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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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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119055250A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411171359.5
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：获取采集的受测对象的生物医学信号和监控视频，所述监控视频为在采集所述受测对象的生物医学信号时对所述受测对象进行拍摄所得到的；根据所述生物医学信号的信号曲线得到生物医学信号图像；将所述生物医学信号图像和所述监控视频输入到预先训练的异常放电检测模型中，以得到所述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图像结合，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：CN119033384A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411162657.8
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 , G06F18/2433 , G06T7/269 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/16 , A61B5/00 , A61B5/11
Abstract: 本公开的实施方式提供了一种脑部异常放电检测方法、装置、设备及计算机程序产品，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；获取受测对象的视频监测数据，视频监测数据包括多个连续视频帧；对多个连续视频帧进行光流特征提取处理，得到相邻视频帧之间的光流运动信息；利用预先训练的异常放电检测模型对生物医学特征数据、视频监测数据、光流运动信息进行处理，得到受测对象的异常放电检测结果。本公开将生物医学特征数据、视频数据与光流运动信息结合，实现了多模态数据融合，可以有效克服单一脑电信号或有限视频特征提取所带来的信息不完整性和空间分辨率不足的问题，提高了检测结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119033383A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411162568.3
申请日：2024-08-22
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 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本公开的实施例提供了一种图神经脑放电异常检测方法、图神经脑放电异常检测装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。该方法能够对采集的多通道脑电信号以异构图表示各通道之间的关联性，异构图中一个节点对应一个通道的脑电信号，边表示两端节点对应通道的脑电信号存在关联关系；在此基础上，采用基于图卷积神经网络训练得到的脑放电异常检测模型对异构图进行预测获得脑放电异常检测结果。该方法对多通道脑信号中不同通道信号之间深层关联进行图表示，在此基础上图神经网络训练检测模型进行脑放电异常检测，能够挖掘脑信号不同通道间深层隐秘的关联关系，从全局上表征大脑活动状态，以提高脑放电异常检测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117598712B
公开(公告)日：2024-11-22
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：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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