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公开(公告)号：CN116386868A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310362070.0
申请日：2023-04-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H50/30 , A61B5/11 , A61B5/00 , G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的帕金森病静止型震颤评估方法、装置、电子设备及介质，包括：根据所获取的患者待评估视频确定视频各帧图像上不同骨架点的像素领域块，并分别计算每相邻两帧图像中各个骨架点对应的像素领域块之间的差别分数；对各骨架点的差别分数进行类型数为3的K‑means聚类，利用小震颤平滑深度模型和大震颤平滑深度模型分别对不同类型的骨架点进行降噪处理；基于降噪后的整体骨架点坐标序列，分别计算各骨架点的震颤运动信息，并将各所述震颤运动信息输入预设的深度分类模型中，获得帕金森病静止型震颤等级的评估结果。本发明能够有效实现帕金森病静止型震颤的可靠性评估。
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公开(公告)号：CN112164091B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010863038.7
申请日：2020-08-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于三维骨架提取的移动设备人体位姿估计方法，将人体视频放入轻量人体骨架识别模型中，得到2D关节点；将所获得的2D关节点通过神经网络构造的回归器，映射得到空间中的3D关节点；根据所获得的3D关节点的坐标信息计算得到被拍摄者的肢体间关节角；根据被拍摄者肢体间关节角以及3D关节点的位置信息，判定被拍摄者的位姿以及拍摄设备的拍摄机位。通过深度神经网络回归器，将轻量人体骨架识别模型得到的2D人体关节点映射到三维空间中3D人体关节点，增加了2D人体关节点几何信息的维度；基于3D人体关节点的几何关系计算肢体夹角，根据肢体间夹角以及关节点的位置关系，有效地预测出人体的位姿以及移动设备的拍摄机位。
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公开(公告)号：CN116153507A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211488859.2
申请日：2022-11-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06V10/26 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种帕金森病多模态量化评估方法、装置及系统，属于运动系统定量评估技术领域，包括采集帕金森患者的多模态信息数据，对多模态信息数据提取运动特征V1、语音特征V2和手写图像特征V3后进行量化评估；采用特征融合的方法对运动特征V1、语音特征V2和手写图像特征V3进行特征融合生成多模态特征；将多模态特征输入至预训练的分类模型中，对所述多模态特征进行分类，医生根据分类结果进行帕金森病患者运动功能评价，本发明对帕金森病患者运动功能评价提供了辅助诊断作用，利于医生对帕金森患者的各种功能的障碍程度进行精确分析。
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公开(公告)号：CN114612526A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210203296.1
申请日：2022-03-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种关节点追踪方法、帕金森辅助诊断方法及装置，所述帕金森辅助诊断方法包括如下步骤：将待测的人体视频放入人体骨架提取模型采用多尺度预测得到二维关节点；将人体视频的下一帧采用追踪法得到目标二维关节点；将二维关节点追踪失败的帧使用前后帧交集法得到修正的二维关节点，进而将修正的二维关节点作为新的二维关节点继续追踪；根据追踪的二维关节点以及修正的二维关节点得到精准的关节点序列；将关节点序列输入帕金森评级模型得到帕金森的辅助诊断信息。本发明步骤简单，进一步提高了关节点序列的预测精度以及得到了有效的帕金森辅助诊断信息。
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公开(公告)号：CN113298749A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010961636.8
申请日：2020-09-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像分割方法、装置及存储介质，所述方法包括：选取待分割的原始图像作为测试集和训练集，对训练集进行预处理，得到最终训练集；构建具有残差块的U‑Net卷积神经网络模型，安排具有残差块的U‑Net卷积神经网络模型对最终训练集执行分割任务，获得学习后的U‑Net卷积神经网络模型；对学习后的U‑Net卷积神经网络模型进行优化，获得训练好的U‑Net卷积神经网络模型；将测试集输入训练好的U‑Net卷积神经网络模型，进行图像分割，获得分割完成的图像。本发明能够借助卷积神经网络的U‑Net结构，对核磁共振成像提供精准的图像自动分割，实现疾病的图像检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110458046B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910664993.5
申请日：2019-07-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关节点提取的人体运动轨迹分析方法，所述方法包括如下步骤：将待测人体视频中放入人体骨架识别模型中得到关节点位置序列；根据关节点和人体先验对所述关节点位置序列进行分割得到大尺度关节图像；将所述大尺度关节图像放入关节中心预测网络中得到精细关节点位置；将所述精细关节点位置带回到待测人体视频中得到精细关节点在待测人体视频中的位置；根据精细关节点在待测人体视频中的位置分析得到关节点在视频中的运动轨迹。本发明步骤简单，进一步提高了关节点运动轨迹的预测精度。
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公开(公告)号：CN114612526B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210203296.1
申请日：2022-03-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/269 , G06T7/254 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种关节点追踪方法、帕金森辅助诊断方法及装置，所述帕金森辅助诊断方法包括如下步骤：将待测的人体视频放入人体骨架提取模型采用多尺度预测得到二维关节点；将人体视频的下一帧采用追踪法得到目标二维关节点；将二维关节点追踪失败的帧使用前后帧交集法得到修正的二维关节点，进而将修正的二维关节点作为新的二维关节点继续追踪；根据追踪的二维关节点以及修正的二维关节点得到精准的关节点序列；将关节点序列输入帕金森评级模型得到帕金森的辅助诊断信息。本发明步骤简单，进一步提高了关节点序列的预测精度以及得到了有效的帕金森辅助诊断信息。
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公开(公告)号：CN116665895A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310453205.4
申请日：2023-04-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种帕金森运动障碍量化分析实现系统，旨在解决受试者各项动作指标提取的技术问题。其包括：视频采集模块：用于根据帕金森病综合评量表MDS‑UPDRS所记载的探查项，对受试者进行各项动作探查，并采集探查视频；提取模块：用于将各项动作的探查视频输入至各自对应的算法模型中，利用算法模型对探查视频中的动作进行解析，提取受试者的各项动作指标；获取模块：用于将所提取的各项动作指标与MDS‑UPDRS的评分标准进行对照，获取各项动作量化分析的指标分数。本发明通过采集受试者探测视频至算法模型，利用算法模型提取动作指标，从而获取量化分析结果，评估结果客观、准确、成本低。
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公开(公告)号：CN116580340A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310549301.9
申请日：2023-05-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了基于三帧差法特征提取的手部震颤检测方法，包括如下步骤：获取待检测的病人静坐的原始视频数据；根据原始视频数据，提取病人的手部的局部视频数据；根据局部视频数据，基于三帧差法进行每帧的特征值提取，得到三帧差特征数据；对三帧差特征数据进行滑窗分割，得到三帧差窗口特征数据；将三帧差窗口特征数据输入至预构建的训练好的基于逻辑回归算法、十折交叉验证法和网格搜索算法的二分类模型中，输出检测结果；其中，检测结果包括病人的手部的震颤分类结果和震颤时长。利用机器学习的相关方法分析手部震颤数据，给出检测结果，消除了主观因素，使手部震颤的评估方法更为客观、准确；且使用方便、简单、易于操作。
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公开(公告)号：CN110458046A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910664993.5
申请日：2019-07-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关节点提取的人体运动轨迹分析方法，所述方法包括如下步骤：将待测人体视频中放入人体骨架识别模型中得到关节点位置序列；根据关节点和人体先验对所述关节点位置序列进行分割得到大尺度关节图像；将所述大尺度关节图像放入关节中心预测网络中得到精细关节点位置；将所述精细关节点位置带回到待测人体视频中得到精细关节点在待测人体视频中的位置；根据精细关节点在待测人体视频中的位置分析得到关节点在视频中的运动轨迹。本发明步骤简单，进一步提高了关节点运动轨迹的预测精度。
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