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公开(公告)号：CN118863132A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410864464.0
申请日：2024-06-30
Applicant: 北京智精灵科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种认知干预效果的预测模型的建模方法、系统及预测方法。该建模方法包括如下步骤：基于个人信息作为分类分群变量对历史认知障碍患者进行分组；对同一组认知障碍群体，获取预设训练周期训练前后的认知训练数据；针对每一项认知训练任务，分别提取均值和方差，并对认知训练得分进行标准化；基于每项认知训练任务训练前后的均值和方差进行二次函数拟合，以获取函数拟合参数；基于每项认知训练任务的标准化得分进行层次贝叶斯模型拟合，以获取转化参数；从而通过联合建模的方式构建每项认知训练任务的得分在认知训练前后的映射关系，以形成认知干预效果的预测模型。
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公开(公告)号：CN113808698B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202110906058.2
申请日：2021-08-09
Applicant: 北京智精灵科技有限公司
IPC: G16H20/00 , G16H50/20 , G16H50/30 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N3/088 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及认知和情绪训练领域，具体涉及计算机化社会适应训练方法及系统。所述包括步骤：用户先选择自身病症或症状、自身需求，完成与需求相关的综合量表，评估量表中各项数值；确定相应的训练方案；每当用户完成一项单个训练，推送优化的训练方案。通过本发明的计算机化社会适应训练方法及系统，用户可以维持较高的注意力水平，提高训练效果，还能够改善用户的训练体验，吸引用户维持长期的练习，完成较长的训练周期。
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公开(公告)号：CN114870191A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210807025.7
申请日：2022-07-08
Applicant: 北京智精灵科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于人格差异的认知评估提升方法及系统。该方法包括如下步骤：对用户进行人格测评和认知测评；根据用户的人格测评结果，获取用户的风险预警等级；并根据用户的认知测评结果，获取用户的认知功能是否正常；根据风险预警等级以及认知功能是否正常，为用户推送人机交互方案；获取用户在人机交互方案下，完成的人格交互结果和/或认知交互结果；对人格交互结果和/或认知交互结果进行有效性评测，并重新对用户进行人格测评和认知测评，以再次推送下一次的人机交互方案，直至风险预警等级以及认知功能均达到预期水平。该方法能够充分考虑个体的差异对认知提升带来的影响，使得用户的认知提升更具个性化，从而提高认知提升效率。
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公开(公告)号：CN114864051A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210791199.9
申请日：2022-07-06
Applicant: 北京智精灵科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的认知提升方法及系统。该认知提升方法包括：以多项设定脑能力为中介，构建多项设定脑网络到多个设定人机交互任务的分群化多元回归模型；获取用户对应多项设定脑能力的各项脑能力值；并基于用户的各项脑能力值，获取用户的平均脑网络水平，从而确定用户的推荐交互任务数量N；从多项设定脑网络中，随机抽取N项脑网络；基于所抽取的N项脑网络，获取N个人机交互任务，以形成人机交互方案；获取用户的人机交互结果，并更新用户的平均脑网络水平，直至用户的平均脑网络水平达到正常水平。由此，不仅实现了底层脑网络到人机交互任务的映射，而且能够生成靶向性人机交互方案，提高了认知提升的针对性和有效性。
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公开(公告)号：CN114068012B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111351103.9
申请日：2021-11-15
Applicant: 北京智精灵科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向认知决策的多维分层漂移扩散模型建模方法，包括如下步骤：选择和确定需要实施的认知决策任务和范式，获取受试者在各个认知决策任务上的行为反应数据；针对受试者在单个试次中的行为反应数据构建偏移扩散模型；分析计算受试者的选择概率和预期响应的反应时间；计算输出偏移扩散模型的参数的估计值，其中，偏移扩散模型的参数包括：受试者的决策阈值、相对起始点、漂移率和非决策时间；将受试者在不同认知域内多个决策范式中的行为反应数据整合到同一模型框架中，形成由低至高的多维分层漂移扩散模型。该多维分层漂移扩散模型可以作为对MCI患者进行认知决策评估的模型，用于辅助了解MCI患者的认知受损情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113786186B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111344162.3
申请日：2021-11-12
Applicant: 北京智精灵科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模块化动态重构的多尺度脑网络分析方法及系统。该方法包括如下步骤：包括获取功能磁共振脑成像数据；对数据进行预处理；将预处理后的数据分割为离散ROI并作为全脑网络节点，计算各节点血氧水平依赖信号之间的系数，构建在不同状态下的全脑功能连接网络；对每种状态下的全脑功能连接网络进行模块化识别和分区，划分出不同的功能网络模块；针对不同状态下划分的功能网络模块，获取全脑网络的模块化架构适应性指标、跨任务稳定性指标以及跨任务灵活性指标；根据模块化架构适应性指标、跨任务稳定性指标和跨任务灵活性指标，分析组成功能网络模块的所有节点随任务状态发生变化和保持稳定的平均程度。
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公开(公告)号：CN113921113A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202110899292.7
申请日：2021-08-06
Applicant: 北京智精灵科技有限公司
IPC: G16H20/70 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 本申请涉及认知训练领域，具体涉及积极心理学计算机化训练方法及系统。所述方法包括步骤：搜集用户病症特征、认知量表测评结果、实时情绪监控情况的相关数据，确定用户的心理需求，确定用户的当下训练评级，并结合用户的心理需求指定训练方案，训练完成后进行当前训练有效性检测,如果没有通过测评，则按照测评情况重新进行本级训练，如果用户通过了测评，用户能够解锁新等级的训练，同时也能够回顾原等级的训练。
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公开(公告)号：CN119207725A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411715463.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京智精灵科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习计算模型的认知潜力测评方法及系统。该方法包括如下步骤：基于预设任务库获取认知测评任务组合；获取用户对于每个认知测评任务的认知测评数据，其中，认知测评数据至少包括用户的完成认知测评任务的具体选项以及得分结果；基于强化学习计算模型，分别计算每个认知测评任务的学习率；将各认知测评任务的学习率转化为常模分数；将各认知测评任务的常模分数进行加权平均，以获取用户的综合测评得分，其中，不同的综合测评得分对应不同的认知潜力。本发明通过强化学习计算模型，可以对用户在某一个认知领域的表现进行学习建模，有效评估用户在某一个认知领域的认知潜力。
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公开(公告)号：CN115295153A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211219173.3
申请日：2022-09-30
Applicant: 北京智精灵科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的认知评估方法及认知任务推送方法。该认知评估方法包括如下步骤：获取用户的多种数据信息；对多种数据信息进行预处理，以根据每一种数据信息的特征进行数据编码；基于DEEP模型对预处理后的特征数据进行特征转化，以得到第一特征数据；并基于WIDE模型对预处理后的特征数据进行交叉组合，以获取第二特征数据；基于FC全连接层将第一特征数据和第二特征数据进行特征整合；基于MTL模型对融合后的特征数据进行多任务学习，以获取针对用户的认知训练任务的各项二级脑能力的变化值。该方法能够基于用户的多种数据信息确定出对用户产生积极影响的最佳训练任务组合，形成疗效最好、治疗副作用最低的认知训练方案。
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公开(公告)号：CN114870191B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210807025.7
申请日：2022-07-08
Applicant: 北京智精灵科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于人格差异的认知评估提升方法及系统。该方法包括如下步骤：对用户进行人格测评和认知测评；根据用户的人格测评结果，获取用户的风险预警等级；并根据用户的认知测评结果，获取用户的认知功能是否正常；根据风险预警等级以及认知功能是否正常，为用户推送人机交互方案；获取用户在人机交互方案下，完成的人格交互结果和/或认知交互结果；对人格交互结果和/或认知交互结果进行有效性评测，并重新对用户进行人格测评和认知测评，以再次推送下一次的人机交互方案，直至风险预警等级以及认知功能均达到预期水平。该方法能够充分考虑个体的差异对认知提升带来的影响，使得用户的认知提升更具个性化，从而提高认知提升效率。
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