-
公开(公告)号：CN119344665A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411293559.8
申请日：2024-09-14
Applicant: 北京中科睿医信息科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种脑神经疲劳评估方法、装置、设备及介质，涉及智慧医疗技术领域，具体实施方式包括：在对评估对象进行视觉引导执行多种眼动测试的过程中，采集评估对象的多维度的眼球活动特征，所述多维度的眼球活动特征由大脑的不同功能结构控制实现；将多维度的眼球活动特征输入疲劳评估神经网络模型，神经网络模型输出脑神经疲劳评估值，所述疲劳评估神经网络模型是基于眼动活动特征‑大脑结构‑疲劳表现的网状映射关系构建的神经网络模型，所述疲劳表现为脑神经疲劳时眼动活动特征出现的变化情况。本发明解决了现有疲劳评估方法低效、评估维度单一、判断依据片面等问题，提高了评估的准确性和可靠性，实现了全面、系统和高效的疲劳监测。
-
公开(公告)号：CN118749898A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410776151.X
申请日：2024-06-17
Applicant: 北京中科睿医信息科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种基于三维空间的眼动评估方法及装置，应用于眼动评估系统，该方法包括：基于患者的症状在预设测试题目组中选择对应的目标测试题目，并基于目标测试题目确定对应的目标三维场景，响应于患者根据提示语盯住目标三维场景中的目标模型，基于目标测试题目对目标模型进行三维空间的移动，并确定目标模型的目标模型设定坐标，将预设的红外光点阵发射至患者的眼球，根据预设的目标摄像头采集患者的眼球的目标视频信息，基于预设的视频算法处理红外视频信息和彩色视频信息得到患者的目标汇聚点坐标，并根据目标模型设定坐标和目标汇聚点坐标计算患者的眼动评估得分。
-
公开(公告)号：CN115211846B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210246487.6
申请日：2022-03-14
Applicant: 北京中科睿医信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度传感器的重复座椅起立测试定量评估方法和装置。该方法包括：使用深度传感器进行人体运动的关节点采集，得到关节点坐标；对关节点坐标进行特征提取；利用提取的特征，采用机器学习分类器对运动状态进行分类，得到运动状态的标签序列；对机器学习分类器得到的标签序列进行后处理，得到准确的标签序列；根据后处理得到的标签序列，使用模版匹配的方式找到重复座椅起立周期的关键帧；根据关键帧和骨骼点的空间坐标进行重复座椅起立定量参数的计算。本发明使用更为全面的定量化参数来评估重复座椅起立测试，可为临床制定统一的评测标准，可以为医生提供统一可参照可对比的参数，使医生得到统一的定量化参数来辅助其进行诊断。
-
公开(公告)号：CN114863567B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202210542144.4
申请日：2022-05-19
Applicant: 北京中科睿医信息科技有限公司
IPC: G06V40/20
Abstract: 本申请公开了确定步态信息方法和装置，涉及智慧医疗技术领域。具体实施方式包括：获取步态周期测试过程中的深度信息和图像集信息；根据所述深度信息和所述图像集信息，通过姿态识别模型确定人体关节点的坐标信息和特征信息；根据所述坐标信息和所述特征信息，确定步态周期测试相关的人体关节点对应的关键帧图像。本申请不仅保证了步态信息中关键帧图像的准确度，而且通过提取关键帧图像的方式，降低了步态信息在电子化存储过程中，图像集信息过大，存储成本过高的问题。
-
公开(公告)号：CN114648810B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210241812.X
申请日：2022-03-11
Applicant: 北京中科睿医信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种交互式步态识别方法、装置及电子设备，包括：获取通过深度传感器采集得到的步态数据；将所述步态数据通过初始步态识别模型进行处理，得到步态动作标记数据；将所述步态数据对应的步态图像与所述步态动作标记数据进行匹配，生成可视化步态图像；基于所述可视化步态图像对所述步态动作标记数据进行校正，得到目标步态动作数据。在本发明中可以将步态动作以交互式的形式展现，便于对步态动作标记数据进行校正，无需纯手工标注，也避免了初始步态识别模型受环境等干扰因素识别不准确的问题，提升了步态动作识别的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118177713A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410321263.6
申请日：2024-03-20
Applicant: 北京中科睿医信息科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种眼动测试方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：响应于接收到控制器发送的开始指令，基于接收到的控制器发送的受试者的个人信息选择对应的眼动测试视频以生成对应的监控逻辑，并发送对应的测试指令至眼动模块以使眼动模块进行眼动测试，接收眼动模块发送的第一眼动数据并对第一眼动数据进行校准，以得到对应的校准结果，发送校准结果至眼动模块，接收眼动模块发送的多个第二眼动数据，并基于每个第二眼动数据确定对应的第二播放阶段的阶段分值，最后基于所有的阶段分值确定阶段总分值，并将阶段总分值发送至控制器，以使控制器根据阶段总分值和预设的评价标准确定受试者的认知障碍风险。
-
公开(公告)号：CN117562540A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311344759.7
申请日：2023-10-17
Applicant: 北京中科睿医信息科技有限公司 , 首都医科大学附属北京天坛医院
Abstract: 本申请公开了注意力评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及计算机视觉技术领域。具体实施方式包括：通过眼动追踪方式获取待测目标对象与时空相关的第一眼动特征，并在眼动追踪过程中同步获取待测目标对象的第一眼球活动视频图像；确定第一眼球活动视频图像中每帧图像对应的眼动行为标记物；根据第一眼动特征和每帧图像对应的眼动行为标记物，确定待测目标对象的综合眼动特征，称为第一综合眼动特征；将第一综合眼动特征输入分类模型，所述分类模型输出所述待测目标对象的注意力集中情况的分类结果。该方案可以实现持续地、客观地对注意力集中情况进行评估，有利于提高评估结果的真实性、准确性。
-
公开(公告)号：CN115624315B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211442435.2
申请日：2022-11-18
Applicant: 北京中科睿医信息科技有限公司
Inventor： 刘岸风
IPC: A61B3/113
Abstract: 本申请公开了眼动追踪方法、装置、电子设备、计算机存储介质及产品，涉及计算机视觉技术领域。具体实施方式包括：获取目标对象的多帧眼睛图像，其中，所述眼睛图像中包括光反射信息；响应于判断所述眼睛图像中的瞳孔区域的完整度低于预设完整度，对所述眼睛图像中的瞳孔区域进行补全处理，得到第一目标眼睛图像；确定所述第一目标眼睛图像的瞳孔中心点；根据所述第一目标眼睛图像的光反射信息确定角膜反射点；根据所述瞳孔中心点和所述角膜反射点，确定所述目标对象的眼球运动情况。该方案有利于提高眼动追踪的精度和准确性，可以增强瞳孔‑角膜反射追踪方法的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN115770013A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211518447.9
申请日：2022-11-30
Applicant: 北京中科睿医信息科技有限公司
IPC: A61B3/113 , A61B5/16 , A61B5/0205
Abstract: 本申请公开了一种辅助弱势人群的眼动测试方法和装置，涉及智慧医疗领域。具体实施方式包括：确定属于弱势人群的受试者的基本信息，基本信息至少包括年龄信息、病症信息；对受试者对应的VR测试设备进行校准，并通过VR测试设备对受试者的身体体征数据进行采集，身体体征数据至少包括眼动数据、心率数据；根据基本信息，确定受试者对应的预警阈值；若身体体征数据达到预警阈值，则对受试者的精神压力状态进行预警。通过受试者的眼动数据、心率数据等进行监测，有效保证该受试者的身体健康。一旦数据异常，表示受试者在眼动测试过程中的神经压力状态出现异常，即可进行预警，并执行相应的措施，保障受试者的健康并减少重新测试的概率。
-
公开(公告)号：CN115211846A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210246487.6
申请日：2022-03-14
Applicant: 北京中科睿医信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度传感器的重复座椅起立测试定量评估方法和装置。该方法包括：使用深度传感器进行人体运动的关节点采集，得到关节点坐标；对关节点坐标进行特征提取；利用提取的特征，采用机器学习分类器对运动状态进行分类，得到运动状态的标签序列；对机器学习分类器得到的标签序列进行后处理，得到准确的标签序列；根据后处理得到的标签序列，使用模版匹配的方式找到重复座椅起立周期的关键帧；根据关键帧和骨骼点的空间坐标进行重复座椅起立定量参数的计算。本发明使用更为全面的定量化参数来评估重复座椅起立测试，可为临床制定统一的评测标准，可以为医生提供统一可参照可对比的参数，使医生得到统一的定量化参数来辅助其进行诊断。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
37
records
(took 0.032 seconds)
