公开(公告)号：CN116644270A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310597573.6

申请日：2023-05-25

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  哈尔滨医科大学

Inventor： 霍鑫 ,  孟姣 ,  张黎明 ,  赵辉 ,  代亚美 ,  周珊珊 ,  王勋 ,  林静涵 ,  王洋 ,  李琦 ,  章国江

IPC: G06F18/00 ,  A61B5/22 ,  A61B5/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于递归图和宽度学习的肌强直评估方法及系统，涉及机器学习技术领域，用以解决现有模型对于输入的肌张力信号分类不准的问题。本发明的技术要点包括：采集不同人的肌张力时间序列信号，并对肌张力时间序列信号进行预处理；利用预处理后的肌张力时间序列信号构建递归图；提取不同人的肌张力时间序列信号所对应的基于递归图的量化特征；将量化特征输入基于宽度学习的分类模型中进行训练，获取训练好的分类模型；提取待测的肌张力时间序列信号所对应的量化特征，并将其输入训练好的分类模型中获取肌强直预测结果。本发明在实现时间序列可视化同时可获取具有明显区分度的肌张力特征，可满足肌强直评估中对评估准确率和效率的要求。

公开(公告)号：CN113705649B

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202110959839.8

申请日：2021-08-20

Applicant: 哈尔滨医科大学 ,  哈尔滨工业大学

Inventor： 张黎明 ,  霍鑫 ,  王勋 ,  代亚美 ,  林静涵 ,  王洋 ,  孟姣 ,  牛庆然 ,  赵辉 ,  刘军考 ,  章国江

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10

Abstract: 一种基于EMD‑SVD特征提取的手部震颤检测方法及系统，涉及机器学习技术领域，用以解决现有的手部震颤检测系统不能快速、准确地对采集的手部数据进行有效分类的问题。本发明的技术要点包括：利用手部震颤检测装置采集手部数据的时间序列，基于EMD方法进行信号处理，得到时间序列中的本征模态函数，采用SVD方法提取本征模态函数矩阵中的奇异值，得到手部震颤数据的有效特征，最后通过SVM分类器构建多分类策略，对上述特征进行分类，进而达到手部震颤检测的目的。本发明可应用于临床医疗上以判断患者手部是否存在震颤。

公开(公告)号：CN113240018B

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202110544233.8

申请日：2021-05-19

Applicant: 哈尔滨医科大学 ,  哈尔滨工业大学

Inventor： 张黎明 ,  代亚美 ,  赵辉 ,  王勋 ,  林静涵 ,  王洋 ,  孟姣 ,  牛庆然 ,  章国江 ,  霍鑫

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于误差反向传播算法的手绘图形分类方法及系统，涉及神经网络技术领域，用以解决现有技术不能对手绘图像数据进行有效分类的问题。本发明的技术要点包括：设计一个或多个规则图形描绘模板；根据规则图形描绘模板获取手绘图像数据；对手绘图像数据进行预处理；构建并训练BP神经网络模型；将待分类手绘图像数据输入训练好的BP神经网络模型，获取分类结果。本发明可以区分出书写轨迹之间细微的差异，对于书写者是否存在震颤的划分更为精准。本发明可应用于临床医疗上以判断患者手部是否存在震颤。

公开(公告)号：CN112075940A

公开(公告)日：2020-12-15

申请号：CN202010996323.6

申请日：2020-09-21

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  哈尔滨医科大学

Inventor： 霍鑫 ,  张黎明 ,  牛庆然 ,  赵辉 ,  章国江 ,  代亚美 ,  马杰 ,  刘军考 ,  王洋 ,  孟姣

IPC: A61B5/11 ,  A61B5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 一种基于双向长短时记忆神经网络的震颤检测系统，涉及人工智能领域，针对现有技术中震颤检测存在准确性低的问题，包括：手部检测模块和模型预测模块；所述手部检测模块包括震颤数据采集单元和震颤数据处理单元；所述震颤数据采集单元用于采集手部三轴加速度信号；所述震颤数据处理单元用于将手部三轴加速度信号转化为手部三轴加速度数据；所述模型预测模块包括手部震颤数据处理单元和模型训练单元；所述手部震颤数据处理单元用于对接收到的三轴加速度数据进行处理，得到训练集和测试集；所述模型训练单元用于利用训练集和测试集对模型进行训练，得到训练好的模型。本发明用于震颤检测，检测效率高。

公开(公告)号：CN113705649A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202110959839.8

申请日：2021-08-20

Applicant: 哈尔滨医科大学 ,  哈尔滨工业大学

Inventor： 张黎明 ,  霍鑫 ,  王勋 ,  代亚美 ,  林静涵 ,  王洋 ,  孟姣 ,  牛庆然 ,  赵辉 ,  刘军考 ,  章国江

IPC: G06K9/62

Abstract: 一种基于EMD‑SVD特征提取的手部震颤检测方法及系统，涉及机器学习技术领域，用以解决现有的手部震颤检测系统不能快速、准确地对采集的手部数据进行有效分类的问题。本发明的技术要点包括：利用手部震颤检测装置采集手部数据的时间序列，基于EMD方法进行信号处理，得到时间序列中的本征模态函数，采用SVD方法提取本征模态函数矩阵中的奇异值，得到手部震颤数据的有效特征，最后通过SVM分类器构建多分类策略，对上述特征进行分类，进而达到手部震颤检测的目的。本发明可应用于临床医疗上以判断患者手部是否存在震颤。

公开(公告)号：CN113240018A

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN202110544233.8

申请日：2021-05-19

Applicant: 哈尔滨医科大学 ,  哈尔滨工业大学

Inventor： 张黎明 ,  代亚美 ,  赵辉 ,  王勋 ,  林静涵 ,  王洋 ,  孟姣 ,  牛庆然 ,  章国江 ,  霍鑫

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于误差反向传播算法的手绘图形分类方法及系统，涉及神经网络技术领域，用以解决现有技术不能对手绘图像数据进行有效分类的问题。本发明的技术要点包括：设计一个或多个规则图形描绘模板；根据规则图形描绘模板获取手绘图像数据；对手绘图像数据进行预处理；构建并训练BP神经网络模型；将待分类手绘图像数据输入训练好的BP神经网络模型，获取分类结果。本发明可以区分出书写轨迹之间细微的差异，对于书写者是否存在震颤的划分更为精准。本发明可应用于临床医疗上以判断患者手部是否存在震颤。