[發明專利]一種沉浸式可穿戴診斷與治療裝置在審
| 申請號: | 201910760914.0 | 申請日: | 2019-08-16 |
| 公開(公告)號: | CN110610754A | 公開(公告)日: | 2019-12-24 |
| 發明(設計)人: | 于雅楠;董建設;華春杰;趙洪利 | 申請(專利權)人: | 天津職業技術師范大學(中國職業培訓指導教師進修中心) |
| 主分類號: | G16H20/70 | 分類號: | G16H20/70;G16H50/20;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/16;A61B5/00 |
| 代理公司: | 12201 天津市北洋有限責任專利代理事務所 | 代理人: | 李林娟 |
| 地址: | 300222 天*** | 國省代碼: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 傳感平臺 生物傳感 實時監測 正常指標 預存儲 環境監測 視覺 傳感監測模塊 光電探測元件 環境物理因素 卷積神經網絡 數據分析程序 數據分析模塊 特征參數提取 單目攝像頭 環境參數 監測結果 交互對象 人物表情 生理反應 肢體動作 智能感知 治療裝置 沉浸式 可穿戴 患兒 體征 佩戴 存儲 搜集 診斷 視野 檢測 評估 心理 | ||
本發明公開了一種沉浸式可穿戴診斷與治療裝置,包括:傳感監測模塊由視覺傳感平臺、環境監測傳感平臺、生物傳感平臺組成;視覺傳感平臺采用單目攝像頭作為光電探測元件,通過卷積神經網絡的最小FPGA系統平臺,獲取智能感知設備佩戴者視野內的人物表情、肢體動作;環境監測傳感平臺實時監測環境物理因素;生物傳感平臺實時監測生理反應指標;數據分析模塊匯集交互對象、環境參數、人體體征等監測結果,對數據進行特征參數提取處理,由數據分析程序對接收到的數據與預存儲的對應的正常指標以及前一次搜集到的信息進行對比,判斷該指標值的發展趨向,計算并存儲本次檢測到的指標值與預存儲的對應的正常指標之間的差值,對患兒的生理和心理進行評估。
技術領域
本發明涉及傳感測試以及人工智能領域,尤其涉及一種沉浸式可穿戴診斷與治療裝置,用于實時監控孤獨癥兒童的生理和心理狀況,幫助病情的診斷和治療。
背景技術
孤獨癥病情的發展使患者更容易產生焦慮情緒并形成社交障礙,很大程度上影響患者對世界的感知以及與他人的互動。認知是指大腦接受外界信息或事物,通過內心活動處理及加工,轉變為自己認識到的知識,并對知識進行應用的能力。所謂的認知障礙是由于人的最主要的腦功能中的認知功能受到損害,不能像正常人一樣注意力能夠在各種刺激之間有效調節,要么反應過度要么反應不足。由于成年人的病情很難監測和診斷,故針對兒童的研究和服務更加有意義和針對性。
目前,公知的孤獨癥兒童檢查方式是根據其感覺、行為、情緒、語言等方面的異常表現對照行為量表進行篩查,評定結果需要結合專業知識進行綜合判斷,這是一種滯后的評定方法,不能作為醫生干預及治療的依據。另外,市場上圍繞孤獨癥兒童治療的輔助裝置,只停留在監測兒童的緊張情緒和焦慮不安等生理反應,并不能捕捉甚至分析導致患兒感到焦慮的誘導性原因。
發明內容
本發明提供了一種沉浸式可穿戴診斷與治療設備,該產品可以建立外界環境與患兒情感需求之間的橋梁,一方面緩解其精神隱患,另一方面提高其社交能力,詳見下文描述:
一種沉浸式可穿戴診斷與治療裝置,所述裝置包括:傳感監測模塊、數據分析模塊、語音交互模塊、無線數據傳輸模塊,
其中,傳感監測模塊由視覺傳感平臺、環境監測傳感平臺和生物傳感平臺三部分組成;該三部分分別與數據分析模塊和無線數據傳輸模塊連接;數據分析模塊與語音交互模塊和無線數據傳輸模塊連接;
視覺傳感平臺采用單目攝像頭作為光電探測元件,通過卷積神經網絡的最小FPGA系統平臺,獲取智能感知設備佩戴者視野內的人物表情、肢體動作,分別輸入到卷積神經網絡,由輸出層輸出得分值,將學習結果傳輸至數據分析模塊;
環境監測傳感平臺實時監測環境溫度、濕度、光照、噪聲、振動、大氣壓、電磁波、射線等物理因素,并將監測數據發送至數據分析模塊;
生物傳感平臺監測心率、心電圖、睡眠、血壓、汗液分泌等生理反應指標,并將監測數據發送至數據分析模塊;
所述數據分析模塊匯集關于交互對象、環境參數、人體體征等一系列數據監測結果,對數據進行抽取和插值、除噪和特征參數提取處理,將處理后的數據傳遞給數據分析程序,數據分析程序對接收到的數據與預存儲的對應的正常指標以及前一次搜集到的信息進行對比,判斷該指標值的發展趨向,與上次檢測到的指標值相比,該值是升高還是降低,計算并存儲本次檢測到的指標值與預存儲的對應的正常指標之間的差值,綜合以上信息對患兒的生理和心理進行評估。
進一步地,所述通過卷積神經網絡的最小FPGA系統平臺,獲取智能感知設備佩戴者視野內的人物表情、肢體動作具體為:
通過卷積神經網絡A識別人物表情圖像;以及通過卷積神經網絡B識別人物肢體動作圖像。
其中,所述通過卷積神經網絡A識別人物表情圖像具體為:
采用光電探測元件接收到人物表情圖像,對預處理后的圖像通過計算空間灰度共生矩陣為特征向量;
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