【CN110051353A】一种基于深度学习技术的体脂评估系统及方法【专利】
一种基于大数据的人体亚健康智能健康评估系统[发明专利]
![一种基于大数据的人体亚健康智能健康评估系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/8a78918acaaedd3382c4d3e3.png)
专利名称：一种基于大数据的人体亚健康智能健康评估系统专利类型：发明专利
发明人：李强
申请号：CN202011392035.6
申请日：20201201
公开号：CN112435749A
公开日：
20210302
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于大数据的人体亚健康智能健康评估系统，属于人体亚健康智能健康评估技术领域，包括如下步骤：S101：数据采集；S102：框架设计；S103：系统创建；S104：数据对接。
本发明基于大数据的人体亚健康智能健康评估系统，提高信息收集效率，达到提高自我健康的目的，以此实现健康管理的系统性、连续性、主动性及可及性，提高现代人体对自身了解程度，提高人体健康程度，增加使用者使用的便捷性，提高实用性，且方便使用者实时实地进行检查，便于实时对自己的身体进行监管，提高使用者自身的安全性，能够做到预防疾病，增加自身健康的效果。
申请人：大连理工江苏研究院有限公司
地址：213000 江苏省常州市武进区科教城大连理工大学江苏研究院C座2楼
国籍：CN
代理机构：大连理工大学专利中心
代理人：梅洪玉
更多信息请下载全文后查看。
一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统[发明专利]
![一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1d98deb4d5d8d15abe23482fb4daa58da0111c9f.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010986770.3(22)申请日 2020.09.18(71)申请人 重庆邮电大学地址 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号(72)发明人 黎淼 刘萍 姚童 牟晓霜 王玺 谢应涛 (74)专利代理机构 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275代理人 杨柳岸(51)Int.Cl.A61B 6/00(2006.01)G06T 7/00(2017.01)G06T 7/11(2017.01)(54)发明名称一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统(57)摘要本发明涉及一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统，属于医疗信息化领域。
使用较多个线性变换对数据进行多维抽象处理，将原始图像的浅层信息调整重新组合为多个浅层信息，实现得到具有抽样性和代表性的高级信息。
通过组合利用高级信息，反映了原始图片的内在联系和根本本质，在分割骨骼区域时，能够将血管和骨骼的特征区别开，将附着在骨骼上的血管划分出去，深度学习的图像分割比传统的图像分割可以更好的提取全局特征和结合上下层信息。
提高可靠性和抗噪能力。
基于深度学习的图像分割具有强大的特征提取能力，能够将提取到的特征结合局部和全局的特征。
提高划分感兴趣区域的准确性。
权利要求书1页 说明书5页 附图3页CN 112089429 A 2020.12.18C N 112089429A1.一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统，其特征在于：该系统运作程序包括以下步骤：S1：对骨密度探测器进行设备校正，调试工作参数，探测器对温度有很高的依赖性，所以探测器在进行测试前必须达到热稳定性；S2：在室温22℃、湿度50％和采样率为100％的条件下打开探测器和X光机，分别测量70kV管电压和40kV管电压的高低电压下X射线的入射强度和出射强度；S3：选用铝块和聚碳酸酯化合物代替人体的骨骼和软组织，人体的骨骼被肌肉、组织液和脂肪包裹覆盖；选用原子序数相近的铝代替骨骼，聚碳酸酯高分子化合物的代替软组织；参考模块由铝块和聚碳酸酯高分子化合物组成，将两种模块排成阶梯状，扫描一次获得不同厚度下的X射线的高低能值；S4：采用如公式(1)所示多项式拟合方法，带入探测器获得的高低能值，计算出不同厚度的Al值和PMMA值和拟合多项式数值；将铝块的厚度与自身密度相乘，获得的乘积就是骨密度的值，建立扫描人体的骨密度参考数据；其中i为拟合通道，α为所设定的移动平均窗口范围，β为校正系数；S5：用探测器和X射线对准扫描人体，得到的高低能数据，计算出骨骼和软组织的厚度，再与参考模块的密度相乘，获得人体的骨密度值；S6：根据用户自身需要任意选择ROI区域，显示相应位置的BMD值；将深度学习算法到骨密度系统内用来检测骨骼区域。
一种基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查系统[发明专利]
![一种基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/c74749e0e87101f69e3195ef.png)
专利名称：一种基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查系统
专利类型：发明专利
发明人：陈丹青
申请号：CN202011100897.7
申请日：20201015
公开号：CN112289435A
公开日：
20210129
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于信息处理技术领域，公开了一种基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查系统及方法，参数设定模块用于设定孕前体重指数、糖化血红蛋白、血糖的参考值；历史数据输入模块用于输入体检者的身高、体重、社会人口学资料、家族史、病史、过敏史、生活习惯；数据采集模块用于历史数据以及孕前体重指数、糖化血红蛋白、血糖数据；数据处理模块用于对数据进行对比、分析；显示模块用于显示孕前体重指数、糖化血红蛋白、血糖数据。
本发明通过生活方式、疾病等对体检者身体状况做初步了解，通过孕前体重指数、糖化血红蛋白、血糖的测定结果进行妊娠期糖尿病的判定；系统的组成简单，操作方便，对妊娠期妇女糖尿病的筛查有重要意义。
申请人：浙江大学医学院附属妇产科医院
地址：310016 浙江省杭州市学士路1号
国籍：CN
代理机构：重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙)
代理人：陈炳萍
更多信息请下载全文后查看。
一种人体体成分的检测方法[发明专利]
![一种人体体成分的检测方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/29cddaeaac51f01dc281e53a580216fc700a538f.png)
[19]中华人民共和国国家知识产权局[12]发明专利申请公开说明书[11]公开号CN 1611934A[43]公开日2005年5月4日[21]申请号200410033769.X[22]申请日2004.04.16[21]申请号200410033769.X[71]申请人中体同方体育科技有限公司地址100083北京市海淀区学院路37号柏彦大厦1103－1108室共同申请人清华大学[72]发明人郑秀瑗 刘静民 侯曼 何维华 王并举李超群 相子元 龚也君[51]Int.CI 7G01N 27/04权利要求书 2 页 说明书 6 页 附图 2 页[54]发明名称一种人体体成分的检测方法[57]摘要一种人体体成分的检测方法，属于人体体成分检测技术领域。
为了解决现有检测人体体成分方法具有一定局限性的问题，本发明公开了一种人体体成分的检测方法，包括如下步骤：向微处理器中输入受试者的年龄和性别；分别利用身高计、体重计测量受试者的身高和体重，并经A/D转换器送入微处理器；利用电阻测量系统分别在50KHz、250KHz、500KHz三种频率下测量受试者右手左脚、左手右脚间的生物电阻抗值并送入微处理器；利用所述微处理器中固化的经验公式计算受试者的各指标。
本发明是根据中国人人种特点设计的检测方法，可快速地测量和计算出多项身体成分的准确数据。
200410033769.X权 利 要 求 书第1/2页 1.一种人体体成份的检测方法，包含利用微处理器中固化程序计算人体成份的步骤，其特征在于该方法的步骤如下：1)向所述微处理器中输入受试者的年龄和性别；2)分别利用身高计、体重计测量受试者的身高和体重，并经A/D转换器送入所述微处理器；3)利用电阻测量系统分别在50KHz、250KHz、500KHz三种测量频率下测量出受试者右手左脚、左手右脚间的生物电阻抗，送入所述微处理器，由微处理器处理分别选取三种频率下测得电阻抗的最小值记为Z50、Z250和Z500，单位为Ω；4)利用所述微处理器中固化的下述经验公式计算受试者整体的细胞外液、总水重和瘦体重，细胞外液总水重瘦体重式中H表示受试者的身高，单位为cm；W表示受试者的体重，单位为kg；B0～B8为经验计算系数，随年龄的增加而递增，B0男子为2～18，女子为1～16；B1男子为0.01～2.2，女子为0.04～3.5；B2男子为0.02～2.8，女子为0.02～3.9；B3男子为3～17，女子为1～19；B4男子为0.1～2.2，女子为0.05～4.6；B5男子为0.01～4.7，女子为0.005～3.8；B6男子为7～22，女子为3～18；B7男子为0.01～2.9，女子为0.01～4.9；B8男子为0.1～5.3，女子为0.1～5.8；5)根据所述微处理器中固化的国家体育总局2000年公开的《中国国民体质监测系统的研究》中各年龄男女平均体重表，确定受试者的标准体重BW；6)利用所述微处理器中固化的下列经验公式计算出下述16个参考指标， 细胞内液InF＝TF-EXF；肌肉重SLM＝TF/0.73；蛋白质PM＝SLM-TF；骨质重MM＝LBM-PM；脂肪重FM＝W-LBM；水肿测试EE＝EXF/TF；200410033769.X权 利 要 求 书 第2/2页 肥胖度OD＝(W/BW)*100；体质指数BMI＝(W/H2)*100；脂肪百分比FM％＝(FM/W)*100％；标准肌肉BM＝c×H+d，其中，c＝0.7～0.9，d＝80～100；肌肉控制MC＝BM-SLM；当W＜BW，体重控制WC＝BW-W，脂肪控制FC＝WC-MC，当W≥BW，脂肪控制体重控制WC＝MC+FC；目标体重TW＝W+WC；体成分分布评分＝-7.22+0.21×FW％+95×(SLM/BM)；基础代谢率200410033769.X说 明 书第1/6页一种人体体成份的检测方法技术领域本发明属于人体体成份检测技术领域。
一种基于CT图像测量皮下脂肪厚度的方法[发明专利]
![一种基于CT图像测量皮下脂肪厚度的方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/8575b540f342336c1eb91a37f111f18583d00cc0.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010741385.2(22)申请日 2020.07.29(71)申请人 南通大学地址 226019 江苏省南通市崇川区啬园路9号申请人 杭州博拉哲科技有限公司(72)发明人 张堃 韩宇 范陆健 荣梦杰 冯文宇 殷佳炜 华亮 李文俊 鲍毅 (51)Int.Cl.G06T 7/00(2017.01)G06T 7/11(2017.01)G06T 7/60(2017.01)G06T 5/40(2006.01)G06N 3/08(2006.01)G06N 3/04(2006.01)(54)发明名称一种基于CT图像测量皮下脂肪厚度的方法(57)摘要本发明公开了一种基于CT图像测量皮下脂肪厚度的方法，包括以下步骤：步骤1：对CT图像进行预处理，得到训练集；步骤2：对训练集进行图像块剪裁操作，得到数据集；步骤3：通过深度学习进行外围曲线分割；步骤4：边缘连接；步骤5：对CT图像外围曲线和内曲线进行骨骼化操作；步骤6：从12个方向获取CT图像外围曲线和内曲线之间的像素点；步骤7：对外围曲线和内曲线进行换算，得到皮下脂肪厚度。
本发明设计了一种测量皮下脂肪厚度的方法，基于先分割后计算的思路，较为准确的皮下脂肪厚度的计算。
权利要求书4页 说明书8页 附图6页CN 111862070 A 2020.10.30C N 111862070A1.一种基于CT图像测量皮下脂肪厚度的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对CT图像进行预处理，得到训练集；步骤2：对训练集进行图像块剪裁操作，得到数据集；步骤3：通过深度学习进行外围曲线分割；步骤4：边缘连接；步骤5：对CT图像外围曲线和内曲线进行骨骼化操作；步骤6：从12个方向获取CT图像外围曲线和内曲线之间的像素点；步骤7：对外围曲线和内曲线进行换算，得到皮下脂肪厚度。
一种运动能力评估系统[发明专利]
![一种运动能力评估系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/fdeb132cb6360b4c2e3f5727a5e9856a56122603.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201710008285.7(22)申请日 2017.01.05(71)申请人 首都体育学院地址 100191 北京市海淀区北三环西路11号(72)发明人 周志雄 (74)专利代理机构 上海精晟知识产权代理有限公司 31253代理人 冯子玲(51)Int.Cl.A61B 5/11(2006.01)(54)发明名称一种运动能力评估系统(57)摘要本发明公开了一种运动能力评估系统，包括测试采集和录入模块、身体动作能力评估模块、运动损伤风险预测模块、身体动作能力评估报告模块；其中，测试采集和录入模块被设置为，用于将评分录入运动能力评估系统；身体动作能力评估模块被设置为，使用身体动作能力评估模型来确定身体运动能力的要素及评估方法；运动损伤风险预测模块被设置为用于分析身体灵活性、协调性和动作平衡能力评分与运动损伤之间的关系；身体动作能力评估报告模块被设置为用于将评估结果生成运动能力评估报告；将测试采集和录入模块采集到的数据，通过身体动作能力评估模块和运动损伤风险预测模块的计算得到评估数据，再通过身体动作能力评估报告模块生成相应的测试结果报告。
权利要求书1页 说明书9页 附图1页CN 106880357 A 2017.06.23C N 106880357A1.一种运动能力评估系统，其特征在于，包括测试采集和录入模块、身体动作能力评估模块、运动损伤风险预测模块、身体动作能力评估报告模块；其中，所述测试采集和录入模块被设置为，用于将评分录入所述运动能力评估系统；所述身体动作能力评估模块被设置为，使用身体动作能力评估模型来确定身体运动能力的要素及评估方法；所述运动损伤风险预测模块被设置为用于分析身体灵活性、协调性和动作平衡能力评分与运动损伤之间的关系；所述身体动作能力评估报告模块被设置为用于将评估结果生成运动能力评估报告；将所述测试采集和录入模块采集到的数据，通过所述身体动作能力评估模块和所述运动损伤风险预测模块的计算得到评估数据，再通过所述身体动作能力评估报告模块生成相应的测试结果报告。
脂肪含量测量系统及方法[发明专利]
![脂肪含量测量系统及方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/e43540dd87c24028905fc39d.png)
专利名称：脂肪含量测量系统及方法专利类型：发明专利
发明人：李辉
申请号：CN201611011624.9
申请日：20161117
公开号：CN106770647A
公开日：
20170531
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种脂肪含量测量系统及方法。
该脂肪含量测量系统包括：超声测量仪和用户终端。
超声测量仪包括控制装置、超声探头和处理装置，用户终端包括合成模块和计算模块。
在使用该脂肪含量测量系统进行测量时，将对同一被测对象采用至少两级发射电压分别进行超声波发射、接收及处理后获得的至少两个超声回波进行合成得到合成后的超声回波，根据所述合成后的超声回波计算被测对象的脂肪厚度及脂肪含量。
该脂肪含量测量系统及方法，在不增加电路、节约成本的情况下，提高了远场信号信噪比且使近场信号不饱和，从而提高了测量精度。
申请人：四川大学
地址：610000 四川省成都市锦江区一环路南一段24号
国籍：CN
代理机构：北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：张红平
更多信息请下载全文后查看。
一种基于医学知识库的体检检查项综合评估系统与方法[发明专利]
![一种基于医学知识库的体检检查项综合评估系统与方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/7bf0415ba88271fe910ef12d2af90242a995ab7f.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010354444.0(22)申请日 2020.04.29(71)申请人 浙江禾连健康管理有限公司地址 310000 浙江省杭州市余杭区仓前街道文一西路1500号2幢238室(72)发明人 刘健 胡若菲 石秀峰 郑晨超 胡迪 朱敬华 (74)专利代理机构 杭州天启智汇专利代理事务所(普通合伙) 33357代理人 姜智慧(51)Int.Cl.G16H 50/20(2018.01)G16H 70/20(2018.01)G16H 40/20(2018.01)G06F 3/0482(2013.01)G06F 16/33(2019.01)G06F 16/36(2019.01)G06N 5/04(2006.01)(54)发明名称一种基于医学知识库的体检检查项综合评估系统与方法(57)摘要本发明涉及一种基于医学知识库的体检检查项综合评估系统与方法，其包括前端渲染服务器、检查项分组输入模块、知识图谱推理模块、结果分析模块，通过检查项的筛查效果相同的进行分组,再两两之间依次建立包含、有效于的关系。
同时利用程序进行关系推理，形成层级和互斥关系。
然后根据文献找到病率疾病对应的筛查检查项目。
通过选择的筛查检查项，可判断能够筛查的疾病数量。
同时又对筛查检查项同种禁忌项进行分组，并列出注意事项，能更加直观地指导用户购买用户选择检查项项目。
权利要求书2页 说明书5页 附图4页CN 111584067 A 2020.08.25C N 111584067A1.一种基于医学知识库的体检检查项综合评估系统，其特征在于，其包括前端渲染服务器、检查项分组输入模块、知识图谱推理模块、结果分析模块，所述前端渲染服务器与所述检查项分组输入模块双向连接并通过Restful API进行交互，所述检查项分组输入模块为B/S架构的检查项列表库存应用软件，包括科室选择、疾病选项、检查项选项、选项加载工具、选项运行工具、选项列表界面；所述检查项分组输入模块与所述知识图谱推理模块连接并通过Restful API进行交互，所述知识图谱推理模块包括知识图谱构建工具、病理推理引擎、检查项目效果筛查，所述知识图谱推理模块与所述三元组数据库连接并通过Restful API进行交互，所述三元组数据库包括知识图谱本体文件和医学知识数据源；所述知识图谱推理模块输出端与所述结果分析模块终端连接并通过Restful API进行交互，所述结果分析模块用于分析效果涵盖范围最大的检查项及其对应的疾病列表、互斥的筛查检查项、禁忌症及注意事项汇总一同返回给用户前端展示。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910365560.X
(22)申请日 2019.05.01
(71)申请人 四川创客知佳科技有限公司
地址 610000 四川省成都市双流区东升街
道棠湖东路二段134号
(72)发明人 章航
(51)Int.Cl.
A61B 5/053(2006.01)
(54)发明名称
一种基于深度学习技术的体脂评估系统及
方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于深度学习技术的体
脂评估系统及方法，可根据人体立体动态影像，
结合智能体脂秤的测量结果，以及包含有大量经
验数据的云端经验数据库，对人体体脂率、肌肉
率、蛋白质含量、骨量以及水分含量做出更加符
合实际的评估，其中云端经验数据库具有深度学
习功能，其始终能够保证内部经验数据为最精准
的数据。
权利要求书1页 说明书4页 附图1页CN 110051353 A 2019.07.26
C N 110051353
A
权 利 要 求 书1/1页CN 110051353 A
1.一种基于深度学习技术的体脂评估系统，其特征在于，包括云端经验数据库、客户终端机以及具有皮肤温湿度测量功能的智能体脂秤，所述云端经验数据库与所述客户终端机之间建立数据交互通道，所述客户终端机与所述智能体脂秤之间建立数据交互通道，所述云端经验数据库中记录有经验数据，所述经验数据根据人的性别、年龄、体型以及人种进行分类，并包括体脂率、肌肉率、蛋白质含量、骨量、水分含量以及解剖数据；
所述云端经验数据库具有深度学习功能，能够不断采集与原有经验数据不同的新数据，并将原有经验数据与新数据结合后重新进行分类。
2.根据权利要求1所述基于深度学习技术的体脂评估系统，其特征在于，所述智能体脂秤为基于BIA生物电阻测量法的体脂秤。
3.根据权利要求2所述基于深度学习技术的体脂评估系统，其特征在于，所述智能体脂秤的导电膜为ITO导电膜，其嵌有热电偶，能够测量所接触的皮肤温度，该温度用来调整采样的电阻数值。
4.根据权利要求3所述基于深度学习技术的体脂评估系统，其特征在于，所述智能体脂秤内部安装有湿度探头，能够测量环境湿度，该环境湿度用来调整采样的电阻数值。
5.根据权利要求1所述基于深度学习技术的体脂评估系统，其特征在于，所述客户终端机为智能手机或者PC机。
6.一种基于深度学习技术的体脂评估方法，其特征在于，采用权1、2、3、4或5任意一项所述基于深度学习技术的体脂评估系统对用户进行体脂评估，包括以下步骤：1）用户站在智能体脂秤上，智能体脂秤对用户的体脂进行测量，并将所测量到的数据传输给客户终端机，客户终端机将该数据上传至云端经验数据库，并与云端经验数据库中的原有经验数据进行对比；
2）用户做出一系列动态动作，客户终端机对用户进行体型动态立体影像的记录，并将该体型动态立体影像数据上传至云端经验数据库，并与云端经验数据库中的原有经验数据进行对比；
3）客户终端机根据步骤1）与步骤2）得到的数据对比结果，得出用户的体脂率、肌肉率、蛋白质含量、骨量以及水分含量。
7.根据权利要求6所述基于深度学习技术的体脂评估方法，其特征在于，用户做出的一系列动态动作包括转左90度、后转180度、右转45度、弯腰90度、手臂平伸。
2。