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公开(公告)号：CN118161166B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410591420.5
申请日：2024-05-14
Applicant: 吉林大学
IPC: A61B5/16 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0464 , A61B5/1455 , A61B5/369 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于ERP‑fNIRS的抑郁症状特性识别方法及装置，针对抑郁病症的核心症状识别的需求，重新设计新型ERP任务范式，并联合fNIRS信号同步记录脑部组织的血氧活动以有效监测脑功能状态，利用OFSLLES策略对高度非线性的ERP‑fNIRS多模态数据降维后，从中提取到抑郁病症信号特征并构建特征数据样本，之后结合具有双结构的CAG神经网络进行核心症状特征信息的融合，对抑郁病症实现精准分辨。本发明有效解决了抑郁症核心病症特性检测的痛点，极大提升了病症识别精度，从而可智能化地辅助医生对抑郁症进行判断和评估，并提供了客观、可量化的检测指标，为抑郁症的个体化精准诊疗打开新思路。
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公开(公告)号：CN118161166A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410591420.5
申请日：2024-05-14
Applicant: 吉林大学
IPC: A61B5/16 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0464 , A61B5/1455 , A61B5/369 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于ERP‑fNIRS的抑郁症状特性识别方法及装置，针对抑郁病症的核心症状识别的需求，重新设计新型ERP任务范式，并联合fNIRS信号同步记录脑部组织的血氧活动以有效监测脑功能状态，利用OFSLLES策略对高度非线性的ERP‑fNIRS多模态数据降维后，从中提取到抑郁病症信号特征并构建特征数据样本，之后结合具有双结构的CAG神经网络进行核心症状特征信息的融合，对抑郁病症实现精准分辨。本发明有效解决了抑郁症核心病症特性检测的痛点，极大提升了病症识别精度，从而可智能化地辅助医生对抑郁症进行判断和评估，并提供了客观、可量化的检测指标，为抑郁症的个体化精准诊疗打开新思路。
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公开(公告)号：CN118830858B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411330031.3
申请日：2024-09-24
Applicant: 吉林大学第一医院 , 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N20/10 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电图的脑功能状态检测方法、装置及设备，涉及脑电信号数据处理技术领域。本发明的构思在于并不直接处理脑电信号，而是将选定的导联脑电图数据进行分片，并利用机器学习算法预测数据状态，然后对目标数据片段进行差分及动态均方根计算，由此可以去除低频扰动的干扰，且无需对信号进行标准化，实现自动且精准识别出脑电图中不同数据状态，使得指标计算过程更为直观、简单、算力需求低且准确率高。本发明可以对任意长度的脑电图数据进行自动化判读，填补了自动化判读脑电图数据状态在该场景中的空白，且实现了估算爆发抑制比，以便辅助用于医师的诊断、治疗，进而可以大大减轻临床医生工作负担，提高其工作效率和诊疗准确度。
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公开(公告)号：CN117137488B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311405231.6
申请日：2023-10-27
Abstract: 优点。本发明公开了一种基于脑电数据与面部表情影像的抑郁症病症辅助识别方法，本发明的主要设计构思在于，围绕抑郁人群冲突处理障碍及负性偏向的核心症状，有机结合脑电生理指标及面部影像指标，评测其冲突处理障碍的程度，进而为抑郁症的识别及预估的提炼出客观、量化指标。具体是基于预设的实验范式执行脑电刺激实验，并同步采集被试的面部表情影像数据及个体脑电数据，经解析得到N270波形后，对面部表情影像数据及N270波形进行多特征提取，再将多特征整合后输入经训练的神经网络模型，输出抑郁(56)对比文件彭焱 等.抑郁症患者冲突信息认知加工能力受损： 来自事件相关电位N270的证据《.中国健康心理学杂志》.2022,第30卷(第10期),全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117633667A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410111262.9
申请日：2024-01-26
IPC: G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F18/2113 , G06F18/2132 , G06F18/25 , G06N20/20 , G06N3/006 , G06N7/08 , A61B5/16 , A61B5/395 , A61B5/397
Abstract: 本发明公开了一种基于N270波形的抑郁症病症识别方法、装置及设备，以事件相关电位N270波形为对象，基于N270固有的特征以及在抑郁症人群中具有的显著特异性及灵敏度，结合随机森林的高效性、可解释性及可视化性，构建出基于N270的抑郁症脑电活动指标分类模型，用于对实际输入的N270信号进行特征提取及推演，从而输出可以用于表征病症与否的分类结果。本发明与N270任务范式相互验证，为抑郁症的表征预测、医生诊断及治疗预后等环节提供客观、敏感、可量化的检测指标，为抑郁症的个体化精准诊疗提供一种结合计算机技术的辅助新方法，体现出准确性高、鲁棒性强、误差率低、运行速度快的优点。
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公开(公告)号：CN117137488A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311405231.6
申请日：2023-10-27
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电数据与面部表情影像的抑郁症病症辅助识别方法，本发明的主要设计构思在于，围绕抑郁人群冲突处理障碍及负性偏向的核心症状，有机结合脑电生理指标及面部影像指标，评测其冲突处理障碍的程度，进而为抑郁症的识别及预估的提炼出客观、量化指标。具体是基于预设的实验范式执行脑电刺激实验，并同步采集被试的面部表情影像数据及个体脑电数据，经解析得到N270波形后，对面部表情影像数据及N270波形进行多特征提取，再将多特征整合后输入经训练的神经网络模型，输出抑郁症病症辅助识别结果。本发明不仅能够提供辅助医生利用实验波形及影像数据辨识抑郁症的客观指标，还具有准确性高、鲁棒性强、误差率低的优点。
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公开(公告)号：CN118830858A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411330031.3
申请日：2024-09-24
Applicant: 吉林大学第一医院 , 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
IPC: A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N20/10 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电图的脑功能状态检测方法、装置及设备，涉及脑电信号数据处理技术领域。本发明的构思在于并不直接处理脑电信号，而是将选定的导联脑电图数据进行分片，并利用机器学习算法预测数据状态，然后对目标数据片段进行差分及动态均方根计算，由此可以去除低频扰动的干扰，且无需对信号进行标准化，实现自动且精准识别出脑电图中不同数据状态，使得指标计算过程更为直观、简单、算力需求低且准确率高。本发明可以对任意长度的脑电图数据进行自动化判读，填补了自动化判读脑电图数据状态在该场景中的空白，且实现了估算爆发抑制比，以便辅助用于医师的诊断、治疗，进而可以大大减轻临床医生工作负担，提高其工作效率和诊疗准确度。
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公开(公告)号：CN117649403B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410114861.6
申请日：2024-01-29
Applicant: 吉林大学第一医院 , 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于偏头痛的视频衍生面部血流脉动定量评测方法、装置及设备，本发明的主要设计构思在于，基于影像数据的光学体积描记成像技术，使用成像效果优异的视频采集系统采集被试面部影像，并使用人工智能和自动化算法提取面部特征点，划分面部皮肤血管小体区域以提取脉搏波形，并通过连续小波变换等方法对波形进行分析处理，建立面部皮肤血流脉动幅度和相位的时空变化模型，实现特定疾病导致的面部血流脉动的可视化成像，并对疾病发生及进展中的血流脉动非对称性和异步性进行动态监测。本发明为血流脉动相关疾病的预测、识别及预后提供客观、敏感、可量化和自动化的检测指标，为此类疾病的个体化精准诊疗提供可靠且精准的辅助支撑。
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公开(公告)号：CN117649403A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410114861.6
申请日：2024-01-29
Applicant: 吉林大学第一医院 , 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本发明公开了一种视频衍生面部血流脉动定量评测方法、装置及设备，本发明的主要设计构思在于，基于影像数据的光学体积描记成像技术，使用成像效果优异的视频采集系统采集被试面部影像，并使用人工智能和自动化算法提取面部特征点，划分面部皮肤血管小体区域以提取脉搏波形，并通过连续小波变换等方法对波形进行分析处理，建立面部皮肤血流脉动幅度和相位的时空变化模型，实现特定疾病导致的面部血流脉动的可视化成像，并对疾病发生及进展中的血流脉动非对称性和异步性进行动态监测。本发明为血流脉动相关疾病的预测、识别及预后提供客观、敏感、可量化和自动化的检测指标，为此类疾病的个体化精准诊疗提供可靠且精准的辅助支撑。
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