[发明专利]一种基于深度学习的WD震颤患者病情自评估系统在审
| 申请号： | 201910916656.0 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110522456A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 杜炜;马春;汪庆;谭红春 | 申请（专利权）人： | 安徽中医药大学 |
| 主分类号： | A61B5/11 | 分类号： | A61B5/11;A61B5/00 |
| 代理公司： | 33273 宁波高新区核心力专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 涂萧恺<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 230009 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的WD震颤患者病情自评估系统，包括震颤信号采集模块，其用于采集WD震颤患者的震颤信号；信号处理模块，其用于分离出震颤和非震颤窗口；特征提取模块，其用于提取震颤信号中的频率和振幅特征；特征选择模块，其用于从相对多的可用特征中选择一个特征子集；基于神经网络的分类模块以及评分模块，其通过分析特征值与医生评分的相关性，使得预测评分与医生的评分有较高的相关性。本发明通过手指惯性节点对患者震颤的频率及幅度的数据进行收集，对数据的深度学习，进而得到患者震颤程度的分析，便于医生对疗效的掌握，对指导医生改进治疗方法等方面具有重大的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 震颤 震颤信号 医生 特征提取模块 特征选择模块 信号处理模块 采集模块 分类模块 患者病情 评分模块 评估系统 神经网络 特征子集 振幅特征 可用 采集 分析 学习 预测 治疗 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的WD震颤患者病情自评估系统，其特征在：包括震颤信号采集模块，其用于采集WD震颤患者的震颤信号；信号处理模块，其用于分离出震颤和非震颤窗口；特征提取模块，其用于提取震颤信号中的频率和振幅特征；特征选择模块，其用于从相对多的可用特征中选择一个特征子集；基于神经网络的分类模块以及评分模块，其通过分析特征值与医生评分的相关性，使得预测评分与医生的评分有较高的相关性。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于安徽中医药大学，未经安徽中医药大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910916656.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
