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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103956171B
公开(公告)日：2017-06-13
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：CN113876296B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202010633314.0
申请日：2020-07-02
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种中风快速自助检测系统，其特征在于包括面部特征识别模块、运动特征识别模块、语音特征识别模块和预警模块；其中，面部特征识别模块，用于通过人脸识别技术对用户进行人脸检测，然后基于人脸对称轴判断所检测人脸图像中的嘴角口鼻位置是否歪斜，并将判断结果反馈给预警模块；运动特征识别模块，用于对动作传感器所采集的用户运动数据进行统计特征回归分析，判断该用户是否存在单侧手臂无力，并将判断结果反馈给预警模块；语音特征识别模块，用于将用户读出提示信息的语音转换为文字并与该提示信息进行匹配，判断该用户是否口齿不清，并将判断结果反馈给预警模块；预警模块，用于根据收到的判断结果判断是否产生预警信息。
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公开(公告)号：CN113876296A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202010633314.0
申请日：2020-07-02
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种中风快速自助检测系统，其特征在于包括面部特征识别模块、运动特征识别模块、语音特征识别模块和预警模块；其中，面部特征识别模块，用于通过人脸识别技术对用户进行人脸检测，然后基于人脸对称轴判断所检测人脸图像中的嘴角口鼻位置是否歪斜，并将判断结果反馈给预警模块；运动特征识别模块，用于对动作传感器所采集的用户运动数据进行统计特征回归分析，判断该用户是否存在单侧手臂无力，并将判断结果反馈给预警模块；语音特征识别模块，用于将用户读出提示信息的语音转换为文字并与该提示信息进行匹配，判断该用户是否口齿不清，并将判断结果反馈给预警模块；预警模块，用于根据收到的判断结果判断是否产生预警信息。
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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：CN109815858A
公开(公告)日：2019-05-28
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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