公开(公告)号：CN116584899A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310812276.9

申请日：2023-07-04

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 曹军义 ,  谢俊枭 ,  李良缘 ,  刘新城 ,  赵欢 ,  雷亚国 ,  王学欣

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/11

Abstract: 一种基于步态数据的帕金森病严重程度与分期自动评估系统，包括可穿戴多源步态采集模块、量化特征分析模块、运动症状严重程度量化模块、帕金森病严重程度量化模块和自动Hoehn‑Yahr分期诊断模块；可穿戴多源步态采集模块负责采集多种步态信号；量化特征分析模块负责处理步态信号，提取与MDS‑UPDRS子项目对应的量化特征，用于子项目的定量评估；运动症状严重程度量化模块负责计算运动特征权重，进行特征融合，输出运动特征严重程度量化分数；帕金森病严重程度量化模块负责计算有效特征权重，进行特征融合，输出帕金森病严重程度量化分数；自动Hoehn‑Yahr分期诊断模块负责将量化特征带入判定流程输出分期结果；本发明诊断自动完成，实现实时监测，利于诊断移动化与便利化。

公开(公告)号：CN116849644A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310813241.7

申请日：2023-07-04

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 曹军义 ,  谢俊枭 ,  刘新城 ,  雷亚国 ,  王学欣 ,  赵欢 ,  李良缘

IPC: A61B5/11 ,  A61B5/103 ,  A61B5/00

Abstract: 一种无察觉的下肢静止震颤可视化与量化分析系统，包括足底动态变形信号采集模块、下肢震颤信号提取模块、下肢震颤信号分析模块、特征提取模块、信号分析可视化模块、特征分析模块、数据库更新模块；采集患者无察觉状态下的双下肢的足底动态变形信号，提取出下肢震颤信号，对下肢震颤信号分析，提取分析中所包含的量化特征，并进行可视化处理；将数据分析结果可视化处理；两种可视化结果分别由专业医生和特征分析模块诊断，诊断完成后分别输出诊断结果；根据需要对特征数据库进行更新；本发明实现了人体双下肢静止震颤的可视化与量化分析和诊断，提高了诊断的准确和可解释性。