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公开(公告)号：CN118383719A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410420226.0
申请日：2024-04-09
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本申请涉及一种淡漠综合征的自动检测方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：获取用户按时间顺序完成决策选择任务中各个选择任务的各个选项的收益值；构建淡漠评估模型，淡漠评估模型包含概率分布参数、获益期望参数以及行为参数β；通过各个选择任务的各个选项的收益值、用户的首个选择任务的各个选项的获益期望和任务状态模型计算获益期望参数的结果序列；通过用户按时间顺序完成决策选择任务中各个选择任务的各个选项对淡漠评估模型进行数据拟合，确定拟合出最优的概率分布参数时行为参数β的结果值；在行为参数β的结果值大于设定阈值时，确定用户具有淡漠综合征。上述方法能够自动化检测用户淡漠综合征的评估结果。
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公开(公告)号：CN106073706B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201610382274.0
申请日：2016-06-01
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种面向简易精神状态量表的个性化信息和音频数据分析方法及系统。通过采集被试者的个人信息，让被试者完成MMSE量表规定题目同时录制发音音频，针对病理特性提取语音音频的声学特征，并利用高阶统计量表征；然后利用特征选择的方法降低特征的冗余性；将降维后的声学特征与被试者的个人信息融合得到个性化特征；最后利用获取数据构建被试者的发音情况与简易精神量表认知关系的病理模型，并利用交叉验证的方法进行分析。本发明不需要任何侵入性治疗，仅仅需要分析获取数据与病理模型之间的关系即可预测被试者的身体状态，节省检查时间和金钱，减少被试者在检查过程中经受的痛苦同时避免了医生主观性判断对结果的影响。
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公开(公告)号：CN117976147A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410206818.2
申请日：2024-02-26
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本申请涉及一种基于虚拟现实的时间疗愈系统、方法、设备和介质。所述系统包括：虚拟现实设备，用于向通过运动设备进行运动的用户显示多组时间感知评估实验的虚拟实验场景画面；采集设备，用于采集用户在进行每组时间感知评估实验时产生的交互数据，以及采集用户在时间感知评估实验结束之后填写的主观测量数据；数据处理设备，用于根据所有时间感知评估实验相关的实验变量设定数据、交互数据和主观测量数据生成时间感知调节实验的实验变量设定数据，使得虚拟现实设备根据时间感知调节实验的实验变量设定数据显示时间感知调节实验的虚拟实验场景画面，以调节所述用户的主观感知时间。本申请能获得更好的时间疗愈效果。
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公开(公告)号：CN117952216A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410065745.X
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本申请涉及一种用户接受物理挑战任务的主观意愿调整方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：通过当前物理挑战任务的人均表现数据和用户的自我效能感量表的评分获得预计任务表现数据；通过预计任务表现数据计算用户对完成当前物理挑战任务的成功率的主观估计值；通过主观估计值、预配置的任务成功奖励因子和预配置的任务失败惩罚因子计算用户对执行当前物理挑战任务的整体估计值；通过整体估计值确定用户主观接受当前物理挑战任务的概率；通过用户主观接受当前物理挑战任务的概率和预设置的当前物理挑战任务的概率调整当前物理挑战任务的任务成功奖励因子和任务失败惩罚因子。上述方法能够动态调整用户接受物理挑战任务的主观意愿。
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公开(公告)号：CN106073706A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610382274.0
申请日：2016-06-01
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种面向简易精神状态量表的个性化信息和音频数据分析方法及系统。通过采集被试者的个人信息，让被试者完成MMSE量表规定题目同时录制发音音频，针对病理特性提取语音音频的声学特征，并利用高阶统计量表征；然后利用特征选择的方法降低特征的冗余性；将降维后的声学特征与被试者的个人信息融合得到个性化特征；最后利用获取数据构建被试者的发音情况与简易精神量表认知关系的病理模型，并利用交叉验证的方法进行分析。本发明不需要任何侵入性治疗，仅仅需要分析获取数据与病理模型之间的关系即可预测被试者的身体状态，节省检查时间和金钱，减少被试者在检查过程中经受的痛苦同时避免了医生主观性判断对结果的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118132923A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410326487.6
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F17/18 , G06F18/20 , G06F3/04812
Abstract: 本申请涉及一种基于多高斯分布的目标选择落点分布估计方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：确定影响目标选择落点分布的多个满足高斯分布的变量；基于各变量和各变量之间的交互影响构建目标选择落点分布的多个估计模型，各估计模型包含数学期望以及标准差，数学期望由各变量确定，标准差由各变量以及各变量之间的交互影响的协方差确定；采集样本数据，基于样本数据并采用贝叶斯模型对各估计模型进行训练，得到最优的估计模型以及最优的估计模型的超参数；基于最优的估计模型对目标选择落点分布进行估计。上述方法能够基于复杂场景确定多个变量并建立估计模型，以及使用贝叶斯模型选择选择最优的估计模型，提供估计模型的可解释性。
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公开(公告)号：CN108962397B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201810576107.9
申请日：2018-06-06
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明属于数字医疗领域，涉及一种基于笔和语音的多通道多任务神经系统疾病辅助诊断系统。该系统包括数据采集单元、数据预处理单元、多通道交互特征获取单元和模型构建与反馈单元。该系统对用户的笔迹信号与声音信号进行同步任务采集，利用大脑神经状态的改变对运动认知、发音、多任务协同处理等方面的影响提取多通道特征，不仅考虑神经系统疾病在笔交互通道、语音交互通道单一通道内的生理表征，同时考虑多任务时笔通道和语音通道协作时不同生理通道表征的相关、互斥等通道间生理特性，最终训练决策模型分析判定用户是否患有神经系统疾病。本发明不需要任何侵入性治疗，可以实时、鲁棒、精确的进行疾病辅助诊断。
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公开(公告)号：CN108962397A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810576107.9
申请日：2018-06-06
Applicant: 中国科学院软件研究所
CPC classification number: G16H70/20 , A61B5/4076 , G16H50/20 , G16H50/50
Abstract: 本发明属于数字医疗领域，涉及一种基于笔和语音的多通道多任务神经系统疾病辅助诊断系统。该系统包括数据采集单元、数据预处理单元、多通道交互特征获取单元和模型构建与反馈单元。该系统对用户的笔迹信号与声音信号进行同步任务采集，利用大脑神经状态的改变对运动认知、发音、多任务协同处理等方面的影响提取多通道特征，不仅考虑神经系统疾病在笔交互通道、语音交互通道单一通道内的生理表征，同时考虑多任务时笔通道和语音通道协作时不同生理通道表征的相关、互斥等通道间生理特性，最终训练决策模型分析判定用户是否患有神经系统疾病。本发明不需要任何侵入性治疗，可以实时、鲁棒、精确的进行疾病辅助诊断。
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公开(公告)号：CN101334742B
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN200810117820.3
申请日：2008-08-05
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种Java EE应用服务器并发处理方法，属于软件技术领域。本发明所述应用服务器包括一个或多个请求处理单元，各个请求事件依次通过所述请求处理单元中的一个或多个进行处理；各个请求处理单元在处理所述请求事件之前查看是否存在处理该请求事件所需的空闲的共享资源，若是，则为当前请求处理单元分配线程并处理所述请求事件，若否，则不为当前请求处理单元分配线程并等待，直至出现所需的空闲的共享资源。和现有技术相比，本发明方法减少了因共享资源竞争引起的线程资源阻塞，提高了Java EE应用服务器的并发处理能力，同时使得调试和性能分析更加方便，有利于性能瓶颈的定位。
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公开(公告)号：CN101334742A
公开(公告)日：2008-12-31
申请号：CN200810117820.3
申请日：2008-08-05
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种Java EE应用服务器并发处理方法，属于软件技术领域。本发明所述应用服务器包括一个或多个请求处理单元，各个请求事件依次通过所述请求处理单元中的一个或多个进行处理；各个请求处理单元在处理所述请求事件之前查看是否存在处理该请求事件所需的空闲的共享资源，若是，则为当前请求处理单元分配线程并处理所述请求事件，若否，则不为当前请求处理单元分配线程并等待，直至出现所需的空闲的共享资源。和现有技术相比，本发明方法减少了因共享资源竞争引起的线程资源阻塞，提高了Java EE应用服务器的并发处理能力，同时使得调试和性能分析更加方便，有利于性能瓶颈的定位。
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