结合病史和体征信息的头晕眩晕疾病辅助诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN118471466A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410463309.8

    申请日:2024-04-17

    Abstract: 本发明提供一种结合病史和体征信息的头晕眩晕疾病辅助诊断方法及系统,属于基于深度学习的智能医疗辅助诊断设备技术领域,获取患者的病史信息和体征信息;对于病史信息和体征信息中的特征变量,应用CED模型获得数字类型的嵌入,利用自适应梯度提升决策树模型对患者的病史信息和体征信息进行表示学习,得到特定患者的特征重要性表示;根据病史和体征之间的相关性对病史信息和体征信息进行降维;采用预先训练好的集成分类模型结合投票决策,对降维后的病史信息和体征信息进行处理,得到患者的属于头晕或者眩晕的疾病分类。本发明结合通过临床病史和通过检查获得的体征数据对头晕、眩晕亚型进行分类,提高了对头晕、眩晕的亚型分类的精确性。

    基于SAM分割的水平眼球震颤检测方法及系统

    公开(公告)号:CN118507020A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410513018.5

    申请日:2024-04-26

    Abstract: 本发明提供一种基于SAM分割的水平眼球震颤检测方法及系统,属于基于深度学习的医疗信息处理技术领域,获取眼动视频数据;眼动视频数据进行预处理,实现眼动视频中无效帧和有效帧的判断,去除视频中的无效帧;对预处理后的眼动视频数据中的每一图像帧利用分割网络进行眼球分割,得到图像帧的眼球分割掩膜;对眼球分割掩膜进行质心计算得到瞳孔中心点,获取眼动视频的眼球运动轨迹序列;使用预先训练好的一维时序卷积分类器对眼球运动轨迹序列进行处理,得到有无水平眼震的结果。本发明通过挖掘水平眼震特征,建立基于深度学习的自动水平眼球震颤检测模型,可以为最终的诊断提供有价值的参考依据,辅助医务人员完成诊断与治疗,提高患者的就诊效率。

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