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公开(公告)号：CN117653021A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202211057230.2
申请日：2022-08-31
Applicant: 北京大学第一医院 , 灵犀云医学科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种PICU癫痫发作的检测系统及存储介质，其存储介质上存储程序，所述程序被处理器执行时实现以下步骤：实时采集癫痫受试者的脑电信号数据、心电信号数据以及肌电信号数据；将所述脑电信号数据分割成多个脑电信号数据片段，并通过对每个脑电信号数据片段分别进行检测，得到可疑癫痫脑电信号数据片段；根据可疑癫痫脑电信号数据片段，获取心电信号数据片段和肌电信号数据片段，并通过对所述可疑癫痫脑电信号数据片段、心电信号数据片段和肌电信号数据片段分别进行特征提取，得到脑电可疑片段特征、心电可疑片段特征以及肌电可疑片段特征；并利用其检测所述可疑癫痫脑电信号数据片段是否为真实癫痫发作片段。
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公开(公告)号：CN115317002B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210773962.5
申请日：2022-07-01
Applicant: 灵犀云医学科技(北京)有限公司
IPC: A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/22 , G06F18/23213
Abstract: 提出用于确定脑电图EEG的微状态的方法和设备。该方法包括获取受试者在多个导联通道上的脑电图信号；基于与正常的脑电图信号对应的参考微状态对脑电图信号进行聚类；以及基于聚类的结果生成与受试者对应的微状态模板以确定微状态。该方法可以可以降低对所采集的EEG信号质量的严格要求，降低聚类分析方法对EEG信号中的噪声的敏感性，保持微状态分析方法的准确性和高效性。
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公开(公告)号：CN117562558A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311525350.5
申请日：2023-11-15
Applicant: 灵犀云医学科技(北京)有限公司
Abstract: 本申请提出基于个体特异性参数进行神经调控的方法和设备。该方法包括获取具有神经疾病的患者的神经电生理信号，基于神经电生理信号确定与所述患者相关的个体特异性参数，基于个体特异性参数确定神经调控操作参数，以及基于神经调控操作参数采用与神经电生理信号采集设备兼容的神经调控装置对患者进行神经调控操作。本申请的方案可以实现更精准和动态的神经调节效果。
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公开(公告)号：CN116726386A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310585742.4
申请日：2023-05-23
Applicant: 灵犀云医学科技(北京)有限公司
Abstract: 本申请涉及医疗技术领域，尤其涉及一种经颅交流电刺激方法及装置。该方法包括：提取目标脑电数据中alpha频率的峰值，得到目标alpha频率；根据所述目标alpha频率对所述目标人员进行经颅交流电刺激。本申请通过提取目标人员的目标alpha频率，以目标alpha频率对该目标人员进行经颅交流电刺激治疗，刺激前先采集3秒脑电数据，根据采集的脑电数据预判刺激频率的相位与目标人员alpha波的相位差，同时根据预判的相位差确定刺激开始时间启动刺激，刺激过程中，会实时采集目标导联的脑电信号，实时分析个体alpha频率的峰值和相位值，动态调整刺激频率和相位度数。
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公开(公告)号：CN119361130A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411896175.5
申请日：2024-12-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 灵犀云医学科技(北京)有限公司
IPC: G16H50/20 , A61B5/16 , A61B5/369 , A61B5/00 , G16H50/30 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种基于迁移学习的ALS患者抑郁风险评估系统，包括：数据采集单元，用于采集待评估ALS患者的脑电数据；源域抑郁风险评估单元，基于非ALS患者脑电数据样本集预训练得到，包括用于对脑电数据集进行脑电特征提取的特征提取模块和用于进行抑郁风险分类预测的抑郁风险分类模块；目标域特征适应模块，设置于特征提取模块和抑郁风险分类模块之间，用于基于非ALS患者脑电数据样本集对应的脑电特征数据对提取得到的待评估ALS患者的脑电特征进行筛选和修正，并输入抑郁风险分类模块预测得到待评估ALS患者的抑郁风险。本发明解决了现有技术中的抑郁风险评估没有考虑到ALS疾病因素对于抑郁判断的影响，导致对于ALS患者抑郁风险评估准确性差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114869301B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210367395.3
申请日：2022-04-08
Applicant: 灵犀云医学科技(北京)有限公司
Abstract: 本申请提出用于检测癫痫样放电的方法，包括：获取患者在癫痫发作间期的脑电图信号，其中脑电图信号包括在至少一个导联通道上的一个或多个信号片段，每个信号片段包括一个或多个信号子片段；对信号子片段进行特征匹配以识别存在癫痫样放电的信号子片段；以及确定癫痫样放电的统计数据。该方法可以使用自动化检测方法有效降低医务人员的工作量和误检概率并提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN119361130B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411896175.5
申请日：2024-12-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 灵犀云医学科技(北京)有限公司
IPC: G16H50/20 , A61B5/16 , A61B5/369 , A61B5/00 , G16H50/30 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种基于迁移学习的ALS患者抑郁风险评估系统，包括：数据采集单元，用于采集待评估ALS患者的脑电数据；源域抑郁风险评估单元，基于非ALS患者脑电数据样本集预训练得到，包括用于对脑电数据集进行脑电特征提取的特征提取模块和用于进行抑郁风险分类预测的抑郁风险分类模块；目标域特征适应模块，设置于特征提取模块和抑郁风险分类模块之间，用于基于非ALS患者脑电数据样本集对应的脑电特征数据对提取得到的待评估ALS患者的脑电特征进行筛选和修正，并输入抑郁风险分类模块预测得到待评估ALS患者的抑郁风险。本发明解决了现有技术中的抑郁风险评估没有考虑到ALS疾病因素对于抑郁判断的影响，导致对于ALS患者抑郁风险评估准确性差的问题。
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公开(公告)号：CN117198531A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311131198.2
申请日：2023-09-04
Applicant: 灵犀云医学科技(北京)有限公司 , 首都医科大学附属北京安定医院
IPC: G16H50/30 , G16H20/70 , G16H10/60 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/2411 , G06F18/2113 , G06F18/25 , A61B5/16 , A61B5/372 , A61B5/00
Abstract: 本申请公开了一种情绪障碍评估模型的构建方法，包括：数据预处理、脑电通道融合、特征数据集构建、特征分组、特征的分类性能评价、样本抽样分组、基于置换检验的特征筛选、优势特征筛选、评估模型建立。通过本申请提供的方法可以构建出一种使得情绪障碍评估结果相对稳定的评估模型，通过此模型可以辅助医生诊疗是否患病，以及抑郁和双相情感障碍。另外，针对评估结果，我们进行了定量统计并可视化，方便医生参考。
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公开(公告)号：CN114869301A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210367395.3
申请日：2022-04-08
Applicant: 灵犀云医学科技(北京)有限公司
Abstract: 本申请提出用于检测癫痫样放电的方法，包括：获取患者在癫痫发作间期的脑电图信号，其中脑电图信号包括在至少一个导联通道上的一个或多个信号片段，每个信号片段包括一个或多个信号子片段；对信号子片段进行特征匹配以识别存在癫痫样放电的信号子片段；以及确定癫痫样放电的统计数据。该方法可以使用自动化检测方法有效降低医务人员的工作量和误检概率并提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN119811666A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411896173.6
申请日：2024-12-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 灵犀云医学科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种ALS患者抑郁风险预测模型构建方法及设备，该方法包括：基于非ALS患者脑电数据样本集训练得到非ALS患者的抑郁风险预测模型；获取多个ALS抑郁患者及ALS非抑郁患者的脑电数据，构建得到ALS训练样本集；在抑郁风险预测模型的特征提取模块和抑郁风险分类模块之间构建ALS抑郁风险迁移学习模块，用于对ALS脑电特征进行筛选和修正，以得到适应抑郁风险分类模块的特征分布；利用ALS训练样本集和损失函数对初步构建的ALS患者抑郁风险预测模型进行迭代训练，得到收敛的ALS患者抑郁风险预测模型。本发明解决了现有技术中的ALS患者脑电数据难以大量获取，难以训练得到可用于ALS患者的高准确率的抑郁风险预测模型，导致对于ALS患者抑郁风险评估准确性差的问题。
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