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公开(公告)号：CN118053591B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410457125.0
申请日：2024-04-16
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084 , A61B5/11 , A61B5/107 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于时变图卷积网络和图相似度计算的智能康复评估方法和系统。该方法共四个步骤：数据采集，利用可穿戴设备或摄像头采集患者的运动数据；数据预处理：包括信号数据和视频数据的预处理；数据准备：将原始数据转化为时变图结构数据；智能评估：利用时变图卷积网络技术对图结构进行学习和特征提取，然后通过图相似度计算方法比较患者的数据与标准数据，从而实现对患者的康复动作的评估。本发明不仅能够全面获取患者行为特征，还能够有效地利用图结构信息，完成患者运动功能整体的评估和患者部分身体部位运动和协同运动的标准度评估，大大提高了评估的准确性和可靠性；本发明具有较高的临床应用价值和广泛的应用推广前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117892207B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410304839.8
申请日：2024-03-18
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06F18/2321 , A61B5/369 , A61B5/389 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明提出了一种多元强相关信号数据增强和数据均衡方法。本发明一共四个步骤：数据采集，通过惯性传感器，脑电传感器，肌电传感器采集康复过程的信号数据；数据预处理；数据增强和均衡化，采用VAE作为编码器，多元多智能体生成器作为生成器生成信号，并且采用回归模型刻画多元信号之间的相关性；生成数据质量检测。通过该发明，可以完成数据增强，增加多元相关信号数据数据量，为康复工程建模提供更多数据，增加模型的泛化能力，提高模型的精准度；可以完成数据均衡，针对性的生成某类信号，为康复工程建模提供更加均衡的数据集，提高模型的准确率。
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公开(公告)号：CN118053591A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410457125.0
申请日：2024-04-16
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084 , A61B5/11 , A61B5/107 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于时变图卷积网络和图相似度计算的智能康复评估方法和系统。该方法共四个步骤：数据采集，利用可穿戴设备或摄像头采集患者的运动数据；数据预处理：包括信号数据和视频数据的预处理；数据准备：将原始数据转化为时变图结构数据；智能评估：利用时变图卷积网络技术对图结构进行学习和特征提取，然后通过图相似度计算方法比较患者的数据与标准数据，从而实现对患者的康复动作的评估。本发明不仅能够全面获取患者行为特征，还能够有效地利用图结构信息，完成患者运动功能整体的评估和患者部分身体部位运动和协同运动的标准度评估，大大提高了评估的准确性和可靠性；本发明具有较高的临床应用价值和广泛的应用推广前景。
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公开(公告)号：CN115644823A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211589687.8
申请日：2022-12-12
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了康复效果动态预测及个体化干预方法和系统，首先获取患者综合康复评估、康复干预方案、康复规律和康复应用场景等多源时空信息数据并进行预处理、相关性分析和迁移验证，以及多源时空特征提取和融合；接着建立康复效果动态预测与个体化干预模型，并通过反馈优化和迭代更新模块对模型进行迭代和优化，动态预测康复结果；通过预测康复结果与临床评定结果对比，动态反馈优化模型，并动态更新康复处方；最后，将系统部署在本地或云服务器上应用。本发明建立康复效果动态预测和个体化干预模型，通过模型自学习和康复处方动态更新和迭代，使康复效果最优化，此时康复干预方案最优，随着时间推移，即可得到个体化全程最优康复干预方案。
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公开(公告)号：CN117892207A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410304839.8
申请日：2024-03-18
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06F18/2321 , A61B5/369 , A61B5/389 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明提出了一种多元强相关信号数据增强和数据均衡方法。本发明一共四个步骤：数据采集，通过惯性传感器，脑电传感器，肌电传感器采集康复过程的信号数据；数据预处理；数据增强和均衡化，采用VAE作为编码器，多元多智能体生成器作为生成器生成信号，并且采用回归模型刻画多元信号之间的相关性；生成数据质量检测。通过该发明，可以完成数据增强，增加多元相关信号数据数据量，为康复工程建模提供更多数据，增加模型的泛化能力，提高模型的精准度；可以完成数据均衡，针对性的生成某类信号，为康复工程建模提供更加均衡的数据集，提高模型的准确率。
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公开(公告)号：CN115644823B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211589687.8
申请日：2022-12-12
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种康复效果动态预测及个体化干预系统，首先获取患者综合康复评估、康复干预方案、康复规律和康复应用场景等多源时空信息数据并进行预处理、相关性分析和迁移验证，以及多源时空特征提取和融合；接着建立康复效果动态预测与个体化干预模型，并通过反馈优化和迭代更新模块对模型进行迭代和优化，动态预测康复结果；通过预测康复结果与临床评定结果对比，动态反馈优化模型，并动态更新康复处方；最后，将系统部署在本地或云服务器上应用。本发明建立康复效果动态预测和个体化干预模型，通过模型自学习和康复处方动态更新和迭代，使康复效果最优化，此时康复干预方案最优，随着时间推移，即可得到个体化全程最优康复干预方案。
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