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公开(公告)号：CN107451385B
公开(公告)日：2021-04-27
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
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。
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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。
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公开(公告)号：CN109717833A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811416598.7
申请日：2018-11-26
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开一种基于人体运动姿态的神经疾病辅助诊断系统，属于智能医疗领域，通过将检查者的运动姿态进行量化，从人体运动姿态数据中提取23维步态相关特征，输入到分类预测模型中，以对检查者进行诊断，将对检查者诊断的结果生成可视化运动功能检查报告，并提供辅助诊断建议。
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公开(公告)号：CN103956171A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410128613.3
申请日：2014-04-01
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: G10L25/63
Abstract: 本发明公开了一种多通道简易精神状态(MMSE)检测系统。本发明利用平板电脑、数字化输入板和语音的多通道输入，建立一种基于多通道信息融合的简易精神状态（MMSE）新型电子化检测系统，从而能有效的提高MMSE的检查速度、量化认知与手部运动功能数据、量化构音及发音数据，提高检查的效率、综合性和客观性。该方法融合了电子化检查量表、数字化输入板的多通道输入、发音信息的分析。通过电子化的系统来提高检查的效率，多通道融合的方法来建立认知与运动、发音信息的数据模型，建立客观定量的MMSE分析系统。
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公开(公告)号：CN116228709A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310184745.7
申请日：2023-03-01
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 , G06V10/764 , G06T7/73 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16H50/20 , G16H30/20 , G16H30/40
Abstract: 本发明提出一种胰腺实性占位病灶的交互式超声内镜图像识别方法，涉及计算机视觉目标检测任务技术领域，通过收集汇总胰腺实性占位病灶的原始EUS视频流，对EUS图像进行识别分类，再对分类的普通EUS图像、EUS弹性成像图像和EUS多普勒图像这三种EUS图像进行标注，标注胰腺实性占位病灶的位置、数量和类别，生成训练集来训练YOLOv5网络模型，利用训练好的模型预测识别将待检测的原始EUS视频流或单帧图像，后续通过人工校验更新训练集，实现模型的迭代更新。本发明能够从EUS图像中对胰腺实性占位病灶信息进行更加准确的识别和提取，大幅提高对胰腺实性占位病灶信息检测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109717831B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201811416118.7
申请日：2018-11-26
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开一种基于触控手势的非干扰式神经系统疾病辅助检测系统，属于数字医疗领域，主要基于训练好的神经系统疾病诊断模型K，利用待诊断的受试者触屏过程中的触屏动作，收集手势操作数据，通过神经系统疾病诊断模型进行判断，定量化分析、挖掘疾病更多的信息，可以应用于疾病早期诊断、预防和康复状态监控中，达到防患于未然的作用。
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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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公开(公告)号：CN109717832A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811416120.4
申请日：2018-11-26
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开一种基于手写文字输入的手部运动功能分析装置，属于计算机应用及医疗康复领域，通过使用压力触摸屏和加速度传感器采集用户在日常手机操作时手写文字输入的信号，输入到一用于手部运动功能评价的病理数据模型中，实时分析病理特征，对用户的手部运动功能进行评价，进而作为帕金森等神经系统疾病的诊断依据。
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公开(公告)号：CN109717831A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811416118.7
申请日：2018-11-26
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开一种基于触控手势的非干扰式神经系统疾病辅助检测系统，属于数字医疗领域，主要基于训练好的神经系统疾病诊断模型K，利用待诊断的受试者触屏过程中的触屏动作，收集手势操作数据，通过神经系统疾病诊断模型进行判断，定量化分析、挖掘疾病更多的信息，可以应用于疾病早期诊断、预防和康复状态监控中，达到防患于未然的作用。
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公开(公告)号：CN107045393A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201610081222.X
申请日：2016-02-05
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: G06F3/0354 , G06F3/0346
CPC classification number: G06F3/03545 , G06F3/0346
Abstract: 本发明属于数字医疗领域，具体涉及一种利用数字笔的轨迹、压力、笔身三维姿态的连线测试(TMT)多通道数据采集方法及系统。本发明利用数字笔的多通道输入，建立一种基于数字笔的连线测试(TMT)新型数据采集方法，从而能有效量化认知与手部运动功能数据，提高疾病信息判断的综合性和客观性。融合了数字笔的多种通道输入(笔尖轨迹、笔尖压力、笔尾三维倾角、笔身自转角等)。通过多通道融合的方法来建立时间相关的TMT数据模型，为认知‑运动功能评价方法建立基础。
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