[发明专利]一种基于生活用品的神经系统疾病监测与预警系统有效

专利信息
申请号: 201610371171.4 申请日: 2016-05-30
公开(公告)号: CN107451385B 公开(公告)日: 2021-04-27
发明(设计)人: 田丰;陈毅能;朱以诚;崔丽英;彭斌;王宏安 申请(专利权)人: 中国科学院软件研究所;中国医学科学院北京协和医院
主分类号: G16H50/20 分类号: G16H50/20;G16H50/30
代理公司: 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 代理人: 冯艺东
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于生活用品的神经系统疾病监测与预警系统。通过将普适传感器与生活用品相结合,监测用户在日常生活中使用生活用品的情况。通过对数据的采集、分段和分析,来评估将有可能患有神经系统疾病人员的上肢运动功能,进一步对神经系统疾病的发病情况进行预警或辅助诊断。通过定量化的数据,说明老年人的运动功能情况,避免人为检查的不确定性,并且通过将系统植入到日常生活中,解决不能实时监测和早期预警的问题。
搜索关键词: 一种 基于 生活用品 神经 系统疾病 监测 预警系统
【主权项】:
一种基于生活用品的神经系统疾病监测与预警系统,包括:集成于生活用品中的运动传感器,用于采集用户在使用生活用品时的运动数据;集成于生活用品中的辅助传感器,用于采集用户在使用生活用品时的辅助通道数据;动作切分模块,用于根据辅助通道数据的变化对运动数据进行切分,将用户使用生活用品时的连续性动作切分成单一子动作;环境上下文分析模块,通过对已采集的运动数据和辅助通道数据进行分析,结合当前生活用品使用状态进行环境上下文分析;子动作识别模块,用于根据环境上下文信息和辅助通道数据对单一子动作进行语义理解,将其识别成标准子动作;特征提取模块,用于对识别出的标准子动作对应的运动数据进行时间窗口划分后提取时域和频域特征向量;模型匹配模块,用于将提取的时域和频域的特征向量与已建立的神经系统疾病辅助诊断及预警模型进行匹配,分析特征所属类别,进而判断神经系统疾病情况及类别。
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