基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法、系统和装置与流程

1.本技术属于计算机技术领域，具体而言，涉及一种基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法、系统和装置。


背景技术：

2.脑肿瘤是儿童最常见的实性肿瘤，随着医疗水平的进步，自20世纪70年以来，儿童脑肿瘤的死亡率逐步下降，脑肿瘤患儿的平均5年生存率已达50％以上。现在对于儿童脑肿瘤的研究重点已经逐步从提高生存率转变为提高生活质量。但关于脑肿瘤儿童手术前后认知水平变化的研究仍较少，更缺少临床评估患儿认知功能的工具。
3.在相关技术中，目前临床常用的评估手段有韦氏儿童智力量表(wi sc)，但该测试对流体智力敏感度低，不适用于脑肿瘤患儿。
4.针对相关技术中脑肿瘤术前认知评估效率低，准确性差的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.因此，本技术实施例在于提供一种基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法、系统、电子设备及存储介质，旨在解决上述现有技术存在的至少一个问题。
6.为实现上述目的，第一方面，本技术提供了一种基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法，包括：
7.获取患者输入的个人基本信息；
8.根据所述基本信息从预先建立的韦氏儿童智力量表模板中匹配智力评估题目模板，将所述智力评估题目模板发送至患者终端收集患者对智力评估题目模板的作答结果，根据所述作答结果得到患者的初步脑力测评结果分值；
9.将所述脑力测评结果分值输入对应阶级的预先训练的认知测评模型得到患者认知能力评估结果，其中，不同区间的测评结果分值预先对应训练有不同的认知测评模型，所述认知测评模型是以脑肿瘤患者诊断数据为样本数据结合神经调控技术进行训练的。
10.在一个实施例中，所述基本信息包括姓名、性别、年龄和疾病史。
11.在一个实施例中，所述智力评估题目模板是根据所述样本数据和韦氏儿童智力量表得到的，所述智力评估题目模板包括言语智商题目和操作智商题目，所述言语智商题目用于评估患者的言语理解指数和抗干扰指数，所述操作智商题目用于评估患者的知觉组织指数和加速速度指数。
12.在一个实施例中，所述认知测评模型的训练方法包括：获取所述样本数据中每个患者通过刺激调控输入的刺激信号和对应的神经元投射行为、以及患者的诊断测评认知能力结果值，将获取到的结果转换成向量后输入至双向长短期记忆网络模型中进行训练得到所述认知测评模型。
13.第二方面，本技术还提供了一种基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估装置，包括：
14.获取单元，用于获取患者输入的个人基本信息；
15.处理单元，用于根据所述基本信息从预先建立的韦氏儿童智力量表模板中匹配智力评估题目模板，将所述智力评估题目模板发送至患者终端收集患者对智力评估题目模板的作答结果，根据所述作答结果得到患者的初步脑力测评结果分值；
16.测评单元，用于将所述脑力测评结果分值输入对应阶级的预先训练的认知测评模型得到患者认知能力评估结果，其中，不同区间的测评结果分值预先对应训练有不同的认知测评模型，所述认知测评模型是以脑肿瘤患者诊断数据为样本数据结合神经调控技术进行训练的。
17.在一个实施例中，所述基本信息包括姓名、性别、年龄和疾病史。
18.在一个实施例中，所述智力评估题目模板是根据所述样本数据和韦氏儿童智力量表得到的，所述智力评估题目模板包括言语智商题目和操作智商题目，所述言语智商题目用于评估患者的言语理解指数和抗干扰指数，所述操作智商题目用于评估患者的知觉组织指数和加速速度指数。
19.在一个实施例中，所述认知测评模型的训练方法包括：获取所述样本数据中每个患者通过刺激调控输入的刺激信号和对应的神经元投射行为、以及患者的诊断测评认知能力结果值，将获取到的结果转换成向量后输入至双向长短期记忆网络模型中进行训练得到所述认知测评模型。
20.第三方面，本技术还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法的步骤。
21.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法的步骤。
22.本技术实施例提供的一种基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法、系统、电子设备及存储介质，通过获取患者输入的个人基本信息；根据所述基本信息从预先建立的韦氏儿童智力量表模板中匹配智力评估题目模板，将所述智力评估题目模板发送至患者终端收集患者对智力评估题目模板的作答结果，根据所述作答结果得到患者的初步脑力测评结果分值；将所述脑力测评结果分值输入对应阶级的预先训练的认知测评模型得到患者认知能力评估结果，其中，不同区间的测评结果分值预先对应训练有不同的认知测评模型，所述认知测评模型是以脑肿瘤患者诊断数据为样本数据结合神经调控技术进行训练的。解决了相关技术中脑肿瘤术前认知评估效率低，准确性差的技术问题，实现了以下有益效果：可以高效准确的对脑肿瘤患者的认知能力进行测试评估并输入评估结果，便于术前的参考。
附图说明
23.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解，使得本技术的其它特征、目的和优点变得更明显。本技术的示意性实施例附图及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
24.图1为本技术实施例提供的基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法的实现流程；
25.图2为本技术实施例提供的基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估系统的主要模块示意图；
26.图3为本技术实施例提供的可以应用于其中的示例性系统架构图；
27.图4为适于用来实现本技术实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
28.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
29.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
30.在本技术中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本技术及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
31.并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本技术中的具体含义。
32.另外，术语“多个”的含义应为两个以及两个以上。
33.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
34.需要说明的是，脑肿瘤(fronta l l obe tumor,flt)是儿童最常见的实体肿瘤5。临床表现为头痛、精神异常、恶心呕吐、视乳头水肿、视力减退等症状。脑肿瘤可以影响儿童的知觉速度、执行能力、空间视觉、工作记忆、短期及长期记忆、口语流利度、流体智力(f l u i d i nte l l i gence)、洞察力等高级神经活动。对于患有脑肿瘤的儿童，术前神经心理学评估必不可少。术前评估患儿肿瘤特征和认知水平，有助于制定个体化精准手术方案，有利于提高患者预后生活质量和身心健康。
35.目前临床常用评估手段有：
36.1、韦氏儿童智力量表(wi sc)：
37.韦氏儿童智力量表第四版(wi sc
‑ⅳ
)是评估6岁至16岁儿童智力水平的智力测验工具，是目前临床最常用的一般认知功能评估测试之一，它还用作儿童肿瘤学神经认知监测的主要测量手段。wi sc
‑ⅳ
除了提供总智商分数之外，还提供感知推理指数(pri)、语言
理解指数(vc i)、工作记忆指数(wm i)、加工速度指数(ps i)，对儿童的认知能力做更为全面和详细的解析。
38.然而，韦氏量表并非适合成为神经心理学测评工具，其检测项目繁杂，花费时间较长，智力缺陷儿童群体较为特殊，常表现为注意力分散，注意广度非常狭窄，且情绪不稳，自控力较差，完成整套评估难度较大，测评灵敏度较低，检测效益较低。wi sc-iv中文版完整版需要完成至少10个核心分测验的任务，耗时60-90分钟。对于智力障碍儿童而言，完成全部测验任务十分困难。
39.基于此，本技术实施例提供一种基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法、系统、电子设备和存储介质，以解决上述至少一个技术问题。
40.图1示出了本技术实施例提供的一种基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法的实现流程，为了便于说明，仅示出与本技术实施例相关的部分，详述如下：
41.一种基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法，包括以下步骤：
42.s101：获取患者输入的个人基本信息；
43.s102：根据所述基本信息从预先建立的韦氏儿童智力量表模板中匹配智力评估题目模板，将所述智力评估题目模板发送至患者终端收集患者对智力评估题目模板的作答结果，根据所述作答结果得到患者的初步脑力测评结果分值；
44.s103：将所述脑力测评结果分值输入对应阶级的预先训练的认知测评模型得到患者认知能力评估结果，其中，不同区间的测评结果分值预先对应训练有不同的认知测评模型，所述认知测评模型是以脑肿瘤患者诊断数据为样本数据结合神经调控技术进行训练的。
45.在步骤s101中：获取患者输入的个人基本信息。在测评之前，需要患者在终端设备输入患者的基本信息，基本信息包括姓名、性别、年龄和疾病史等，用于根据患者的基本信息为患者匹配对应的测评模板，以提高测评的效率。
46.例如，可以基于患者输入的性别年龄和疾病史等信息，基于预先设置或准备好的题库模板给患者进行针对性的题目答题收集患者进一步的信息对患者进行初步的测评得到初步测评结果。
47.在步骤s102中：根据所述基本信息从预先建立的韦氏儿童智力量表模板中匹配智力评估题目模板，将所述智力评估题目模板发送至患者终端收集患者对智力评估题目模板的作答结果，根据所述作答结果得到患者的初步脑力测评结果分值。在患者输入基本信息之后，系统获取到患者的基本信息后根据基本信息从预先建立的韦氏儿童智力量表模板中匹配智力评估题目模板，将所述智力评估题目模板发送至患者终端收集患者对智力评估题目模板的作答结果。在这里，韦氏儿童智力量表模板是预先配置在系统中的，其可以是根据多个历史患者的测评结果数据和测评过程中的题目数据形成的样本统计分析得到，然后配置于系统中，在收集到待测评患者的基本信息后直接根据患者的基本信息根据设置的映射匹配规则进行匹配相关题目反馈给患者进行作答，然后收集患者的作答结果。在收到患者的作答结果后，根据所述作答结果得到患者的初步脑力测评结果分值。以便于根据该分值进行后续的结果测评。
48.在一个实施例中，所述智力评估题目模板是根据所述样本数据和韦氏儿童智力量表得到的，所述智力评估题目模板包括言语智商题目和操作智商题目，所述言语智商题目
用于评估患者的言语理解指数和抗干扰指数，所述操作智商题目用于评估患者的知觉组织指数和加速速度指数。
49.需要说明的是，韦氏儿童智力量表使用第四版(wi sc
‑ⅳ
)。可以根据多个历史患者的作答样本数据和基于韦氏儿童智力量表的测评结果分析总结得到题目题库形成题目模板，并配置跟患者信息对应的映射规则，然后根据患者的基本信息进行匹配相关题目给患者进行作答。由此实现了高效的作答和对患者的初步测评，降低了测评难度，提高了测评效率。
50.在步骤s103中：将所述脑力测评结果分值输入对应阶级的预先训练的认知测评模型得到患者认知能力评估结果，其中，不同区间的测评结果分值预先对应训练有不同的认知测评模型，所述认知测评模型是以脑肿瘤患者诊断数据为样本数据结合神经调控技术进行训练的。在这里，得到基于患者基本信息的初步测评分值后，可以根据该分值所在的分值区间匹配对应的认知测评模型，然后基于认知测评模型生成患者的最终测评结果，并输出测评结果值患者的终端或者医生的终端以供参考。需要说明的是，初步测评的分值不同，对应的患者的认知能力会有较大差别，因此通过预先训练不同的认知模型，然后根据患者的分值匹配对应的测试模型。在这里，可以根据实际场景区分分值区间。比如，可以对分值进行1-10分的总区间，然后将区间分为1-3,4-6,7-10三个区间。对应的患者初步测评的分值在1-10分之间。
51.在一个实施例中，所述认知测评模型的训练方法包括：获取所述样本数据中每个患者通过刺激调控输入的刺激信号和对应的神经元投射行为、以及患者的诊断测评认知能力结果值，将获取到的结果转换成向量后输入至双向长短期记忆网络模型(bi-lstm)中进行训练得到所述认知测评模型。由此通过分析历史患者的大量样本数据，并根据样本数据预先进行训练认知测评模型，实现高效准确的对患者的认知能力进行评价并输出测评结果。
52.本技术实施例中，认知功能评估是一种由计算机管理的神经心理学评估工具，可对神经认知和神经发育障碍进行快速的评估。本认知功能评估方法提供多个领域的年龄调整标准分数，上述领域的标准分数由多个子测试得出。本技术实施例的测评方法花费的时间更少，与w i sc-iv具有显著相关性的同时能够测量更多认知域；同时对脑肿瘤的大小具备更高的灵敏度、特异性，且与传统神经心理学测试相比，测评结果不受患者父母教育程度的影响。
53.由此，本技术实施例提供的基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法，通过获取患者输入的个人基本信息；根据所述基本信息从预先建立的韦氏儿童智力量表模板中匹配智力评估题目模板，将所述智力评估题目模板发送至患者终端收集患者对智力评估题目模板的作答结果，根据所述作答结果得到患者的初步脑力测评结果分值；将所述脑力测评结果分值输入对应阶级的预先训练的认知测评模型得到患者认知能力评估结果，其中，不同区间的测评结果分值预先对应训练有不同的认知测评模型，所述认知测评模型是以脑肿瘤患者诊断数据为样本数据结合神经调控技术进行训练的。解决了相关技术中脑肿瘤术前认知评估效率低，准确性差的技术问题，实现了以下有益效果：可以高效准确的对脑肿瘤患者的认知能力进行测试评估并输入评估结果，便于术前的参考。
54.图2示出了本技术实施例提供的基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估系统的主要
模块示意图，为了便于说明，仅示出与本技术实施例相关的部分，详述如下：
55.一种基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估系统200，包括：
56.获取单元201，用于获取患者输入的个人基本信息；
57.处理单元202，用于根据所述基本信息从预先建立的韦氏儿童智力量表模板中匹配智力评估题目模板，将所述智力评估题目模板发送至患者终端收集患者对智力评估题目模板的作答结果，根据所述作答结果得到患者的初步脑力测评结果分值；
58.测评单元203，用于将所述脑力测评结果分值输入对应阶级的预先训练的认知测评模型得到患者认知能力评估结果，其中，不同区间的测评结果分值预先对应训练有不同的认知测评模型，所述认知测评模型是以脑肿瘤患者诊断数据为样本数据结合神经调控技术进行训练的。
59.对于获取单元201，用于获取患者输入的个人基本信息。在测评之前，需要患者在终端设备输入患者的基本信息，基本信息包括姓名、性别、年龄和疾病史等，用于根据患者的基本信息为患者匹配对应的测评模板，以提高测评的效率。
60.例如，可以基于患者输入的性别年龄和疾病史等信息，基于预先设置或准备好的题库模板给患者进行针对性的题目答题收集患者进一步的信息对患者进行初步的测评得到初步测评结果。
61.对于处理单元202，用于根据所述基本信息从预先建立的韦氏儿童智力量表模板中匹配智力评估题目模板，将所述智力评估题目模板发送至患者终端收集患者对智力评估题目模板的作答结果，根据所述作答结果得到患者的初步脑力测评结果分值。在患者输入基本信息之后，系统获取到患者的基本信息后根据基本信息从预先建立的韦氏儿童智力量表模板中匹配智力评估题目模板，将所述智力评估题目模板发送至患者终端收集患者对智力评估题目模板的作答结果。在这里，韦氏儿童智力量表模板是预先配置在系统中的，其可以是根据多个历史患者的测评结果数据和测评过程中的题目数据形成的样本统计分析得到，然后配置于系统中，在收集到待测评患者的基本信息后直接根据患者的基本信息根据设置的映射匹配规则进行匹配相关题目反馈给患者进行作答，然后收集患者的作答结果。在收到患者的作答结果后，根据所述作答结果得到患者的初步脑力测评结果分值。以便于根据该分值进行后续的结果测评。
62.在一个实施例中，所述智力评估题目模板是根据所述样本数据和韦氏儿童智力量表得到的，所述智力评估题目模板包括言语智商题目和操作智商题目，所述言语智商题目用于评估患者的言语理解指数和抗干扰指数，所述操作智商题目用于评估患者的知觉组织指数和加速速度指数。
63.需要说明的是，韦氏儿童智力量表使用第四版(wi sc
‑ⅳ
)。可以根据多个历史患者的作答样本数据和基于韦氏儿童智力量表的测评结果分析总结得到题目题库形成题目模板，并配置跟患者信息对应的映射规则，然后根据患者的基本信息进行匹配相关题目给患者进行作答。由此实现了高效的作答和对患者的初步测评，降低了测评难度，提高了测评效率。
64.对于测评单元203，将所述脑力测评结果分值输入对应阶级的预先训练的认知测评模型得到患者认知能力评估结果，其中，不同区间的测评结果分值预先对应训练有不同的认知测评模型，所述认知测评模型是以脑肿瘤患者诊断数据为样本数据结合神经调控技
术进行训练的。在这里，得到基于患者基本信息的初步测评分值后，可以根据该分值所在的分值区间匹配对应的认知测评模型，然后基于认知测评模型生成患者的最终测评结果，并输出测评结果值患者的终端或者医生的终端以供参考。需要说明的是，初步测评的分值不同，对应的患者的认知能力会有较大差别，因此通过预先训练不同的认知模型，然后根据患者的分值匹配对应的测试模型。在这里，可以根据实际场景区分分值区间。比如，可以对分值进行1-10分的总区间，然后将区间分为1-3,4-6,7-10三个区间。对应的患者初步测评的分值在1-10分之间。
65.在一个实施例中，所述认知测评模型的训练方法包括：获取所述样本数据中每个患者通过刺激调控输入的刺激信号和对应的神经元投射行为、以及患者的诊断测评认知能力结果值，将获取到的结果转换成向量后输入至双向长短期记忆网络模型(bi-lstm)中进行训练得到所述认知测评模型。由此通过分析历史患者的大量样本数据，并根据样本数据预先进行训练认知测评模型，实现高效准确的对患者的认知能力进行评价并输出测评结果。
66.本技术实施例中，认知功能评估是一种由计算机管理的神经心理学评估工具，可对神经认知和神经发育障碍进行快速的评估。本认知功能评估方法提供多个领域的年龄调整标准分数，上述领域的标准分数由多个子测试得出。本技术实施例的测评方法花费的时间更少，与w i sc-iv具有显著相关性的同时能够测量更多认知域；同时对脑肿瘤的大小具备更高的灵敏度、特异性，且与传统神经心理学测试相比，测评结果不受患者父母教育程度的影响。
67.由此，本技术实施例提供的基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估系统，解决了相关技术中脑肿瘤术前认知评估效率低，准确性差的技术问题，实现了以下有益效果：可以高效准确的对脑肿瘤患者的认知能力进行测试评估并输入评估结果，便于术前的参考。
68.本技术实施例还提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现本技术实施例的基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法。
69.本技术实施例还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现本技术实施例的基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法。
70.图3示出了可以应用本技术实施例的基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法或装置的示例性系统架构300。
71.如图3所示，系统架构300可以包括终端设备301、302、303，网络304和服务器305。网络304用以在终端设备301、302、303和服务器305之间提供通信链路的介质。网络304可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
72.用户可以使用终端设备301、302、303通过网络304与服务器305交互，以接收或发送消息等。终端设备301、302、303上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
73.终端设备301、302、303可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
74.服务器305可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备301、302、303所发送的往来消息提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以在接收到终端设备请
求后进行分析等处理，并将处理结果反馈给终端设备。
75.需要说明的是，本技术实施例所提供的基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估方法一般由终端设备301、302、303或服务器305执行，相应地，基于神经网络的脑肿瘤术前认知评估装置一般设置于终端设备301、302、303或服务器305中。
76.应该理解，图3中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
77.下面参考图4，其示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统400的结构示意图。图4示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
78.如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元(cpu)401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(ram)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 403中，还存储有系统400操作所需的各种程序和数据。cpu 401、rom 402以及ram 403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。
79.以下部件连接至i/o接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的存储部分408；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至i/o接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。
80.特别地，根据本技术公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)401执行时，执行本技术的系统中限定的上述功能。
81.需要说明的是，本技术所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的
程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
82.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
83.描述于本技术实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括确定模块、提取模块、训练模块和筛选模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，确定模块还可以被描述为“确定候选用户集的模块”。
84.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。
85.以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。