[发明专利]一种膝关节疾病预测装置及系统在审
| 申请号： | 201810131448.5 | 申请日： | 2018-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN108305683A | 公开（公告）日： | 2018-07-20 |
| 发明（设计）人： | 马立敏;张余;曾小龙 | 申请（专利权）人： | 马立敏;曾小龙 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/70;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 庞学哲 |
| 地址： | 510010 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种膝关节疾病预测装置及系统，系统包括：采集单元，用于采集步态数据，并建立得到步态数据库；预处理单元，用于对步态数据库中的步态数据进行预处理，得到标准步态数据；模型训练单元，用于构建多层神经网络模型，并根据标准步态数据对多层神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；预测单元，用于对需要检测用户的步态数据进行采集，并输入至训练后的神经网络模型中，得到预测结果。本发明通过步态数据并建立多个多层神经网络模型进行训练，进而预测出膝关节疾病，这样能在不含辐射的同时，还能快速精准地预测各类膝关节疾病，大大提高预测效率。本发明可广泛应用于医疗领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 步态数据 膝关节疾病 多层神经网络 神经网络模型 步态数据库 预测装置 预测 预处理 采集 模型训练单元 预处理单元 采集单元 快速精准 医疗领域 预测单元 预测结果 构建 辐射 检测 应用 | ||
【主权项】：
1.一种膝关节疾病预测装置，其特征在于，包括：采集单元，用于采集步态数据，并建立得到步态数据库；预处理单元，用于对步态数据库中的步态数据进行预处理，得到标准步态数据；模型训练单元，用于构建多层神经网络模型，并根据标准步态数据对多层神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；预测单元，用于对需要检测用户的步态数据进行采集，并输入至训练后的神经网络模型中，得到预测结果。
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