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公开(公告)号：CN119074012B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411162618.8
申请日：2024-08-22
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 网易传媒科技(北京)有限公司
IPC: A61B5/369 , H04L67/12 , A61B5/00 , A61B5/11 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开的实施方式提供了一种脑部异常放电检测方法、系统、装置、设备及产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取受测对象的脑电数据；对脑电数据进行通道间特征提取，得到脑电数据的通道间互信息特征；基于通道间互信息特征对脑电数据进行通道内特征提取，得到脑电数据中各通道的通道内特征；根据多个通道内特征，确定受测对象的异常放电检测结果。本公开对脑电数据进行特征提取，不仅可以捕捉到脑电数据不同通道间的互信息，还可以提取到单通道的时频域信息，使得异常放电检测结果具有更高的检测精度。
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公开(公告)号：CN117838146A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311598803.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 网易传媒科技(北京)有限公司
Abstract: 本申请的实施例提供了一种致痫灶定位方法、致痫灶定位装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取受测对象的颅内脑电特征数据；获取受测对象的监测视频；将颅内脑电特征数据以及监测视频输入至训练好的目标致痫灶定位模型中，以通过目标致痫灶定位模型定位出受测对象对应的目标致痫灶。可见，实施本申请实施例可以通过将颅内脑电特征数据以及监测视频输入至训练好的目标致痫灶定位模型中，以通过目标致痫灶定位模型定位出受测对象的目标致痫灶，提高了目标致痫灶的定位准确率以及效率。
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公开(公告)号：CN117598712A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311630571.9
申请日：2023-11-30
Applicant: 网易传媒科技(北京)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , A61B5/346 , A61B5/318 , A61B5/397 , A61B5/389 , G06F18/2131 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/047
Abstract: 本公开实施方式涉及一种癫痫发作间期的异常放电检测方法、癫痫发作间期的异常放电检测方法装置、存储介质与电子设备，涉及生物医学检测技术领域。所述方法包括：获取目标用户的待测电信号和视频数据，并对所述待测电信号进行预处理，得到所述待测电信号的一次信号和二次信号；将所述待测电信号中预设通道的脑电信号输入已训练睡眠预测模型进行处理，输出睡眠预测结果；将所述待测电信号的一次信号、二次信号、所述视频数据和所述睡眠预测结果输入已训练神经网络模型进行处理，输出所述待测电信号存在异常放电的预测值。如此，提高了阳性判断的准确率。
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公开(公告)号：CN117503163B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202311635333.7
申请日：2023-11-30
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 网易传媒科技(北京)有限公司
Abstract: 本公开实施方式涉及一种人脑异常放电检测方法、装置、存储介质与电子设备，涉及人工智能与多模态技术领域。该方法包括：获取受测对象的生物医学特征数据；获取所述受测对象的人脸视频数据，根据所述人脸视频数据提取人脸特征数据；获取由绑定于所述受测对象的身体的动作捕捉设备采集的所述受测对象的身体关键点数据，根据所述身体关键点数据得到身体特征数据；利用预先训练的异常放电检测模型对所述生物医学特征数据、所述人脸特征数据、所述身体特征数据进行处理，得到所述受测对象的异常放电检测结果。本公开实现了人脑异常放电的自动化检测并能够提升检测准确性。
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公开(公告)号：CN117598713A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311635642.4
申请日：2023-11-30
Applicant: 网易传媒科技(北京)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , A61B5/346 , A61B5/318 , A61B5/397 , A61B5/389 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/047
Abstract: 本公开实施方式涉及一种癫痫发作间期的异常放电检测方法、装置、存储介质与电子设备，涉及生物医学检测技术领域。所述方法包括：获取目标用户的待测电信号；将待测电信号输入已训练神经网络模型进行处理，输出待测电信号存在异常放电的预测概率；已训练神经网络模型由训练集训练得到；训练集包括多个训练样本；训练样本包括癫痫患者发作间期存在异常放电的电信号及对应的标签、癫痫患者发作间期不存在异常放电的电信号及对应的标签、非癫痫患者的电信号及对应的标签；癫痫患者发作间期存在异常放电的电信号为排除了由心电信号和/或肌电信号引起的脑电信号中出现疑似异常放电的电信号。如此，能够提高阳性识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117598713B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202311635642.4
申请日：2023-11-30
Applicant: 网易传媒科技(北京)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , A61B5/346 , A61B5/318 , A61B5/397 , A61B5/389 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/047
Abstract: 本公开实施方式涉及一种癫痫发作间期的异常放电检测方法、装置、存储介质与电子设备，涉及生物医学检测技术领域。所述方法包括：获取目标用户的待测电信号；将待测电信号输入已训练神经网络模型进行处理，输出待测电信号存在异常放电的预测概率；已训练神经网络模型由训练集训练得到；训练集包括多个训练样本；训练样本包括癫痫患者发作间期存在异常放电的电信号及对应的标签、癫痫患者发作间期不存在异常放电的电信号及对应的标签、非癫痫患者的电信号及对应的标签；癫痫患者发作间期存在异常放电的电信号为排除了由心电信号和/或肌电信号引起的脑电信号中出现疑似异常放电的电信号。如此，能够提高阳性识别的准确率。
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公开(公告)号：CN119138908A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411171354.2
申请日：2024-08-23
Applicant: 网易传媒科技(北京)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本公开涉及脑电检测领域，具体涉及一种脑部放电异常检测方法、装置、存储介质及电子设备。该脑部放电异常检测方法包括：通过目标设备采集检测对象的脑电信号数据和关键点空间轨迹数据；所述关键点包括脸部关键点空间轨迹数据和身体关键点空间轨迹数据；以及采集检测综合信息；所述检测综合信息包括所述目标设备的基础信息、所述检测对象的基础信息以及所述检测对象所在检测环境的基础信息；将所述脑电信号数据、所述关键点空间轨迹数据以及所述检测综合信息输入预先训练完成的异常预测模型中，得到所述异常预测模型输出的异常预测结果作为脑部放电异常检测结果。本公开提供的脑部放电异常检测方法能够提高脑部放电异常检测结果的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN119097325A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411170911.9
申请日：2024-08-23
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 网易传媒科技(北京)有限公司
Abstract: 本公开实施方式涉及异常放电检测方法、异常放电检测装置、异常放电检测模型的训练方法、异常放电检测模型的训练装置、计算机可读存储介质与电子设备，涉及人工智能技术领域。其中，上述异常放电检测方法包括：确定受测对象的待检测生物医学信号和待检测监控视频；根据待检测监控视频确定出受测对象的运动特征，运动特征包括身体运动特征、头部运动特征、眼睛运动特征、嘴巴运动特征、鼻子运动特征中的至少一种；将待检测生物医学信号和运动特征输入到预先训练的异常放电检测模型中，以得到受测对象的异常放电检测结果。本公开将受测对象的视频动作和生物医学信号结合，进行异常放电的检测，可以提高检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119074012A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411162618.8
申请日：2024-08-22
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 网易传媒科技(北京)有限公司
IPC: A61B5/369 , H04L67/12 , A61B5/00 , A61B5/11 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开的实施方式提供了一种脑部异常放电检测方法、系统、装置、设备及产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取受测对象的脑电数据；对脑电数据进行通道间特征提取，得到脑电数据的通道间互信息特征；基于通道间互信息特征对脑电数据进行通道内特征提取，得到脑电数据中各通道的通道内特征；根据多个通道内特征，确定受测对象的异常放电检测结果。本公开对脑电数据进行特征提取，不仅可以捕捉到脑电数据不同通道间的互信息，还可以提取到单通道的时频域信息，使得异常放电检测结果具有更高的检测精度。
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公开(公告)号：CN116439725A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310348066.9
申请日：2023-04-03
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 网易传媒科技(北京)有限公司
Abstract: 本公开实施方式涉及大脑异常放电检测方法、异常放电检测模型的训练方法、大脑异常放电检测装置、异常放电检测模型的训练装置、计算机存储介质与电子设备，涉及人工智能技术领域。所述大脑异常放电检测方法包括：获取受测对象的生物医学信号及视频监控数据；将所述生物医学信号和所述视频监控数据输入至训练好的异常放电检测模型中，得到所述受测对象的异常放电检测结果；其中，所述异常放电检测模型用于根据所述生物医学信号和所述视频监控数据，确定出针对所述受测对象的异常放电检测结果。本公开能够快速输出准确度较高的异常放电检测结果，为医生提供较高的辅助参考价值，便于医生快速得出针对受测对象的诊断结果。
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