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公开(公告)号：CN117409969A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311508317.1
申请日：2023-11-13
Applicant: 深圳市臻络科技有限公司
Abstract: 本发明提供的一种帕金森病运动功能评估方法、装置及电子设备，包括：获取用户完成动作的图像数据和统一帕金森病评定量表的第三部分除肢体僵直及姿态稳定性评估题目的其他题目的评分；对图像数据进行预处理，得到预处理图像数据；提取预处理图像数据的面部特征和人体特征点的位置信息；将面部特征以及人体特征点的位置信息输入机器学习模型，输出用户的肢体僵直评分及姿态稳定性评分；根据肢体僵直评分及姿态稳定性评分以及其他题目的评分，确定用户统一帕金森病评定量表的第三部分得分，根据第三部分得分确定用户的帕金森病运动功能评估结果。该方法通过机器学习模型对图像中的面部特征以及人体特征点的位置信息进行直接评分，提升评估效率。
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公开(公告)号：CN114176575B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111496002.0
申请日：2021-12-08
Applicant: 深圳市臻络科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于步态运动信息进行早期PD和ET的鉴别方法，包括以下步骤：数据采集：对患者的诊断数据样本进行采集，收集多个参数信息；特征构建：将参数进行新的构建，得到214个单一特征；特征选择：首先对于每一个单一特征，计算在曼‑惠特尼U检验下的P值；根据P值的大小选择在统计上具有显著差异的单一特征作为显著的单一特征；然后将显著的单一特征代入相关算法中计算AUC值，利用AUC值的大小来选取特征；模型构建：构建加权平均集成分类模型；模型代入：将受试者的相关数据代入至加权平均集成分类模型内，从而对PD和ET进行鉴别。本发明通过对收集到的相关特征进行处理后建立模型，保证模型稳定可靠，从而能有效对PD和ET进行有效鉴别。
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公开(公告)号：CN114176575A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111496002.0
申请日：2021-12-08
Applicant: 深圳市臻络科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于步态运动信息进行早期PD和ET的鉴别方法，包括以下步骤：数据采集：对患者的诊断数据样本进行采集，收集多个参数信息；特征构建：将参数进行新的构建，得到214个单一特征；特征选择：首先对于每一个单一特征，计算在曼‑惠特尼U检验下的P值；根据P值的大小选择在统计上具有显著差异的单一特征作为显著的单一特征；然后将显著的单一特征代入相关算法中计算AUC值，利用AUC值的大小来选取特征；模型构建：构建加权平均集成分类模型；模型代入：将受试者的相关数据代入至加权平均集成分类模型内，从而对PD和ET进行鉴别。本发明通过对收集到的相关特征进行处理后建立模型，保证模型稳定可靠，从而能有效对PD和ET进行有效鉴别。
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