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公开(公告)号：CN112370039B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202011282606.0
申请日：2020-11-17
申请人： 北京中科心研科技有限公司
IPC分类号： A61B5/0531 , A61B5/02 , A61B5/16
摘要： 本发明公开了一种基于智慧课堂的课堂质量检测方法及装置，应用于一智能穿戴设备，其中，所述方法包括：分别获得第一学生和第一老师的脉搏波信号和皮肤电信号信息，并对所述电信号进行滤波处理；由训练模型获得所述第一学生和第一老师生理信号所对应的第一特征信息和第二特征信息；由所述电信号的特征信息依次获得N组分数信息，将所述N组分数信息进行排序，获得处于第一阈值内的M个学生信息；判断分数信息在第一阈值内的持续时间超过第二阈值的学生上课质量为不合格，并获得第一提醒信息，通过所述智能穿戴设备提醒所述第二学生注意听课。实现了能够实时监测课堂质量，及时发现问题并进行提醒，从而提高课堂教学质量的技术目的。
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公开(公告)号：CN112022172B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010915770.4
申请日：2020-09-03
申请人： 北京中科心研科技有限公司
IPC分类号： A61B5/16
摘要： 本发明提供了一种基于多模态生理数据的压力检测方法和装置，涉及心理压力测评技术领域，通过采集用户的第一压力数据之后，获得第一压力模型；采集用户的第二压力数据之后，获得第二压力模型；根据第一压力模型、第二压力模型，确定目标压力模型；根据目标压力模型，向移动终端发送实时压力数据；判断实时压力数据是否满足第一预设条件；若不满足，获得周围环境信息；判断周围环境信息是否满足第二预设条件；若满足，向用户发送第一预警信号；当用户确认第一预警信号之后，按照预设策略为用户设定情绪调节体系，达到了能够准确的对用户压力进行实时监测和预警，提高用户的心理压力模型与用户的匹配度的技术效果。
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公开(公告)号：CN115814231A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211621343.0
申请日：2022-12-16
申请人： 北京中科心研科技有限公司
IPC分类号： A61M21/00 , A61B5/0205 , A61B5/16 , G16H50/20 , G06F3/01 , A61B5/0533 , A61B5/145
摘要： 本发明公开了一种用于诱发心理应激的虚实结合装置及多模态测评方法，包括VR头盔、舱体、位于舱体内的供被试行走的实体平衡木以及位于舱体外的操控显示屏，实体平衡木通过弹性支撑体安装于舱体的中部，其上分布有压力贴片传感器，且在实体平衡木的远端安装激光位移传感器，激光位移传感器、压力贴片传感器、VR头盔分别与操控显示屏连接，VR头盔在测试任务中呈现与实体平衡木等比例的虚拟平衡木，实体平衡木上的实时位置信息、抖动数据与所呈现的虚拟平衡木相一致；舱体内还设有摄像头，将被试的测试过程状态在操控显示屏上视频呈现。采用虚实结合方式，在多模态下诱发被试心理应激，依据所建立的综合识别算法模型，快速测评被试的心理应激程度。
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公开(公告)号：CN112006663A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010921034.X
申请日：2020-09-04
申请人： 北京中科心研科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种生理信号异常检测及补偿的方法及装置，涉及检测生理信号技术领域，包括：根据所述第一用户的人体脉搏波信号与皮肤电信号，获得原始数据；通过判断分析原始数据中零值的关系，获得所述原始数据的特征计算策略信息、插值策略信息、第一补偿机制信息；并通过判断所述第一极值处于所述原始数据的第一计算值范围内的概率是否超出第三预设阈值；当所述第一极值处于所述原始数据的第一计算值范围内的概率超出第三预设阈值时，将所述第一极值删除，获得所述原始数据的异常值范围；结合所述原始数据的特征计算策略信息、插值策略信息、第一补偿机制信息与所述原始数据的异常值范围，优化所述原始数据，获得第一优化数。
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公开(公告)号：CN116936079A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310907817.6
申请日：2023-07-21
申请人： 北京中科心研科技有限公司
IPC分类号： G16H50/20 , A61B5/16 , A61B5/00 , A61B5/24 , A61B5/0531 , A61B5/0205 , A61B5/145 , G16H50/70 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了识别多类别精神障碍的方法、装置及可穿戴设备，该方法包括：获得目标用户的个体行为数据、环境交互数据以及身体指标数据等精神障碍相关数据之后，将该精神障碍相关数据作为输入数据，通过多类别精神障碍识别模型对目标用户进行精神障碍识别，获得多类别精神障碍识别模型输出的精神障碍类型及各精神障碍类型对应的分布数据，多类别精神识别模型为预先训练的用于基于用户的精神障碍相关数据识别获得用户的精神障碍类型及其对应的分布数据的分布式多分类模型。该方法可有效提升精神障碍识别结果的准确性，并且，通过多类别精神障碍识别模型识别获得目标用户的精神障碍类型及其对应的分布数据，可全面表征用户的真实精神状态。
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公开(公告)号：CN116784839A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311098257.0
申请日：2023-08-29
申请人： 北京中科心研科技有限公司
摘要： 本申请公开了活动强度检测方法、装置及可穿戴设备，该方法包括：在获得目标对象在参与目标活动时的生理数据之后，基于生理数据，获得目标对象对应的多个判别指标分值，多个判别指标分值表征目标对象在不同维度的活动量判别指标下分别对应的指标分值，基于多个判别指标分值，获得目标对象在目标活动中的活动强度数据。该方法基于生理数据获得多个判别指标分值，并据此获得目标对象在目标活动中的活动强度数据，可在不同维度的活动量判别指标下综合、高效判定目标对象的活动强度，使得活动强度的判定过程更具有针对性、且简单高效，并且使得所获得的活动强度数据更加全面、准确。
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公开(公告)号：CN116631628A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310902871.1
申请日：2023-07-21
申请人： 北京中科心研科技有限公司
IPC分类号： G16H50/30 , G16H20/70 , G16H10/60 , G06F18/22 , A61B5/16 , A61B5/00 , A61B5/11 , A61B5/145 , A61B5/02 , A61B5/24
摘要： 本申请公开了识别心境恶劣障碍的方法、装置及可穿戴设备，该方法包括：在获得目标用户的心境恶劣相关数据之后，将各心境恶劣相关数据与预设的心境恶劣识别指标进行比较，心境恶劣识别指标包括与心境恶劣障碍相关的指标类别以及用于表征各指标类别与心境恶劣障碍之间的关联程度的指标分值，心境恶劣相关数据包括行为规律数据、日常心境数据以及睡眠指标数据；当心境恶劣相关数据满足心境恶劣识别指标时，确定目标用户的精神障碍类型为心境恶劣障碍。该方法充分利用各类型因子与不同精神障碍之间的不同关联程度，使得心境恶劣障碍的识别结果能够明确区分于其它类型的精神障碍，有效提升心境恶劣障碍识别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115737326B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202211415300.7
申请日：2022-11-11
申请人： 北京中科心研科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种模拟幽闭环境的幽闭舱装置及多模态测评方法，幽闭舱装置包括外舱体、内舱体、上料系统和监控显示模块，上料系统和内舱体设置于外舱体中，上料系统向内舱体中输送颗粒物，内舱体中设有供被试平躺的镂空床板，镂空床板的下方设有卸料开门和集料仓，控制卸料开门打开时，塑料颗粒物落入集料仓中；内舱体中还设有双向麦克风和用于检测内舱体内环境的视频摄像头，监控显示装置设置于外部，分别与双向麦克风和视频摄像头连接，用于与被试双向对话，并呈现内舱体中的环境及被试的面部表情与肢体反应。本发明通过他评分数、自评分数以及测前、测中及测后所得到的唾液皮质醇数据、心率或皮电数据，测评被试幽闭恐惧程度，测评准确度更高。
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公开(公告)号：CN114869240B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210665754.3
申请日：2022-06-13
申请人： 北京中科心研科技有限公司
IPC分类号： A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/0533 , A61B5/11
摘要： 本发明提供了一种筛查飞行学员晕动症的方法及手环和系统，涉及数据处理技术领域，通过采集手环获取第一静息态数据，设定转椅控制参数对测试转椅的工作进行控制，获取初始数据集合以提取特征并计算实时斜率变化数据，测试转椅停止时再次进行静息态数据采集，对获取的静息态数据进行合格判定以生成晕动判别标准，基于晕动症判别标准、第一静息态数据、第二静息态数据和实时斜率变化数据得到筛查结果，解决了现有技术中存在的现有的晕动症检测手段依靠测评医生的主观判断，通过观察：是否出汗、面色苍白、呕吐、头晕等症状来判断晕动症的技术问题，实现了自动化筛查，达到了使用外周生理信号进行检测筛查结果的灵敏度比人工筛查准确率更高的目的。
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公开(公告)号：CN116823511B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311106181.1
申请日：2023-08-30
申请人： 北京中科心研科技有限公司
摘要： 本申请公开了识别用户社交孤立状态的方法、装置及可穿戴设备，该方法包括：在获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据之后，基于该位置数据确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于社交重叠信息，获得目标用户在目标群体中对应的中心性指标数据，其中，社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，中心性指标数据表征目标用户与目标群体的其他用户之间的互动程度；基于中心性指标数据，确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态。由于用户之间的位置数据可表征其互动程度，因此，本方法可实现对目标群体中处于社交孤立状态的用户进行准确识别。
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