[發明專利]用于預測、篩查和監測腦病/譫妄的設備、系統和方法有效
| 申請號: | 201680081192.0 | 申請日: | 2016-12-05 |
| 公開(公告)號: | CN109069081B | 公開(公告)日: | 2022-05-13 |
| 發明(設計)人: | 約翰·克倫威爾;篠崎元 | 申請(專利權)人: | 愛荷華大學研究基金會 |
| 主分類號: | A61B5/16 | 分類號: | A61B5/16 |
| 代理公司: | 華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 劉培培;黃愛嬌 |
| 地址: | 美國愛*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 預測 監測 譫妄 設備 系統 方法 | ||
1.一種用于篩查患者腦病的系統,包括篩查裝置,所述篩查裝置包括:
a.至少兩個并且少于二十個傳感器,所述傳感器被配置成記錄指示腦波頻率的一個或者多個腦信號;
b.處理器;和
c.至少一個模塊,所述至少一個模塊被配置成:
i.隨時間收集腦波頻率;
ii.對所述腦波頻率進行譜密度或者子波分析,以確定高頻腦波與低頻腦波的比率;
iii.對所述比率與閾值比率進行比較;
iv.通過機器學習模塊隨著時間而修改并且精化閾值;并且
v.輸出展示腦病的存在、不存在或者后續罹患可能性的數據,
其中,所述高頻腦波為大于7.5Hz,所述低頻腦波為小于7.5Hz;且
其中,通過電子病歷確定和/或調整所述閾值。
2.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,在機器學習模型的基礎上使用所述電子病歷確定和/或調整所述閾值。
3.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,還包括機器學習模塊。
4.根據權利要求3所述的系統,其特征在于,還包括機器可執行模塊。
5.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,還包括信號處理模塊,所述信號處理模塊被配置成對所述腦波頻率進行分區。
6.根據權利要求5所述的系統,其特征在于,所述腦波頻率隨著時間而分區至相等持續時間的窗口中。
7.一種腦波篩查和閾值化系統,包括:
a.手持式篩查裝置,所述手持式篩查裝置包括殼體以及少于5個的傳感器,所述少于5個的傳感器被配置成記錄一個或者多個腦信號并且生成一個或者多個值;以及
b.至少一個模塊,所述至少一個模塊被配置成:
i.隨時間從所述少于5個的傳感器收集腦波頻率;
ii.對所述腦波頻率進行譜密度分析,以確定高頻腦波與低頻腦波的比率;
iii.對所述高頻腦波與低頻腦波的比率與確定的患者數據閾值進行比較;
ii.輸出展示腦病的存在、不存在或者后續罹患可能性的數據;并且
v.通過機器學習模塊隨著時間而修改并且精化所述閾值,
其中,所述高頻腦波為大于7.5Hz,所述低頻腦波為小于7.5Hz;且
其中,通過電子病歷確定和/或調整所述閾值。
8.根據權利要求7所述的系統,其特征在于,在機器學習模型的基礎上確定所述患者數據閾值。
9.根據權利要求7所述的系統,其特征在于,還包括機器學習模塊。
10.根據權利要求7所述的系統,其特征在于,還包括信號處理模塊,所述信號處理模塊被配置成對所述腦波頻率進行分區。
11.根據權利要求10所述的系統,其特征在于,所述腦波頻率隨著時間被分區至相等持續時間的窗口中。
12.一種用于患者腦波篩查的電子病歷覺察系統,包括:
a.手持式篩查裝置,所述手持式篩查裝置包括殼體;
b.至少兩個傳感器,所述至少兩個傳感器被配置成記錄一個或者多個腦信號,并且生成一個或者多個腦波頻率;
c.處理器;
d.數據庫,所述數據庫包括患者數據;以及
e.多個程序模塊,所述多個程序模塊被配置成:
i.對所述腦波頻率進行譜密度或者子波分析,以確定高頻腦波與低頻腦波的比率;
ii.對所述比率與存在腦波的閾值進行比較;以及
iv.通過在來自電子病歷的患者數據上運行的機器學習模塊來隨著時間而精化閾值;
其中,所述高頻腦波為大于7.5Hz,所述低頻腦波為小于7.5Hz。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于愛荷華大學研究基金會,未經愛荷華大學研究基金會許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201680081192.0/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





