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公开(公告)号：CN112674723A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011594730.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 首都医科大学附属北京安定医院 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种服药依从性监测方法、终端及可读存储介质，其中方法包括：监测终端当前时间信息，在当前时间信息处于指定服药时间区间的情况下，通过预设算法对患者的服药过程进行识别；根据识别结果记录所述服药过程。本发明实施例通过预设算法对患者的服药过程进行识别，在识别通过的情况下，记录所述服药过程，由此可以辅助医生和患者家属实现辅助管理，提高精神障碍患者的整体服药依从性。
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公开(公告)号：CN111274898A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010042360.3
申请日：2020-01-15
Applicant: 首都医科大学 , 首都医科大学附属北京安定医院 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的视频流中群体情绪与凝聚力检测方法及装置：从摄像设备中获取视频流；将视频流输入到训练好的全局神经网络模型中进行全局的情绪与凝聚力检测分析，获取基于全局视频流的分析结果；对视频流进行人脸检测，将检测到的人脸图像进行剪裁并对齐，将对齐的人脸图像输入到训练好的人脸神经网络模型中进行人脸的情绪与凝聚力检测分析，获取基于人脸视频流的分析结果；对视频流进行躯干图像检测，将检测到的躯干图像剔除背景生成姿态特征图像，将姿态特征图像输入到训练好的姿态神经网络模型中进行姿态的情绪与凝聚力检测分析，获取基于姿态视频流的分析结果；对分析结果进行融合，得到最终群体情绪与凝聚力检测结果。
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公开(公告)号：CN110942511A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911141880.3
申请日：2019-11-20
Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种室内场景模型重建方法及装置，所述方法包括：接收单张全景图并对所述单张全景图进行预处理；对进行预处理后的单张全景图提取其中的结构特征点，并进行场景布局的恢复；检测单张全景图中的主要物体，并在模型库中匹配与所述主要物体对应的物体模型；将所述场景布局和所述物体模型进行组合，生成整个室内场景的重建模型；采用三维建模工具对所述重建模型进行展示，实现与所述重建模型中物体的交互。
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公开(公告)号：CN109730701B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201910005279.5
申请日：2019-01-03
Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种情绪数据的获取方法及装置，方法包括：基于视频刺激材料诱发微表情并同步获取被测试体的生理数据及记录面部表情的面部视频，其中，面部视频包括：面部RGB视频和深度视频，生理数据至少包括：脑电数据、外周生理电数据、眼动数据；通过面部视频和刺激材料视频的回放过程，接收被测试体标注面部视频中微表情序列的峰值帧、起始帧与结束帧，获取起始帧与结束帧之间的面部视频数据；获取面部视频数据对应时间范围内的生理数据，根据生理数据和面部视频数据确定情绪数据。本发明构建了完整的情绪数据，该情绪数据能够用于人类微表情的研究，探索微表情与生理数据间的潜在关联性，并为后续科学研究工作提供了宝贵的数据资源。
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公开(公告)号：CN112614584A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011466471.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 首都医科大学 , 首都医科大学附属北京安定医院 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种结合语音及文本转录分析的抑郁症辅助诊断方法、系统及存储介质，其特征在于，包括：利用标准化问题对应的语音问题与目标用户进行交互，确定对应的问诊信息；基于所述问诊信息通过预设算法进行预测；根据预测结果判定所述目标用户是否为抑郁症患者。通过本发明能够实现辅助识别可能存在的抑郁症患者，减轻医疗工作人员的工作量，提高抑郁症诊断效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111329494B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202010130347.3
申请日：2020-02-28
Applicant: 首都医科大学 , 首都医科大学附属北京安定医院 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
Abstract: 本发明提出了一种抑郁症参考数据的获取方法及装置，包括：采集待测人员的语音信息；对语音信息进行处理以获取语音特征和语音文本；对语音特征进行计算得到第一中间结果，对语音文本进行计算得到第二中间结果，并将第一中间结果与第二中间结果进行融合计算以获得抑郁症参考数据。由此，通过采集待测人员的语音信息，可以利用从语音信息中提取到的语音特征和语音文本，获得抑郁症参考数据。该识别方法成本低，易推广，能够大量、高效、迅速地获得抑郁症参考数据，可以作为医生对于抑郁症诊断时的一种有效辅助参考。
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公开(公告)号：CN112582061A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011465613.4
申请日：2020-12-14
Applicant: 首都医科大学 , 首都医科大学附属北京安定医院 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: G16H50/20 , G16H10/20 , G06F40/20 , G06N3/04 , G06F16/332
Abstract: 本发明公开了一种基于文本问答的抑郁症辅助筛查方法、系统及存储介质，其中方法包括利用标准化问题对应的问题文本与目标用户进行交互，确定用户对应的问诊文本信息；基于所述用户的问诊文本信息通过预设算法进行预测；根据预测结果判定所述目标用户是否为抑郁症患者。本发明方法能够实现辅助识别可能存在的抑郁症患者，减轻医疗工作人员的工作量，提高抑郁症诊断效率。
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公开(公告)号：CN112184673A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011059184.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院 , 首都医科大学附属北京安定医院
Abstract: 本发明公开了一种用于服药依从性管理的药片目标检测方法，本发明可准确识别室内复杂光照环境、复杂背景、不同拍摄角度距离、药片重叠分布图片中的药片位置和类别；其次，本发明实施例的检测模型是基于深度学习yolov3开源算法，部署在云端服务器，可高并发快速处理原始图片，实现实时输出结果；再者，本发明创新的结合了计算机图形学与计算机视觉两个领域的技术，通过光线追踪技术自动渲染生成药片图片样本，节省了采集和标注图片样本所需的大量人力和时间，同时在识别性能上取得了良好的效果。有效解决了深度学习技术在实际工程应用中遇到的样本缺乏的问题。
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公开(公告)号：CN112716468A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011466448.4
申请日：2020-12-14
Applicant: 首都医科大学 , 首都医科大学附属北京安定医院 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于三维卷积网络的非接触心率测量方法和装置，其中方法包括，在接收到目标视频后，根据所述目标视频确定面部感兴趣区域样本；基于所述面部感兴趣区域样本通过预设算法确定对应的心率信息。本发明实施例利用目标视频确定面部感兴趣区域，实现扩充数据样本，降低光照、运动、面部表情变化等因素的干扰，提高心率测量的准确度。
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公开(公告)号：CN111178262A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911393237.X
申请日：2019-12-30
Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种微表情检测方法、装置及计算机可读存储介质。微表情检测方法，包括：接收包含人脸图像的图像帧序列；确定图像帧序列中包含人脸图像的人脸图像帧以及人脸图像在各帧人脸图像帧中的位置信息；基于人脸图像在各帧人脸图像帧中的位置信息，提取人脸图像帧中的特征点；采用光流法跟踪特征点，并确定稳定特征点；计算各个稳定特征点在相邻两帧人脸图像帧间的运动矢量，并对运动矢量进行修正处理，获取修正后的运动矢量；根据修正后的运动矢量，判断图像帧序列是否存在微表情。采用本发明，可以改善微表情检测的准确率和鲁棒性，使其在多种微表情库中获得优良的性能，甚至在普通非实验环境下也可获得较好的可用性。
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