[发明专利]基于多模态深度学习技术的儿童ADHD筛查评估系统有效
| 申请号： | 202010401503.5 | 申请日： | 2020-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN111528859B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 张雁翼;浦世亮;朱强;孔鸣;洪文琛;赵天琦 | 申请（专利权）人： | 浙江大学人工智能研究所德清研究院 |
| 主分类号： | A61B5/11 | 分类号： | A61B5/11;A61B5/16;A61B5/00;G06V40/70;G06F18/214;G06F18/24;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 313200 浙江省湖州市德清*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于多模态深度学习技术的儿童ADHD筛查评估系统，包括：量表测试模块，用于通过ADHD诊断心理学量表采集和评估就诊儿童；软硬件协同模块，用于开发测试软件让就诊儿童完成任务，硬件模组用于记录任务测试过程中的眼动注意力、表情和身体姿态三方面信息；智能分析模块，用于运用计算机视觉技术进行眼动注意力、表情、姿态的分析，还对测试者的鼠标移动、点击和键盘输入动作也做了记录和跟踪，与同质化向量融合；多模态信息融合模型，采用时序多模态信息融合模型BERT，对某个特定时间片段中获取的同质化向量结合测试结果进行预训练，最终生成的模型判断患者在本时间段是否存在异常行为的分类结果。本发明效率较高、准确性较好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 深度 学习 技术 儿童 adhd 评估 系统 | ||
【主权项】：
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