[发明专利]生物电磁场中异常的机器判别有效
申请号: | 201880048311.1 | 申请日: | 2018-05-21 |
公开(公告)号: | CN110996785B | 公开(公告)日: | 2023-06-23 |
发明(设计)人: | 拉伊·马奇哈拉;伊曼纽尔·T·赛特格恩;本杰明·唐纳森·穆尔 | 申请(专利权)人: | 吉尼泰西斯有限责任公司 |
主分类号: | A61B5/242 | 分类号: | A61B5/242;A61B5/00;G06N3/09;A61B5/243;A61B5/245;G16H50/20;G06N3/088;G06N3/084;G16H50/70;G06N3/047;G06N3/0464 |
代理公司: | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人: | 武晶晶 |
地址: | 美国俄*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生物 电磁场 异常 机器 判别 | ||
1.一种被配置为检测个体的心脏的心脏异常的诊断设备,所述诊断设备包括:
(i)电磁场传感器,所述电磁场传感器被配置为感测与所述个体的所述心脏相关的电磁场测量,其中所述电磁场传感器包括光泵磁强计OPM、磁通门或超导量子干涉器SQUID;
(ii)处理器,所述处理器可操作地耦合至所述电磁场传感器;以及
(iii)非暂时性计算机可读存储介质,所述非暂时性计算机可读存储介质编码有包括经训练的机器学习软件模块的软件,其中所述经训练的机器学习软件模块包括深度神经网络DNN,所述DNN配置为从所述个体的电磁场测量生成正常复极ST-T片段的重建,其中所述软件是所述处理器可执行的,并使所述处理器:
(a)从所述电磁场传感器接收所述电磁场测量;
(b)使用所述DNN处理所述电磁场测量从而从所述电磁场测量生成ST-T片段的重建;
(c)使用一假设函数来确定所述重建与所述电磁场测量之间的重建误差;以及
(d)当所述重建误差大于一阈值时,检测所述个体的所述心脏异常。
2.如权利要求1所述的诊断设备,还包括多个电磁场传感器,所述多个电磁场传感器配置为位于相对于所述个体的身体的不同位置处,从而感测与所述个体的所述心脏相关联的多个电磁场测量。
3.如权利要求1所述的诊断设备,其中所述电磁场传感器包括所述OPM。
4.如权利要求1所述的诊断设备,其中所述电磁场传感器包括所述SQUID。
5.如权利要求1所述的诊断设备,还包括含有所述处理器的壳体,其中所述电磁场传感器硬连接至所述壳体。
6.如权利要求1所述的诊断设备,其中使用从多个个体感测到的多个电磁场值来训练所述经训练的机器学习软件模块。
7.如权利要求6所述的诊断设备,其中使用与所述多个个体相关联的多个健康数据值来训练所述经训练的机器学习软件模块。
8.如权利要求6所述的诊断设备,其中从所述多个个体感测到的所述多个电磁场值包括与心脏有关的数据。
9.如权利要求8所述的诊断设备,其中所述与心脏有关的数据包括与所述个体的心脏相关联的电磁场。
10.如权利要求1所述的诊断设备,其中对所述电磁场测量滤波处理。
11.如权利要求1所述的诊断设备,其中使用与一个或多个个体相关联的群体统计数据、医学图像数据或临床数据中的一个或多个来训练所述经训练的机器学习软件模块。
12.如权利要求1所述的诊断设备,其中所述软件可由所述处理器执行并使得所述处理器进一步将所述电磁场测量转换为波形。
13.如权利要求1所述的诊断设备,其中所述软件可由所述处理器执行并使得所述处理器进一步基于所述心脏异常确定用于治疗所述个体的疗法。
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