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公开(公告)号：CN119169398B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411674769.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , A61B5/00 , G16H50/20 , G06N3/0499 , G06T7/00 , G06V10/422 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供阿尔茨海默病预测模型训练方法、阿尔茨海默病预测方法及设备，训练方法包括：采用磁共振成像样本的脑室轮廓点云及第一深度学习模型得到第一阿尔茨海默病预测结果数据；采用经协变量校正后的脑室体积比数据及第二深度学习模型得到第二阿尔茨海默病预测结果数据；将第一阿尔茨海默病预测结果数据、第二阿尔茨海默病预测结果数据以及分类标签集中训练SVM模型以用于预测阿尔茨海默病预测融合结果。本申请能够聚焦脑室形态学特征并实现脑室形状的精准刻画，能够有效消除无关因素干扰，能够采用脑室多维数据进行集成学习，并能够有效提高阿尔茨海默病预测模型的分类性能和泛化能力，进而能够有效提高阿尔茨海默病预测效率及准确性。
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公开(公告)号：CN119230103A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411122942.7
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供基于手写识别的阿尔茨海默病风险预警方法、装置及系统，涉及健康信息处理技术领域，方法包括：在评测者手持蓝牙笔填纸质的诊断量表的过程中，自蓝牙笔实时接收手写识别数据；根据手写识别数据计算被测者的诊断量表分值并确定被测者的第一阿尔茨海默病患病风险等级；采用阿尔茨海默病风险预测模型确定被测者的第二阿尔茨海默病患病风险等级，并获取被测者的阿尔茨海默病风险预警结果数据。本申请能够适用于如老年人等不便使用电子量表的被测人群，并能够保证纸质量表数据处理的效率和自动化程度，能够有效提高阿尔茨海默病风险预警的准确性及可靠性，进而能够更好地实现针对被测者的阿尔茨海默病的辅助诊断。
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公开(公告)号：CN119169398A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411674769.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , A61B5/00 , G16H50/20 , G06N3/0499 , G06T7/00 , G06V10/422 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供阿尔茨海默病预测模型训练方法、阿尔茨海默病预测方法及设备，训练方法包括：采用磁共振成像样本的脑室轮廓点云及第一深度学习模型得到第一阿尔茨海默病预测结果数据；采用经协变量校正后的脑室体积比数据及第二深度学习模型得到第二阿尔茨海默病预测结果数据；将第一阿尔茨海默病预测结果数据、第二阿尔茨海默病预测结果数据以及分类标签集中训练SVM模型以用于预测阿尔茨海默病预测融合结果。本申请能够聚焦脑室形态学特征并实现脑室形状的精准刻画，能够有效消除无关因素干扰，能够采用脑室多维数据进行集成学习，并能够有效提高阿尔茨海默病预测模型的分类性能和泛化能力，进而能够有效提高阿尔茨海默病预测效率及准确性。
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