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一种基于深度数据的癫痫发作监控方法及系统
- 专利权人:
- 华东师范大学
- 发明人:
- 邱崧,刘莹莹,孙力,蔡茗名,李庆利,周梅,凌佩佩,贝璟
- 申请号：
- CN201610190168.2
- 公开号：
- CN105760861B
- 申请日:
- 2016.29.03
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开一种基于深度数据的癫痫发作监控方法及系统,其方法是:用深度传感器获取癫痫患者数据源,通过各关节点合加速度阈值分析,判断患者是否可能癫痫发作。利用光流法进行关节点轨迹跟踪,然后计算采样点速度实现特征提取,获得可以有效描述患者癫痫发作时四肢剧烈颤动的特征,采用支持向量机分类方法识别当前患者是否癫痫发作。如果识别出患者癫痫发作,由扬声器发出报警声音,LED闪烁报警灯光,并通过GSM和4G移动通信自动发送短信或邮件通知家属。系统包括:深度数据采集模块、预分析模块、识别模块、数据存储模块、报警模块。本发明能准确及时地监测出癫痫发作时患者四肢颤动,且不易受光照等环境变化影响,检测速度快,具有较好的鲁棒性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
