公开(公告)号：CN119230086A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411293871.7

申请日：2024-09-14

Applicant: 安徽医科大学第二附属医院

Inventor： 叶静 ,  李萍 ,  汪若文 ,  裴文婧 ,  刘辉 ,  刘鹏程 ,  孙晓 ,  马长秀 ,  张习伟 ,  赵大海 ,  崔丰麒

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/766 ,  G16H30/40 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了基于深度卷积神经网络的COPD焦虑抑郁筛查方法及系统，涉及疾病筛查技术领域，获取患者的采样视频，对患者的采样视频进行面部特征提取和语音特征提取，得到患者的文本特征和患者的音频特征；将患者的文本特征和患者的音频特征在通道维度进行融合，得到多维度融合特征；将多维度融合特征输入至预先建立的回归与分类焦虑抑郁筛查模型内，输出得到患者的焦虑抑郁筛查结果。

公开(公告)号：CN117457201A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311403818.3

申请日：2023-10-27

Applicant: 安徽医科大学第二附属医院 ,  合肥中聚源智能科技有限公司

Inventor： 刘辉 ,  陈欣 ,  徐骜 ,  叶静 ,  刘鹏程 ,  王方兵 ,  马长秀 ,  张习伟 ,  赵大海

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G16H70/20

Abstract: 本发明公开了一种非接触式的肺结节患者的焦虑抑郁筛查方法，包括以下步骤，(1)数据采集；(2)数据预处理；(3)模型设计与训练；(4)多模态融合；(5)回归及分类。将医学病理特征作为模态之一，可以使得患者的肺结节病理特征与焦虑、抑郁程度联系在一起，多模态特征对齐之后在通道维度进行融合，可以充分利用不同模态的信息，提高了模型的表现能力、泛化能力和可解释性，提出的基于回归与分类的损失函数，可以更好的利用焦虑抑郁得分与程度的规则约束，为多模态模型提供更全面、更丰富的数据输入，从而增强模型的表达能力、解释性和预测性能，并为相关医学研究和临床实践提供有价值的信息和帮助。