-
公开(公告)号：CN107451385A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201610371171.4
申请日：2016-05-30
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于生活用品的神经系统疾病监测与预警系统。通过将普适传感器与生活用品相结合，监测用户在日常生活中使用生活用品的情况。通过对数据的采集、分段和分析，来评估将有可能患有神经系统疾病人员的上肢运动功能，进一步对神经系统疾病的发病情况进行预警或辅助诊断。通过定量化的数据，说明老年人的运动功能情况，避免人为检查的不确定性，并且通过将系统植入到日常生活中，解决不能实时监测和早期预警的问题。
-
公开(公告)号：CN117859703B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410038912.1
申请日：2024-01-10
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: C12N15/12 , C12N15/85 , C12N15/113
Abstract: 本发明提供了一种Anxa11基因的新突变致病位点C104G的敲入小鼠模型及其构建方法，所述方法包括：获得活性的sgRNA，所述sgRNA的核苷酸序列如SEQ ID NO.2所示；获得有活性的Cas9mRNA，所述Cas9核苷酸序列如SEQ ID NO.3所示；将所述有活性的sgRNA、Cas9mRNA和核苷酸序列如SEQ ID NO.1所示的打靶供体混合后显微注射到小鼠受精卵中，获得F0代小鼠；选择F0代阳性小鼠与野生型小鼠进行交配，从而获得具有稳定基因型的F1代小鼠；后筛选获得Anxa11基因突变敲入模式小鼠。该方法基因编辑效率高。
-
公开(公告)号：CN119055250A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411171359.5
申请日：2024-08-23
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 网易传媒科技(北京)有限公司
Abstract: 本公开实施方式涉及异常放电检测方法、异常放电检测装置、异常放电检测模型的训练方法、异常放电检测模型的训练装置、计算机可读存储介质与电子设备，涉及人工智能技术领域。其中，上述异常放电检测方法包括：获取采集的受测对象的生物医学信号和监控视频，所述监控视频为在采集所述受测对象的生物医学信号时对所述受测对象进行拍摄所得到的；根据所述生物医学信号的信号曲线得到生物医学信号图像；将所述生物医学信号图像和所述监控视频输入到预先训练的异常放电检测模型中，以得到所述受测对象的异常放电检测结果。本公开将受测对象的视频动作和生物医学信号图像结合，进行异常放电的检测，可以提高检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN119033384A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411162657.8
申请日：2024-08-22
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 网易传媒科技(北京)有限公司
IPC: A61B5/369 , G06F18/2433 , G06T7/269 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/16 , A61B5/00 , A61B5/11
Abstract: 本公开的实施方式提供了一种脑部异常放电检测方法、装置、设备及计算机程序产品，涉及人工智能与多模态技术领域。该方法包括：获取受测对象的生物医学特征数据；获取受测对象的视频监测数据，视频监测数据包括多个连续视频帧；对多个连续视频帧进行光流特征提取处理，得到相邻视频帧之间的光流运动信息；利用预先训练的异常放电检测模型对生物医学特征数据、视频监测数据、光流运动信息进行处理，得到受测对象的异常放电检测结果。本公开将生物医学特征数据、视频数据与光流运动信息结合，实现了多模态数据融合，可以有效克服单一脑电信号或有限视频特征提取所带来的信息不完整性和空间分辨率不足的问题，提高了检测结果的准确性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN119033383A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411162568.3
申请日：2024-08-22
Applicant: 网易传媒科技(北京)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本公开的实施例提供了一种图神经脑放电异常检测方法、图神经脑放电异常检测装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。该方法能够对采集的多通道脑电信号以异构图表示各通道之间的关联性，异构图中一个节点对应一个通道的脑电信号，边表示两端节点对应通道的脑电信号存在关联关系；在此基础上，采用基于图卷积神经网络训练得到的脑放电异常检测模型对异构图进行预测获得脑放电异常检测结果。该方法对多通道脑信号中不同通道信号之间深层关联进行图表示，在此基础上图神经网络训练检测模型进行脑放电异常检测，能够挖掘脑信号不同通道间深层隐秘的关联关系，从全局上表征大脑活动状态，以提高脑放电异常检测的准确性和鲁棒性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117598712B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202311630571.9
申请日：2023-11-30
Applicant: 网易传媒科技(北京)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , A61B5/346 , A61B5/318 , A61B5/397 , A61B5/389 , G06F18/2131 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/047
Abstract: 本公开实施方式涉及一种癫痫发作间期的异常放电检测方法、癫痫发作间期的异常放电检测方法装置、存储介质与电子设备，涉及生物医学检测技术领域。所述方法包括：获取目标用户的待测电信号和视频数据，并对所述待测电信号进行预处理，得到所述待测电信号的一次信号和二次信号；将所述待测电信号中预设通道的脑电信号输入已训练睡眠预测模型进行处理，输出睡眠预测结果；将所述待测电信号的一次信号、二次信号、所述视频数据和所述睡眠预测结果输入已训练神经网络模型进行处理，输出所述待测电信号存在异常放电的预测值。如此，提高了阳性判断的准确率。
-
公开(公告)号：CN118787372A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411281798.1
申请日：2024-09-12
Applicant: 杭州网之易创新科技有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本申请的实施例提供了一种癫痫样放电确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取受测对象的脑电特征数据；获取受测对象的监测视频；将脑电特征数据以及监测视频输入至训练好的癫痫样放电模型中，以通过癫痫样放电模型确定出受测对象是否处于脑电异常放电状态。可见，实施本申请实施例可以通过将脑电特征数据以及监测视频输入至训练好的癫痫样放电模型中，以通过癫痫样放电模型确定出受测对象当前是否处于脑电异常放电状态，提高了确定出的受测对象当前是否处于脑电异常放电状态的准确率以及效率。
-
公开(公告)号：CN118787371A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411273184.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 杭州网之易创新科技有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B5/372 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , A61B5/00
Abstract: 本公开实施方式涉及大脑异常放电检测方法、大脑异常放电检测模型的训练方法、大脑异常放电检测装置、大脑异常放电检测模型的训练装置、计算机存储介质与电子设备，涉及人工智能技术领域。大脑异常放电检测方法包括：采集受测对象的生物医学信号及视频监控数据；通过训练好的大脑异常放电检测模型从生物医学信号中提取生物医学特征（包括时域特征和频域特征），以及，从视频监控数据中提取受测对象的行为特征；通过训练好的大脑异常放电检测模型对时域特征、频域特征和行为特征进行融合，并基于获得的融合特征输出针对受测对象的大脑异常放电检测结果。本公开能够基于多方面的特征输出准确度较高的大脑异常放电检测结果。
-
公开(公告)号：CN118787344A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411281529.5
申请日：2024-09-12
Applicant: 杭州网之易创新科技有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B5/11 , A61B5/00 , A61B5/374 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/16 , G06V40/10 , G06V10/774 , G16H50/20 , G16H20/30
Abstract: 本公开实施方式涉及病患的身体运动检测方法及装置、计算机可读存储介质及设备，涉及人工智能技术领域。所述病患的身体运动检测方法包括：采集病患的监测视频；对所述监测视频进行解帧处理，获得与所述监测视频对应的图像帧集合；所述图像帧集合中包含多帧图像；从每帧图像中检测所述病患的身体区域和人脸区域；根据每M帧图像之间针对所述身体区域的像素差异和所述每M帧图像之间针对所述人脸区域的位置差异，确定针对所述病患的身体运动检测结果；其中，M为大于1的整数。本公开能够根据病患的身体变化结合人脸位置变化，输出精准的身体运动检测结果。
-
公开(公告)号：CN116400800B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310236983.8
申请日：2023-03-13
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 北京姬械机科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于脑机接口和人工智能算法的ALS患者人机交互系统及方法，包括脑机接口BCI信号采集设备，用于采集ALS患者的神经脑电信号；有效通道信号选择模块，用于挖掘出所述脑机接口BCI信号采集设备对ALS患者的有效接触通道；自适应尺度调整编码模块，用于通过自适应算法适配连续有效的SSVEP编码频段，实现对不同使用者智能化生成与配置不同的编码方案；AI识别算法模块，通过构建大规模预训练脑机BCI脑电数据集，进行模型训练形成SSVEP信号识别人工智能算法模型。本发明基于便携式BCI设备，结合信号数据分析算法和人工智能算
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
44
records
(took 0.032 seconds)
