-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
Patent Agency Ranking
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。
-
公开(公告)号：CN118902388A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410896586.8
申请日：2024-07-05
Applicant: 灵犀云医学科技(北京)有限公司
IPC: A61B5/00 , G16H80/00 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , A61B5/369 , A61B5/372
Abstract: 本申请提供了一种实时癫痫发作监测方法，包括：采集脑电信号数据，对预处理后的脑电信号数据进行滤波，截取滤波后的目标脑电信号，得到脑电信号数据集；基于变分自编码器结构构建脑电预训练大模型，并对脑电预训练大模型进行训练；提取脑电片段特征，将脑电片段特征输入至癫痫发作检测模型，以对癫痫发作进行实时检测。本发明基于大量脑电数据训练脑电预训练模型提取脑电特征，通过后续分类模型和标注脑电数据对癫痫发作片段进行检测，减少脑电噪声及癫痫发作数据有限等的影响，提高癫痫发作检出效果。同时基于预训练模型的发作检测方法可以提高计算效率，缩短发作检测需要的脑电样本长度，使发作的实时检查成为可能。
-
公开(公告)号：CN116942183A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310813275.6
申请日：2023-07-04
Applicant: 灵犀云医学科技(北京)有限公司
IPC: A61B5/372 , G06F18/10 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06N3/047 , G06F18/213 , G06F18/241 , A61B5/00 , G06F123/02
Abstract: 本申请提出用于预测脑龄的方法和设备。该方法包括：获取受试者在清醒状态下的脑电图EEG信号；对EEG信号进行伪差检测和分段以选取满足信号质量要求的多个EEG信号片段；将满足信号质量要求的多个EEG信号片段转换为时频图数据；以及使用神经网络模型基于时频图数据预测与满足信号质量要求的多个EEG信号片段对应的受试者的脑龄。相比使用睡眠状态下的EEG信号，本申请可以使用受试者在清醒状态下的EEG信号在更短时间段内或实时动态地监测大脑的脑龄及其变化。
-
公开(公告)号：CN115317002A
公开(公告)日：2022-11-11
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
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。
-
公开(公告)号：CN115067877A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210511135.9
申请日：2022-05-11
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发作的方法和设备。该方法包括获取受试者在多个导联通道上的脑电图信号，脑电图信号具有多个信号片段；基于脑电图信号的时间特征和频率特征从多个信号片段中提取候选信号片段；以及分析候选信号片段的相关性指标以确定候选信号片段是否指示癫痫发作。本申请的方案可以获得准确性和敏感性更高的癫痫发作检测结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.055 seconds)
