查詢自己的訓練記錄、康復效果等。系統根據評定結果自動調整訓練題目。另外，系統能夠根據評定結果推送一些建議，包括飲食、運動等方面。

3.2 系統測試

為了驗證本系統的正確性、完整性和質量，對系統進行了白盒測試和黑盒測試。系統測試環境：操作系統Microsoft Windows 11、處理器 Intel(R) Core(TM)i7、內存：8G、系統類型：64位。開發工具Visual studio 2017、WebStorm、Google Chrome 等，開發語言：C#、.NET、Vue.js等，數據庫SQL Server 2012 R2。

1) 白盒測試。白盒測試主要對程序內部邏輯結構進行測試，它屬于代碼級別的測試。在測試過程中發現的問題都進行了一一更正。

2) 黑盒測試。黑盒測試不考慮程序的內部結構和邏輯結構，主要用來測試系統的功能是否滿足需求。測試結果如表1所示，Ⅰ類、Ⅱ類、Ⅲ類及Ⅳ類表示測試過程中發現的問題嚴重程度及其數量，詳細說明見表2。由表可知，本系統共進行3個版本的測試，bug 率依次降低，其中，第3 個版本bug 率降低到4%，基本能滿足用戶需求。

表1 AD自主康復系統-Bug率統計

表2 測試問題分類及其說明

4 總結

本系統通過信息技術，結合AD康復療法，設計網絡環境下的AD 自主康復系統，測試者通過它可以自主進行康復訓練，無須外界干預，節省了大量人力物力。本系統的特點可以歸納如下：1) 只要有網絡，測試者就能進行康復訓練，比傳統訓練方法更方便，適用范圍更廣。2) 康復評定的實時性更強，康復訓練內容能夠動態調整。3) 將信息技術應用于AD 早期康復，為AD康復提供了新思路。