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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：CN119112211A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411170960.2
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: 本公开涉及脑电检测领域，具体涉及一种大脑异常放电检测方法、装置、存储介质及电子设备。该大脑异常放电检测方法包括：采集检测对象的脑电信号数据，并同时采集所述检测对象的状态视频；识别所述状态视频中所述检测对象的姿态信息和面部信息，以得到关键点空间轨迹数据；将所述脑电信号数据和所述关键点空间轨迹数据输入预先训练完成的异常预测模型中，以得到所述异常预测模型输出的脑电信息异常预测结果作为大脑异常放电检测结果。本公开提供的大脑异常放电检测方法能够提高大脑异常放电检测结果的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN119033382A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411162441.1
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
Abstract: 本申请的实施例提供了一种多模态脑放电异常检测方法、多模态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。该方法包括：能够采集被测对象的多通道脑电信号，以及面部视频数据，并输入脑放电异常检测模型获取其输出的脑放电异常检测结果；其中，脑放电异常检测模型分别提取多通道脑电信号的第一注意力特征以及面部视频数据的第二注意力特征融合获得融合特征，进而基于融合特征预测脑放电异常检测结果。该方法采集了多通道脑电信号能够提高信息完整性，而且通过模型自动化地提取注意力特征融合预测，能够更充分、深入地获取特征信息，作出更全面、准确的脑放电异常检测，避免人工复检。
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公开(公告)号：CN117530702A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311597629.4
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：获取受测对象的头皮脑电特征数据；获取受测对象的监测视频；将头皮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头皮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：CN117503163A
公开(公告)日：2024-02-06
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：CN117462146A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311630555.X
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
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视频监测数据；根据所述视频监测数据检测所述受测对象的动作信息；从所述视频监测数据中提取用于对所述受测对象的动作进行表征的感兴趣图像序列；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、所述动作信息、所述感兴趣图像序列进行处理，得到所述受测对象的异常放电检测结果。本公开能够实现人脑异常放电的自动化检测并提升检测的准确性。
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