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公开(公告)号：CN117830209B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202311479163.8
申请日：2023-11-07
申请人： 上海全景医学影像诊断中心有限公司 , 高欣
摘要： 本发明涉及帕金森病研究技术领域，具体公开了一种基于18F‑FDG PET/CT的帕金森病预测方法及装置，方法包括：获取训练样本，根据组织成分提取软件提取CT影像图对应的组织标签，结合对第一ViT网络模型运算得到的组织成分预测结果对第一ViT网络模型进行训练，结合第二ViT网络模型中运算得到的帕金森病预测结果和训练样本的真实诊断结果对第二ViT网络模型进行训练，获取预测样本，根据训练后的第一ViT网络模型和第二ViT网络模型得到对应的组织成分预测结果和帕金森病预测结果。本发明建立了两个ViT网络模型对大脑影像进行特征学习，并得到对应的组织成分预测结果和帕金森病预测结果，从而在较少的训练样本之下尽可能的提取样本中的信息，使得帕金森病的预测准确度更高。
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公开(公告)号：CN117275723B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311198669.1
申请日：2023-09-15
申请人： 上海全景医学影像诊断中心有限公司 , 高欣
IPC分类号： G16H50/30 , G16H50/20 , G06N3/0442
摘要： 本发明涉及帕金森病研究技术领域，具体公开了一种早期帕金森病预测方法、装置及系统，包括：获取眼动监测数据并根据预设的第一信息处理策略生成第一数据序列，获取步行监测数据并根据预设的第二信息处理策略生成第二数据序列，通过预设的患病预测策略以及第一数据序列和第二数据序列得到患病预测结果，患病预测结果包括不同的病情分级所对应的概率值以及当前无风险概率值。本发明将快速眼动睡眠的数据作为帕金森病患病概率评估的一项重要因素，结合对人体下肢状态的监测，实现了更早期帕金森病的患病概率评估，而且无需依赖医院诊断设备；用户在日常生活中能够收集到更多更丰富的日常生理体征数据，这些数据有利于医生能够更快速、更准确地做出诊断。
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公开(公告)号：CN117275723A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311198669.1
申请日：2023-09-15
申请人： 上海全景医学影像诊断中心有限公司 , 高欣
IPC分类号： G16H50/30 , G16H50/20 , G06N3/0442
摘要： 本发明涉及帕金森病研究技术领域，具体公开了一种早期帕金森病预测方法、装置及系统，包括：获取眼动监测数据并根据预设的第一信息处理策略生成第一数据序列，获取步行监测数据并根据预设的第二信息处理策略生成第二数据序列，通过预设的患病预测策略以及第一数据序列和第二数据序列得到患病预测结果，患病预测结果包括不同的病情分级所对应的概率值以及当前无风险概率值。本发明将快速眼动睡眠的数据作为帕金森病患病概率评估的一项重要因素，结合对人体下肢状态的监测，实现了更早期帕金森病的患病概率评估，而且无需依赖医院诊断设备；用户在日常生活中能够收集到更多更丰富的日常生理体征数据，这些数据有利于医生能够更快速、更准确地做出诊断。
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公开(公告)号：CN115040147A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210616879.7
申请日：2022-06-01
申请人： 上海全景医学影像诊断中心有限公司 , 高欣 , 李伟凯
IPC分类号： A61B6/00 , A61B6/03 , G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G16H50/20
摘要： 本发明的一种基于18F‑FDG PET代谢网络的帕金森症预测方法，属于预防医学技术领域。本发明的方法为采集对象的脑部CT数据并进行处理，构建代谢网络获取链接以及图论属性后，基于多核SVM对不同连接信息融合并训练分类，建立PD诊断预测模型，使用训练好的模型进行预测。基于代谢网络发现PD患者额叶、顶叶和枕叶区域的大多数共识连接减少，而前额叶、颞叶和皮层下区域增加。这些异常的功能网络测量在从HC个体中识别PD个体方面表现出理想的分类性能，准确率高达91.84％。
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公开(公告)号：CN115064260A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210616361.3
申请日：2022-06-01
申请人： 上海全景医学影像诊断中心有限公司 , 高欣 , 李伟凯
摘要： 本发明的一种基于核磁数据的多连接模式融合的轻度认知障碍预测方法，属于预防医学技术领域。本发明的方法通过获取评估对象的功能脑影像数据进行处理，获取不同连接模式的连接后，基于多核SVM对不同连接信息融合并训练分类，建立预测模型进行预测结果，相对于传统的单连接模式方法，能够有效的实现对MCI的预测且预测准确性更高。
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公开(公告)号：CN117830209A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311479163.8
申请日：2023-11-07
申请人： 上海全景医学影像诊断中心有限公司 , 高欣
摘要： 本发明涉及帕金森病研究技术领域，具体公开了一种基于18F‑FDG PET/CT的帕金森病预测方法及装置，方法包括：获取训练样本，根据组织成分提取软件提取CT影像图对应的组织标签，结合对第一ViT网络模型运算得到的组织成分预测结果对第一ViT网络模型进行训练，结合第二ViT网络模型中运算得到的帕金森病预测结果和训练样本的真实诊断结果对第二ViT网络模型进行训练，获取预测样本，根据训练后的第一ViT网络模型和第二ViT网络模型得到对应的组织成分预测结果和帕金森病预测结果。本发明建立了两个ViT网络模型对大脑影像进行特征学习，并得到对应的组织成分预测结果和帕金森病预测结果，从而在较少的训练样本之下尽可能的提取样本中的信息，使得帕金森病的预测准确度更高。
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公开(公告)号：CN113469046A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110742048.X
申请日：2021-06-30
申请人： 上海全景医学影像诊断中心有限公司
摘要： 本发明的一种主观认知能力下降辅助诊断方法，属于辅助诊断技术领域，具体为采集患者功能性磁共振成像数据，根据功能性磁共振成像数据选择对应的AAL模板，并提取对应脑区的BOLD信号，根据BOLD信号构建基于Pearson相关的脑网络并分析其图论属性，结合脑网络和图论属性进行辅助判断，并使用多核SVM进行分类学习提升判断准确度，本发明的方法可以对主观认知能力下降(SCD)的判断进行辅助参考，提升判断的效率和准确度。
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