基本信息:
- 专利标题： 一种基于迁移学习的ALS患者抑郁风险评估系统
- 申请号：CN202411896175.5 申请日：2024-12-23
- 公开(公告)号：CN119361130B 公开(公告)日：2025-04-22
- 发明人： 叶珊 , 崔洢 , 张朔 , 赵童 , 黄润州 , 尹铁伦 , 刘洪 , 闫宇翔 , 樊东升
- 申请人： 北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院） , 灵犀云医学科技（北京）有限公司
- 申请人地址： 北京市海淀区花园北路49号
- 专利权人： 北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）,灵犀云医学科技（北京）有限公司
- 当前专利权人： 北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）,灵犀云医学科技（北京）有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区花园北路49号
- 代理机构： 北京天达知识产权代理事务所有限公司
- 代理人： 丁彦红
- 主分类号： G16H50/20
- IPC分类号： G16H50/20 ; A61B5/16 ; A61B5/369 ; A61B5/00 ; G16H50/30 ; G06F18/214 ; G06F18/2431 ; G06N3/096
摘要：
本发明提供一种基于迁移学习的ALS患者抑郁风险评估系统，包括：数据采集单元，用于采集待评估ALS患者的脑电数据；源域抑郁风险评估单元，基于非ALS患者脑电数据样本集预训练得到，包括用于对脑电数据集进行脑电特征提取的特征提取模块和用于进行抑郁风险分类预测的抑郁风险分类模块；目标域特征适应模块，设置于特征提取模块和抑郁风险分类模块之间，用于基于非ALS患者脑电数据样本集对应的脑电特征数据对提取得到的待评估ALS患者的脑电特征进行筛选和修正，并输入抑郁风险分类模块预测得到待评估ALS患者的抑郁风险。本发明解决了现有技术中的抑郁风险评估没有考虑到ALS疾病因素对于抑郁判断的影响，导致对于ALS患者抑郁风险评估准确性差的问题。
公开/授权文献:
- CN119361130A 一种基于迁移学习的ALS患者抑郁风险评估系统 公开/授权日：2025-01-24
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G16 | 特别适用于特定应用领域的信息通信技术 |
| ----G16H | 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术 |
| ------G16H50/00 | 专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病 |
| --------G16H50/20 | .用于计算机辅助诊断，例如医疗专家系统 |