[发明专利]一种脑神经系统疾病的手机辅助检测系统有效
| 申请号: | 201710384213.2 | 申请日: | 2017-05-26 |
| 公开(公告)号: | CN108962379B | 公开(公告)日: | 2022-04-22 |
| 发明(设计)人: | 田丰;韩冬奇;王宏安;朱以诚 | 申请(专利权)人: | 中国科学院软件研究所 |
| 主分类号: | G16H50/20 | 分类号: | G16H50/20;G16H50/30;G16H80/00;G06F3/01;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人: | 刘召民 |
| 地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 脑神经 系统疾病 手机 辅助 检测 系统 | ||
1.一种脑神经系统疾病的手机辅助检测系统,包括:
数据采集模块,用于通过智能手机采集用户进行指定操作时产生的行为数据,所述指定操作包括双指交替按键、拨号以及画线,所述拨号为用户按照要求的号码进行拨号或回想记忆中的号码进行拨号;
数据预处理模块,用于对采集到的用户行为数据进行预处理,选择提取出主要特征分量,所述预处理包括:标准化处理,得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据,以及降维处理,将原始数据特征转变为线性无关的表示,其中,
用户进行双指交替按键时,从用户行为数据中选择提取的特征包括:屏幕点击总次数,单个按键按下时间均值和方差,左右按键按下时间间隔均值和方差,左右按键按下时离按键位置中心的距离方差,按下动作到抬起之间发生偏移距离的均值和方差,左右轮替过程中的错误率,还未抬起一个按键就按下另一个按键的错误率、0-1标准化后的接触面积方差;
用户进行拔号时,从用户行为数据中选择提取的特征包括:按键错误次数,共花费时间,单次按键的时间均值和方差,按下动作到抬起之间发生偏移的距离均值和方差,拨号测试过程的完成率,0-1标准化后手指与屏幕接触面积方差;
用户进行画线时,从用户行为数据中选择提取的特征包括:2阶和3阶曲率,曲率的均值和方差,以及将2、3阶曲率做快速傅里叶变换后,选取的若干幅值最大的频率;
模型训练模块,用于对预处理后的用户行为数据进行训练,得到不同脑神经系统疾病数据的分类器模型;
数据分析模块,用于通过已训练好的不同脑神经系统疾病数据的分类器模型对待检测的用户行为数据进行分类,将分类结果作为脑神经系统疾病的辅助检测结果。
2.如权利要求1所述的一种脑神经系统疾病的手机辅助检测系统,其特征在于,所述画线为用户用笔描摹不同的几何图形。
3.如权利要求1所述的一种脑神经系统疾病的手机辅助检测系统,其特征在于,用户进行双指交替按键时,所述数据采集模块采集的行为数据包括:左右两个按键的按下时间点、抬起时间点、按键位置、抬起位置、手指与屏幕接触面积、按键压力。
4.如权利要求1所述的一种脑神经系统疾病的手机辅助检测系统,其特征在于,用户进行拔号时,所述数据采集模块采集的行为数据包括:按键数字和位置、按下时间、抬起时间、抬起位置、手指与屏幕接触面积、按键压力。
5.如权利要求1所述的一种脑神经系统疾病的手机辅助检测系统,其特征在于,用户进行画线时,所述数据采集模块采集的行为数据包括:画线采样点的位置、手指与屏幕的接触面积、按键压力和采样点记录的时间点。
6.如权利要求1所述的一种脑神经系统疾病的手机辅助检测系统,其特征在于,所述数据采集模块还用于采集来自智能手机的陀螺仪、加速计传感器的数据,以得到手机的运动情况。
7.如权利要求1所述的一种脑神经系统疾病的手机辅助检测系统,其特征在于,所述不同脑神经系统疾病数据的分类器模型通过以下方法训练得到:首先通过智能手机采集日常状态下的人群行为数据作为训练集,然后采用监督学习的分类算法,将被采集人群的磁共振检查结果作为分类标签,对这些具有不同标签类型的用户进行分类。
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