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用于脑中风发作的预警方法，装置及系统
摘要文本
本发明公开了用于脑中风发作的预警方法，装置及系统，涉及脑中风发作预警技术领域。该用于脑中风发作的预警方法，通过采集、预处理、特征提取和分析多个阶段，结合脑电信号的空间和时间特征，从多个角度全面分析用户的脑电信号，将不同阶段的信息综合，提高脑中风发作的预测精度，数据处理和特征提取使系统能够准确识别脑电信号中的异常变化，数字孪生原理建立实时模型，将整个预警系统部署在云平台上，增加了对实时数据处理、模型更新和反馈机制的计算算力，这种架构允许持续监测用户的脑电信号和动作状态，随时更新模型、修正数据以适应个体变化，从而成为一种日常化的对个体进行诊疗评估的综合应用系统，重建脑中风发作预警的时间窗口。
申请人信息
- 申请人:杭州璞尊科技成果转化服务有限公司
- 申请人地址:311199 浙江省杭州市钱塘区白杨街道科技园路267号国际创博中心三层3194室
- 发明人: 杭州璞尊科技成果转化服务有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 用于脑中风发作的预警方法，装置及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410073352.3 |
| 申请日 | 2024/1/18 |
| 公告号 | CN117694906A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | A61B5/369 |
| 权利人 | 杭州璞尊科技成果转化服务有限公司 |
| 发明人 | 朱明; 朱皓然; 左玲 |
| 地址 | 浙江省杭州市钱塘区白杨街道科技园路267号国际创博中心三层3194室 |
专利主权项内容
1.用于脑中风发作的预警方法，其特征在于，包括以下步骤：基于ICA算法对采集的脑电信号进行预处理，去除干扰和伪迹，获得脑电信号矩阵，并保留原始信号的关键特征；脑电信号矩阵进入CSP算法中，提取左右大脑信号之间的差异，提取空域特征，用于计算脑电信号得到空间分布；空域特征进入LSTM算法中，对脑电信号在时间上的演变进行建模，对脑电信号的波动建立阈值矩阵，模型学习脑电信号的历史数据，预测未来可能的发作情况；将预测的结果反馈到AI手套中，AI手套基于温度、压力、湿度、位置传感器对用户状态的分析，通过数字信号和模拟信号的反馈，与预测得到的脑电信号进行比较，进行动作与脑波的循环交互、配合修正，借助终端控制程序。