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公开(公告)号：CN109815858B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201910021632.9
申请日：2019-01-10
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种日常环境中的目标用户步态识别系统及方法。本系统包括若干视频采集单元，用于实时地收集和监测摄像机视野内所有人物的深度步态数据和彩色数据流，并将其发送给数据处理单元；所述数据处理单元，用于从彩色数据流中识别出目标用户；对于包含目标用户的每个视频帧，将该视频帧中每一目标用户的面部位置坐标变换为相机空间点的坐标；计算该视频帧中每一面部位置，在该面部位置最近的骨骼上标注该面部位置对应的面部ID；将视频切割为多个步态分段，提取每个步态分段中目标用户的步态特征，利用分类器来判断对应目标用户是否在进行行走动作，如果为行走，则提取对应目标用户的步态特征。本发明为步态数据处理与应用提供了帮助。
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公开(公告)号：CN109717833A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811416598.7
申请日：2018-11-26
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开一种基于人体运动姿态的神经疾病辅助诊断系统，属于智能医疗领域，通过将检查者的运动姿态进行量化，从人体运动姿态数据中提取23维步态相关特征，输入到分类预测模型中，以对检查者进行诊断，将对检查者诊断的结果生成可视化运动功能检查报告，并提供辅助诊断建议。
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公开(公告)号：CN103956171A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410128613.3
申请日：2014-04-01
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G10L25/63
Abstract: 本发明公开了一种多通道简易精神状态(MMSE)检测系统。本发明利用平板电脑、数字化输入板和语音的多通道输入，建立一种基于多通道信息融合的简易精神状态（MMSE）新型电子化检测系统，从而能有效的提高MMSE的检查速度、量化认知与手部运动功能数据、量化构音及发音数据，提高检查的效率、综合性和客观性。该方法融合了电子化检查量表、数字化输入板的多通道输入、发音信息的分析。通过电子化的系统来提高检查的效率，多通道融合的方法来建立认知与运动、发音信息的数据模型，建立客观定量的MMSE分析系统。
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公开(公告)号：CN108962379B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201710384213.2
申请日：2017-05-26
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种脑神经系统疾病的手机辅助检测系统，它主要包括两个部分：一个是数据采集部分，以智能手机为载体，采集用户操作手机的行为数据；另一个是数据分析部分，用于通过已训练好的不同脑神经系统疾病数据的分类器模型处理分析采集到的用户行为数据，进而，基于分类结果给出测试用户可能存在的脑神经系统疾病的风险。该系统提供了一种自然方便的疾病检查方式，只需要利用手机自身提供的传感器及API就能够对脑神经系统疾病进行检查。相比于昂贵专业的医疗设备的检查，这种方式成本大为降低，且可随时随地进行检测，并为疾病检查融入日常手机操作提供方法支持。
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公开(公告)号：CN107451385B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201610371171.4
申请日：2016-05-30
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种基于生活用品的神经系统疾病监测与预警系统。通过将普适传感器与生活用品相结合，监测用户在日常生活中使用生活用品的情况。通过对数据的采集、分段和分析，来评估将有可能患有神经系统疾病人员的上肢运动功能，进一步对神经系统疾病的发病情况进行预警或辅助诊断。通过定量化的数据，说明老年人的运动功能情况，避免人为检查的不确定性，并且通过将系统植入到日常生活中，解决不能实时监测和早期预警的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107451385A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201610371171.4
申请日：2016-05-30
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于生活用品的神经系统疾病监测与预警系统。通过将普适传感器与生活用品相结合，监测用户在日常生活中使用生活用品的情况。通过对数据的采集、分段和分析，来评估将有可能患有神经系统疾病人员的上肢运动功能，进一步对神经系统疾病的发病情况进行预警或辅助诊断。通过定量化的数据，说明老年人的运动功能情况，避免人为检查的不确定性，并且通过将系统植入到日常生活中，解决不能实时监测和早期预警的问题。
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公开(公告)号：CN107273677A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710425674.X
申请日：2017-06-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
CPC classification number: G06K9/6289
Abstract: 本发明公开了一种多通道神经功能定量评价系统，利用智能感知、多通道融合、自然交互等关键技术，使用深度摄像机、手持终端、手写终端、麦克风、数据转发器、移动工作站等设备搭建完成一套人体运动姿态数据采集系统，将感知、运动、认知的医学检测方法与多通道数据融合分析技术相结合，建立涵盖笔势分析、步态分析、语音分析、上肢功能分析等神经系统疾病异常行为早期检测的多通道神经功能定量评价系统，克服了传统的神经系统疾病检测工具方式难以获取较全面的、定量化的生理参数的问题，并消除了传统采集方式具有的干扰性对感知数据的真实性和后续诊断的准确性的影响。
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公开(公告)号：CN111354458B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN201811591897.4
申请日：2018-12-20
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G16H50/20 , G16H40/63 , G06F3/0488 , G06F3/0354 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于数字医疗领域，具体涉及一种基于通用绘图任务的触控交互运动用户特征提取方法和辅助疾病检测系统。利用触控笔和绘图板进行于与任务无关的用户特征提取，对神经系统疾病患者的手部运动功能进行评价，实现了一个基于通用绘图任务的神经系统疾病日常监测和早期预警系统，对系统的分类模型进行了分析和验证，结果显示该系统能够对神经系统疾病进行准确预测。本发明是首个利用笔交互技术在一般绘图任务中实现自动识别神经系统疾病的系统，采用的特征提取方法可以用来构建鲁棒且准确的识别模型，依照本系统构建的绘图系统，可以在无监督的、任务无关的情况下用于包括但不限于神经系统疾病检测领域的自动诊断。
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公开(公告)号：CN111354458A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201811591897.4
申请日：2018-12-20
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G16H50/20 , G16H40/63 , G06F3/0488 , G06F3/0354 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于数字医疗领域，具体涉及一种基于通用绘图任务的触控交互运动用户特征提取方法和辅助疾病检测系统。利用触控笔和绘图板进行于与任务无关的用户特征提取，对神经系统疾病患者的手部运动功能进行评价，实现了一个基于通用绘图任务的神经系统疾病日常监测和早期预警系统，对系统的分类模型进行了分析和验证，结果显示该系统能够对神经系统疾病进行准确预测。本发明是首个利用笔交互技术在一般绘图任务中实现自动识别神经系统疾病的系统，采用的特征提取方法可以用来构建鲁棒且准确的识别模型，依照本系统构建的绘图系统，可以在无监督的、任务无关的情况下用于包括但不限于神经系统疾病检测领域的自动诊断。
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公开(公告)号：CN109717831B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201811416118.7
申请日：2018-11-26
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开一种基于触控手势的非干扰式神经系统疾病辅助检测系统，属于数字医疗领域，主要基于训练好的神经系统疾病诊断模型K，利用待诊断的受试者触屏过程中的触屏动作，收集手势操作数据，通过神经系统疾病诊断模型进行判断，定量化分析、挖掘疾病更多的信息，可以应用于疾病早期诊断、预防和康复状态监控中，达到防患于未然的作用。
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