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公开(公告)号：CN118277769B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410678082.9
申请日：2024-05-29
Applicant: 首都医科大学附属北京安定医院
IPC: G06F18/213 , A61B5/16 , A61B5/00 , G06F18/241 , G16H50/30
Abstract: 本申请涉及一种知觉空间分离前脉冲抑制数据处理方法、系统和计算机可读存储介质，包括：获取基于优先效应的知觉空间分离前脉冲抑制数据；对获取的数据进行预处理，剔除无效数据，以得到目标数据；对目标数据进行特征提取，对提取出的数据进行运算处理得到归一化数据；对得到的归一化数据进行训练，得到前脉冲抑制分级模型；根据前脉冲抑制分级模型，输出检测者的前脉冲抑制水平等级；获取医护人员对检测者的诊断结果；将上述诊断结果反馈至前脉冲抑制分级模型，对前脉冲抑制分级模型进行训练更新。本申请将基于优先效应的知觉空间分离引入PPI范式，更好地识别前脉冲刺激，反映疾病不同状态下的抑制水平，帮助医护人员更好地评估检测者的精神状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117316437A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311605832.1
申请日：2023-11-29
Applicant: 首都医科大学附属北京安定医院
IPC: G16H50/20 , A61B5/00 , A61B3/11 , G06V40/18 , G06V10/24 , G06V10/20 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/66 , G06T7/70
Abstract: 本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种基于瞳孔变化的疼痛等级预测方法、系统及设备。包括获取瞳孔图像；将所述瞳孔图像转换为灰度图像得到瞳孔灰度图；基于所述瞳孔灰度图进行数据扩充得到扩充后的数据，所述数据扩充采用随机仿射映射进行扩充，所述随机仿射映射是所述瞳孔灰度图在向量空间中进行线性变换和一次平移变换到另一个向量空间的过程；基于所述扩充后的数据计算瞳孔边缘、瞳孔中心、瞳孔轮廓得到测量的瞳孔尺寸；将所述扩充后的数据输至训练好的神经网络中得到预测的瞳孔尺寸；基于所述测量的瞳孔尺寸、预测的瞳孔尺寸得到瞳孔疼痛等级。本申请通过瞳孔变化监测疼痛等级具有很好临床价值。
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公开(公告)号：CN117274256A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311550989.9
申请日：2023-11-21
Applicant: 首都医科大学附属北京安定医院
Abstract: 本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种基于瞳孔变化的疼痛评估方法、系统及设备。包括获取眼部图像；将所述眼部图像输至分割网络进行分割得到瞳孔分割图像；将所述眼部图像与所述瞳孔分割图像输至特征融合网络进行特征融合得到融合特征；基于所述融合特征进行评估得到疼痛评分。本申请采用可变形卷积进行眼部图像分割，适应性调整并计算偏移量，能够很好的提取瞳孔变化特征，同时通过空间和通道解耦策略减少冗余信息，节约内存资源，增强模型准确识别瞳孔区域和评估疼痛指数性能，该方法具有重要的临床诊断和治疗价值。
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公开(公告)号：CN109473170A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811260279.1
申请日：2018-10-26
Applicant: 首都医科大学附属北京安定医院
Abstract: 本发明公开了一种利用认知指标诊断精神分裂症的系统，该系统包括医生终端设备、中央分析器。该系统利用医生终端设备采集受试者的认知指标，而后将其传输到中央分析器，中央分析器使用根据认知指标构建的诊断模型进行精神分裂症的诊断。利用本发明的系统，可以实现86％的诊断准确度，适宜临床推广使用。
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公开(公告)号：CN118277769A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410678082.9
申请日：2024-05-29
Applicant: 首都医科大学附属北京安定医院
IPC: G06F18/213 , A61B5/16 , A61B5/00 , G06F18/241 , G16H50/30
Abstract: 本申请涉及一种知觉空间分离前脉冲抑制数据处理方法、系统和计算机可读存储介质，包括：获取基于优先效应的知觉空间分离前脉冲抑制数据；对获取的数据进行预处理，剔除无效数据，以得到目标数据；对目标数据进行特征提取，对提取出的数据进行运算处理得到归一化数据；对得到的归一化数据进行训练，得到前脉冲抑制分级模型；根据前脉冲抑制分级模型，输出检测者的前脉冲抑制水平等级；获取医护人员对检测者的诊断结果；将上述诊断结果反馈至前脉冲抑制分级模型，对前脉冲抑制分级模型进行训练更新。本申请将基于优先效应的知觉空间分离引入PPI范式，更好地识别前脉冲刺激，反映疾病不同状态下的抑制水平，帮助医护人员更好地评估检测者的精神状态。
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公开(公告)号：CN117274256B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311550989.9
申请日：2023-11-21
Applicant: 首都医科大学附属北京安定医院
Abstract: 本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种基于瞳孔变化的疼痛评估方法、系统及设备。包括获取眼部图像；将所述眼部图像输至分割网络进行分割得到瞳孔分割图像；将所述眼部图像与所述瞳孔分割图像输至特征融合网络进行特征融合得到融合特征；基于所述融合特征进行评估得到疼痛评分。本申请采用可变形卷积进行眼部图像分割，适应性调整并计算偏移量，能够很好的提取瞳孔变化特征，同时通过空间和通道解耦策略减少冗余信息，节约内存资源，增强模型准确识别瞳孔区域和评估疼痛指数性能，该方法具有重要的临床诊断和治疗价值。(56)对比文件Caiyong Wang 等.ScleraSegNet: AnAttention Assisted U-Net Model forAccurate Sclera Segmentation.IEEETransactions on Biometrics, Behavior, andIdentity Science.2023,第2卷(第1期),40-54.
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