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公开(公告)号：CN116344042B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310634247.8
申请日：2023-05-31
申请人： 北京智精灵科技有限公司 , 首都医科大学宣武医院
IPC分类号： G16H50/20 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于多模态分析的认知储备干预提升方法及系统。该方法包括如下步骤：基于预设的认知储备诊断模型对用户进行认知储备诊断；根据用户的认知储备诊断结果，向用户推送认知储备训练方案；经过预设周期后，对用户进行认知储备复诊；其中，认知储备诊断模型通过以下步骤构建：获取用户的多模态数据；对多模态数据进行降噪处理；对多模态数据进行数据增强，以根据生成式对抗网络学习原始数据集并生成新的数据集；根据新的数据集以及先验知识，构建初步的认知储备诊断模型；通过反向传播学习，对初步的认知储备诊断模型进行迭代更新，以生成最优的认知储备诊断模型。
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公开(公告)号：CN116327132A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310608237.7
申请日：2023-05-26
申请人： 首都医科大学宣武医院 , 北京智精灵科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于情景记忆的认知评估方法及认知干预方法。该认知评估方法包括如下步骤：基于预设量表对用户进行记忆功能评估，以获取用户的量表评估结果；基于预设定向任务对用户进行定向能力评估，以获取用户的定向评估结果；基于预设回忆任务对用户进行回忆能力评估，以获取用户的回忆评估结果；根据量表评估结果、定向评估结果和回忆评估结果，分别计算用户的多项核心指标的分数；其中，用户的多项核心指标分别对应多项记忆能力；分别判断用户各项核心指标的分数是否达标，若达标，则该项核心指标对应的记忆能力正常，若不达标，则该项核心指标对应的记忆能力需要认知干预。
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公开(公告)号：CN116344042A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310634247.8
申请日：2023-05-31
申请人： 北京智精灵科技有限公司 , 首都医科大学宣武医院
IPC分类号： G16H50/20 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于多模态分析的认知储备干预提升方法及系统。该方法包括如下步骤：基于预设的认知储备诊断模型对用户进行认知储备诊断；根据用户的认知储备诊断结果，向用户推送认知储备训练方案；经过预设周期后，对用户进行认知储备复诊；其中，认知储备诊断模型通过以下步骤构建：获取用户的多模态数据；对多模态数据进行降噪处理；对多模态数据进行数据增强，以根据生成式对抗网络学习原始数据集并生成新的数据集；根据新的数据集以及先验知识，构建初步的认知储备诊断模型；通过反向传播学习，对初步的认知储备诊断模型进行迭代更新，以生成最优的认知储备诊断模型。
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公开(公告)号：CN118667920A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411026081.2
申请日：2024-07-30
申请人： 北京华诺奥美基因生物科技有限公司 , 首都医科大学宣武医院
IPC分类号： C12Q1/6804 , C12Q1/6883 , C12N15/11 , G01N33/68
摘要： 本发明公开了一种基于微流控的低丰度生物标志物的检测试剂盒、检测方法及其应用，属于检测领域，所述低丰度生物标志物包括抗原蛋白质；检测试剂盒包括：第一寡核苷酸序列和第二寡核苷酸序列（用于分别与能跟待测抗原蛋白质不同位点结合的第一、二抗体偶联并能在连接酶的作用下使第一、二寡核苷酸序列连接形成核苷酸链）；微流控芯片，包括微液滴生成芯片和用于检测的微滴检测芯片。本发明不仅检测灵敏度高，而且由于单分子微液滴的形成，大大降低了PCR高灵敏度带来的非特异性反应问题，更加保障了检测结果的准确性，解决了复杂生物样品（例如血液样本）中低丰度度标志物非特异性高、灵敏度低的问题。
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公开(公告)号：CN118571494A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410578169.9
申请日：2024-05-10
申请人： 首都医科大学宣武医院
摘要： 本发明公开了一种大脑康复程度预测模型的建模方法、系统及认知预测方法。该建模方法包括：获取认知障碍人群认知训练前后的脑影像数据；基于预设的脑网络分区提取每个患者认知训练前后的功能连接矩阵；对功能连接矩阵进行标准化，以获取每个患者认知训练前后的功能连接标准化矩阵；通过分层贝叶斯模型，对功能连接矩阵的每条功能连接边的连接强度的均值和标准差进行建模，获得每个功能连接边在训练前后的映射关系，作为大脑康复程度预测模型。利用本发明，能够基于患者认知训练前的影像数据预测其进行认知训练后的大脑网络的改变程度。
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公开(公告)号：CN117612712A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410094018.6
申请日：2024-01-23
申请人： 首都医科大学宣武医院
摘要： 本发明公开了一种检测和提升认知测评诊断精度的方法及系统。该方法包括如下步骤：基于认知测评系统，预先设置多个优化阶段；各优化阶段分别对应不同类型的优化指标，以用于对系统数据进行优化；获取认知测评系统的智能化测评结果，并基于历史数据获取人工测评结果；对智能化测评结果和人工测评结果进行一致性评估，以获取认知测评系统的总体诊断精度水平；基于认知测评系统的总体诊断精度水平，按照顺序依次完成所有优化阶段，或选择性跳过若干优化阶段，以根据优化后的系统数据形成优化后的认知测评方案；其中，选择性跳过的优化阶段数量小于预先设置的优化阶段总数量。
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公开(公告)号：CN116173406A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310044583.7
申请日：2023-01-30
申请人： 首都医科大学宣武医院
摘要： 本发明公开了一种混合脑机接口的康复训练方法，其特征在于，包括：脑电信号分析单元对采集到的脑电信号进行分析，得到电刺激通道控制信号；足底压力信号分析单元对采集到的足底压力信号进行分析后得到即时电刺激强度，根据即时电刺激强度输出即时电刺激强度调控信号；电刺激器控制单元根据电刺激通道控制信号，确定电刺激器控制单元的第一输出结果，根据即时电刺激强度调控信号，确定电刺激器控制单元的第二输出结果；电刺激器控制单元根据第一输出结果和第二输出结果，确定电刺激器的工作状态。本发明使用脑电信号和足底压力信号共同控制电刺激器的工作状态，可以促进使用者在康复中使用“大脑”尽力控制损伤的脊髓，进而恢复下肢的功能。
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公开(公告)号：CN116098634A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310048337.9
申请日：2023-01-31
申请人： 首都医科大学宣武医院
摘要： 本发明公开了一种基于刺激事件的脑功能检测评估方法，包括采集使用者在相应的刺激事件下的脑电信号；将采集得到的脑电信号进行预处理和叠加平均，形成相应的事件刺激引起的全脑脑电波形图；根据脑电波形图进行计算，得到大脑各区域间连接强度的图谱；根据得到的大脑各区域间连接强度的图谱与正常人的大脑各区域间连接强度的图谱之间进行对比所得到的差值，计算得到使用者的大脑信息处理功能的评估评分。本发明还公开了一种基于刺激事件的脑功能检测评估装置和系统。本发明利用脑电采集技术，记录使用者在视觉、听觉、运动指令等事件刺激下产生的脑电波形，并使用脑网络方法进行分析，以达成评估脊髓损伤使用者大脑功能的目的。
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公开(公告)号：CN114262709A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111617586.2
申请日：2021-12-27
申请人： 首都医科大学宣武医院
IPC分类号： C12N15/12 , C12N5/079 , C12N5/0789 , C12N5/071 , C12N15/89 , C12N15/55 , C12N15/113 , A01K67/027 , C12R1/91
摘要： 本申请涉及一种含有TREM2突变基因的类小胶质细胞系、小鼠模型及其构建方法。含有TREM2突变基因的类小胶质细胞系构建方法包括：取含有核苷酸序列如序列表SEQ ID No.1所示的TREM2突变基因的皮肤组织细胞，利用转录因子进行培养，诱导得到多能干细胞；之后分化成早期原始造血细胞；再分化成类小胶质细胞系。含有TREM2突变基因的小鼠模型是采用CRISPR/Cas9系统构建，步骤包括：将含有Cas9 mRNA、sgRNA和TREM2突变基因的单链寡核苷酸显微注射至小鼠受精卵中，再移植到鼠输卵管内进行孕育，出生的小鼠即为含有TREM2突变基因的小鼠模型。本申请提供的类小胶质细胞系便于体外研究TREM2通过类小胶质细胞在AD病理过程中产生作用的原因，小鼠模型的建立便于体内研究TREM2突变对AD病理过程的作用机制。
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公开(公告)号：CN116309336B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202310098020.6
申请日：2023-01-20
申请人： 首都医科大学宣武医院
IPC分类号： G06T7/00 , A61B5/055 , G16H50/20 , G06V10/762
摘要： 本申请提供了一种血管认知障碍的关键影像标记物的提取方法，所述方法包括1)获取正常人和血管性认知障碍患者的静息态功能磁共振成像数据及磁共振弥散张量成像数据，分析并提取静息态功能磁共振成像数据及磁共振弥散张量成像数据以获得多模态磁共振神经影像数据的影像指标；2)多模态磁共振神经影像数据的影像指标的预处理；3)影像指标的选择和模型的构建；4)影像标记物的提取；5)影像标记物与神经认知量表的回归分析。本申请的方法使用无监督K均值聚类的方式开发了多模态神经影像标记物的提取方法，在众多的多模态神经影像数据的指标中找到关键的影像标记物；为VCI的早期精准诊治服务，为临床VCI脑机制的研究提供辅助和依据。
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