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公开(公告)号：CN119540128A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411256865.4
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 中国科学院软件研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种对胰腺超声内镜图像进行病灶检测的方法及装置，属于计算机辅助诊断和图像数据处理领域。本发明构建了能够处理疾病分类和图像病灶分割两种任务的病灶检测模型，通过构建带有真实标签的的胰腺超声内镜图像数据集来训练病灶检测模型，利用训练好的病灶检测模型对输入的胰腺超声内镜图像进行病灶检测，能够准确预测疾病类型和分割图像中病灶区域，该病灶检测模型还可在临床应用中通过微调进行优化，提高预测准确率和适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118576207B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410603071.4
申请日：2024-05-15
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: A61B5/16 , A61B5/00 , G16H50/30 , G16H50/20 , G16H30/20 , G16H10/60 , G06V40/18 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于眼动追踪的阿尔茨海默病智能筛查系统。该系统包括：数据捕获模块，该模块利用网络摄像头或手机摄像头捕捉被试者在日常环境下的眼动数据，同时保证眼动视频与观看视频的时间同步；数据预处理和分析模块，该模块对原始眼动数据进行清洗、特征提取、相似性分析和阿尔茨海默病的风险评估；用户界面模块，该模块提供直观易用的界面，允许用户启动检测、查看结果和接收反馈。本发明通过深入分析眼动特征，结合关键视觉时刻的比较，能准确识别与阿尔茨海默病相关的异常眼动模式，实现高精度的阿尔茨海默病风险评估，并且成本低、用户界面友好、适应性强。
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公开(公告)号：CN118633905A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410582885.4
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供一种基于汽车驾驶环境的神经系统疾病预警与监测方法及装置，属于信息处理技术领域。所述方法包括：在训练数据集上训练异常驾驶行为预警模型；采集目标车辆行驶过程中的目标驾驶员状态数据、目标车辆行驶数据、目标车辆行驶状态和目标车辆环境；结合目标车辆行驶状态和目标车辆环境，对目标驾驶员状态数据以及目标车辆行驶数据进行关键特征提取，并通过将该特征应用于所述异常驾驶行为预警模型，得到预警与监测结果。本发明能够在汽车驾驶舱环境内实现神经疾病的预警和监测，从而可以更好地保护使用人的隐私。
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公开(公告)号：CN118612360B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410603073.3
申请日：2024-05-15
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04N5/265 , A61B5/00 , A61B3/113 , G06F18/22 , G06F16/735 , G06F16/75 , G06F16/783 , G06V20/40
Abstract: 本发明涉及一种用于阿尔茨海默病筛查的视频制作方法和装置。该方法包括：收集健康受试者在观看视频时的眼动数据并进行数据预处理，包括对其进行时间窗口划分；针对每个时间窗口计算不同受试者眼动数据的相似性分数，并通过预设的阈值筛选高相似性视频片段；对高相似性视频片段提取代表性眼动特征；收集阿尔茨海默病患者在观看相同视频时的眼动数据，计算其与代表性眼动特征的相似性分数，并通过预设的阈值筛选能够显著区分阿尔茨海默病患者和健康受试者的视频片段；检查筛选出的视频片段是否相邻，对相邻的视频片段进行合并。本发明提高了视频片段相似性比较的全面性和准确性，能够更准确地比较和分析眼动数据，为研究和诊断提供更可靠的依据。
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公开(公告)号：CN118576207A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410603071.4
申请日：2024-05-15
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: A61B5/16 , A61B5/00 , G16H50/30 , G16H50/20 , G16H30/20 , G16H10/60 , G06V40/18 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于眼动追踪的阿尔茨海默病智能筛查系统。该系统包括：数据捕获模块，该模块利用网络摄像头或手机摄像头捕捉被试者在日常环境下的眼动数据，同时保证眼动视频与观看视频的时间同步；数据预处理和分析模块，该模块对原始眼动数据进行清洗、特征提取、相似性分析和阿尔茨海默病的风险评估；用户界面模块，该模块提供直观易用的界面，允许用户启动检测、查看结果和接收反馈。本发明通过深入分析眼动特征，结合关键视觉时刻的比较，能准确识别与阿尔茨海默病相关的异常眼动模式，实现高精度的阿尔茨海默病风险评估，并且成本低、用户界面友好、适应性强。
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公开(公告)号：CN118612360A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410603073.3
申请日：2024-05-15
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04N5/265 , A61B5/00 , A61B3/113 , G06F18/22 , G06F16/735 , G06F16/75 , G06F16/783 , G06V20/40
Abstract: 本发明涉及一种用于阿尔茨海默病筛查的视频制作方法和装置。该方法包括：收集健康受试者在观看视频时的眼动数据并进行数据预处理，包括对其进行时间窗口划分；针对每个时间窗口计算不同受试者眼动数据的相似性分数，并通过预设的阈值筛选高相似性视频片段；对高相似性视频片段提取代表性眼动特征；收集阿尔茨海默病患者在观看相同视频时的眼动数据，计算其与代表性眼动特征的相似性分数，并通过预设的阈值筛选能够显著区分阿尔茨海默病患者和健康受试者的视频片段；检查筛选出的视频片段是否相邻，对相邻的视频片段进行合并。本发明提高了视频片段相似性比较的全面性和准确性，能够更准确地比较和分析眼动数据，为研究和诊断提供更可靠的依据。
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