申请/专利权人：上海全景医学影像诊断中心有限公司;高欣

申请日：2023-09-15

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117275723B

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;G16H50/20;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

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。

主权项：1.一种早期帕金森病预测方法，其特征在于，包括步骤：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；所述眼动监测数据为眼动监测设备对用户在睡眠状态下的眼球往复运动情况进行采集得到；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；所述步行监测数据为运动监测设备对用户的下肢状态进行采集得到；通过预设的患病预测策略以及所述第一数据序列和所述第二数据序列，得到患病预测结果；所述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；其中，所述患病预测策略包括：将所述第一数据序列和所述第二数据序列处理为同维度的待运算数据；将所述待运算数据按照预设单位时间段分为N个单元数据，通过所述单元数据以及预设的第一LSTM模型运算得到N个第一特征值；单位监测周期包括X个单位时间段；通过所述第一特征值以及预设的informer模型运算得到每单位监测周期对应的第二特征值；通过所述第二特征值以及预设的全连接网络模型运算得到所述患病预测结果。

全文数据：

权利要求：

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