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公开(公告)号：CN106821368A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710026322.7
申请日：2017-01-13
Applicant: 深圳市臻络科技有限公司
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明公开了一种小型心电采集设备、心电导联信号转化的方法和检测方法，本发明的小型心电采集设备结构简单，采用NORDIC NRF52832 与TI ADS1293搭建的小型心电设备，将检测到的电位信号使用小波分解的方法分解成不同的子空间信号，并将子空间信号与转化系数进行运算，对子空间信号进行转化，之后对所有的转化后的子空间信号重构得到最终的转化信号，采用小波分解、转化和重构方法得出的转化信号与标准导联信号相比，相关系数高，标准均方差小，这就意味着这种方法的转化更为准确，同时还解决了心电监测设备不便于携带，用户不能自己检测的难题。
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公开(公告)号：CN112507681B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202011453610.9
申请日：2020-12-12
Applicant: 深圳市臻络科技有限公司 , 广东省人民医院
IPC: G06F40/186 , G06F16/215 , G06F16/2455 , G16H10/60
Abstract: 本发明涉及多源异构数据整合领域，尤其涉及一种基于模板设计模式的多源异构医疗数据采集方法；本发明以模板设计模式为核心，实现一种能够在面对繁多的多源化和异构化的临床医疗数据时，根据数据源的类型和数据格式类型进行模板的匹配和拉取，接着进行数据获取模板、数据清洗模板和数据映射模板的匹配和拉取从而对数据进行处理，的基于模板设计原理的数据处理方法；该方法不论面对的数据来源和结构差异多大，都能从建立的模板内提取出相对应的处理模板，具有更广泛、适配性更强和扩展性强的特点。
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公开(公告)号：CN114176575B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111496002.0
申请日：2021-12-08
Applicant: 深圳市臻络科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于步态运动信息进行早期PD和ET的鉴别方法，包括以下步骤：数据采集：对患者的诊断数据样本进行采集，收集多个参数信息；特征构建：将参数进行新的构建，得到214个单一特征；特征选择：首先对于每一个单一特征，计算在曼‑惠特尼U检验下的P值；根据P值的大小选择在统计上具有显著差异的单一特征作为显著的单一特征；然后将显著的单一特征代入相关算法中计算AUC值，利用AUC值的大小来选取特征；模型构建：构建加权平均集成分类模型；模型代入：将受试者的相关数据代入至加权平均集成分类模型内，从而对PD和ET进行鉴别。本发明通过对收集到的相关特征进行处理后建立模型，保证模型稳定可靠，从而能有效对PD和ET进行有效鉴别。
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公开(公告)号：CN116453542A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310421984.X
申请日：2023-04-19
Applicant: 深圳市臻络科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于端到端深度学习的帕金森语音检测方法，包括以下步骤：S1:对帕金森患者的语音进行采集，并且对语音进行预处理，获得语音样本；S2:将语音样本代入对数梅尔谱图上进行动态特征转换，获得特征值；S3:将特征值代入至基于Time‑distributed 2D‑CNNs和1D‑CNN的检测模型内进行计算，并且进行模型的参数优化，获得计算模型；S4:将用户的语音信息导入至计算模型内，获得计算结果，本申请通过利用对数梅尔图谱将语音转化为时序动态特征，然后代入对应的模型算法中，从而能有效提高整个模型的准确性。
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公开(公告)号：CN110638457B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN201910790510.6
申请日：2019-08-26
Applicant: 广东省人民医院(广东省医学科学院) , 深圳市臻络科技有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及一种帕金森病患者冻结步态监测方法及监测设备。所述方法包括：采集帕金森病患者的冻结步态数据；根据所述冻结步态数据，绘制预警控制线；获取预设周期内的帕金森病患者的周期冻结步态数据；根据所述预警控制线，监测所述周期冻结步态数据。所述方法可以通过前期采集帕金森病患者的冻结步态数据，绘制预警控制线，并根据所述预警控制线，监测获取到的预设周期内的帕金森病患者的周期冻结步态数据，进而对帕金森病患者的冻结步态数据进行有效的监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114098714A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111342992.2
申请日：2021-11-12
Applicant: 深圳市臻络科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉建立冻结步态识别模型的方法，包括以下步骤：S1:让受试者进行步态实验并进行视频录制；S2:对受试者的试验视频中的人体骨架的关键点位置信号进行提取，完成2D人体运动感知；S3:根据2D人体运动感知，构建多组识别模型，识别模型包括动作识别模型、直行FoG识别模型和转身FoG识别模型。S4:以LOSO方法评估建立的识别模型进行算法评估，本发明采用机器视觉技术，对视频信息进行提取，采用基于Openpose的RGB技术提取人体的运动特征，并开发了一种分割动作阶段识别FoG的端到端FoG识别模型，从而对帕金森的早期筛查具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN108836344B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201810388411.0
申请日：2018-04-26
Applicant: 深圳市臻络科技有限公司
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明实施例涉及步态分析技术领域，公开了一种步长步频估算方法和装置及步态检测仪。其中，该方法包括：接收第一步态信息及第二步态信息；根据所述第一步态信息，确定第一原始步频及第一原始步长；根据所述第二步态信息，确定第二原始步频及第二原始步长；将所述第一原始步频与所述第二原始步频进行数据融合，以得到最终步频；将所述第一原始步长与所述第二原始步长进行数据融合，以得到最终步长。通过该方法，可有效减少误差，提高人体步行过程中计算步长和步频的精度。
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公开(公告)号：CN110755083A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911002184.4
申请日：2019-10-21
Applicant: 广东省人民医院(广东省医学科学院) , 深圳市臻络科技有限公司
Abstract: 本发明涉及生物信息技术领域，尤其涉及一种基于虚拟现实的康复训练方法、运动评估设备、虚拟现实设备和康复训练系统。方法包括：采集用户的运动信号，将运动信号发送给上位机，以使上位机将运动信号和虚拟现实场景进行融合，得到融合画面,以及对融合画面进行分析，得到分析结果，当用户训练结束后，采集用户的步态数据，将步态数据发送给上位机，以使上位机根据步态数据，计算用户的平衡能力指数。一方面可降低用户的跌倒风险，另一方面有利于及时了解用户的平衡能力。
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公开(公告)号：CN108836344A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810388411.0
申请日：2018-04-26
Applicant: 深圳市臻络科技有限公司
IPC: A61B5/11
CPC classification number: A61B5/112
Abstract: 本发明实施例涉及步态分析技术领域，公开了一种步长步频估算方法和装置及步态检测仪。其中，该方法包括：接收第一步态信息及第二步态信息；根据所述第一步态信息，确定第一原始步频及第一原始步长；根据所述第二步态信息，确定第二原始步频及第二原始步长；将所述第一原始步频与所述第二原始步频进行数据融合，以得到最终步频；将所述第一原始步长与所述第二原始步长进行数据融合，以得到最终步长。通过该方法，可有效减少误差，提高人体步行过程中计算步长和步频的精度。
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公开(公告)号：CN108095729A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201810067559.4
申请日：2018-01-24
Applicant: 深圳市臻络科技有限公司 , 上海交通大学医学院附属瑞金医院
Abstract: 本发明公开了一种冻结步态识别方法和装置，通过将冻结步态识别装置穿戴在人体的大腿、小腿以及脚底板上，获取人体在运动的时候步态的相关信息，再通过对获取的信息进行分析控制，从而得到人体运动时双腿支撑相时间、摆动相时间和左右腿站立相时间等参数，通过之间的比值以及相关的关系，判断该步态是否为冻结步态。整个装置结构简单，轻便，便于人体穿戴，也可以用于室外运动穿戴，不局限于在室内使用测量数据，使用起来更为灵活，同时检测的工作原理简单，数据实时传送给主控制器以及客户端，便于医生或者看护人员监测，且长时间佩戴，监测的数据越多，从而判断的准确率更高。
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