| Title | 一种运动阻碍型疾病诊断装置 |
| Author | |
| First Inventor | 安丰伟
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| Original applicant | 南方科技大学
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| First applicant | 南方科技大学
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| Address of First applicant | 518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号
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| Current applicant | 南方科技大学
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| Address of Current applicant | 518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| First Current Applicant | 南方科技大学
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| Address of First Current Applicant | 518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| Application Number | CN202011117261.3
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| Application Date | 2020-10-19
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| Open (Notice) Number | CN112401834B
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| Date Available | 2023-04-07
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| Publication Years | 2023-04-07
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| Status of Patent | 授权
; 许可
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| Legal Date | 2023-04-07
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| Subtype | 授权发明
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| SUSTech Authorship | First
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| Abstract | 本发明提供一种运动阻碍型疾病诊断装置，其包括数据采集模块，用于采集测试人的深度信息和足底压力信息；数据分析模块，用于对所述深度信息和足底压力信息进行步态分析，得到测试人的步态相关特征；神经网络模块，用于根据所述步态相关特征进行深度学习，在深度学习后对测试人的深度信息和足底压力信息进行卷积、分类处理，实现测试人的运动阻碍型疾病诊断。本实施例通过将步态相关特征输入神经网络模块中，通过深度学习后使得运动阻碍型疾病检测成为可行；本实施例由于所需要的设备简单，所以成本低且有较高的便携度，适合普及，并且采取深度学习的方式进行诊断，准确度更高。 |
| Other Abstract | 本发明提供一种运动阻碍型疾病诊断装置，其包括数据采集模块，用于采集测试人的深度信息和足底压力信息；数据分析模块，用于对所述深度信息和足底压力信息进行步态分析，得到测试人的步态相关特征；神经网络模块，用于根据所述步态相关特征进行深度学习，在深度学习后对测试人的深度信息和足底压力信息进行卷积、分类处理，实现测试人的运动阻碍型疾病诊断。本实施例通过将步态相关特征输入神经网络模块中，通过深度学习后使得运动阻碍型疾病检测成为可行；本实施例由于所需要的设备简单，所以成本低且有较高的便携度，适合普及，并且采取深度学习的方式进行诊断，准确度更高。 |
| IPC Classification Number | A61B5/00
; A61B5/103
; A61B5/11
; G06V40/20
; G06V10/25
; G06V10/82
; G06N3/09
; G06N3/0464
; G06N3/0442
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| INPADOC Legal Status | （ENTRY INTO FORCE OF RECORDATION OF PATENT LICENSING CONTRACT）[2021-11-19][CN]
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| INPADOC Patent Family Count | 1
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| Extended Patent Family Count | 1
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| Priority date | 2020-10-19
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| Patent Agent | 徐凯凯
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| Agency | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)
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| URL | [Source Record] |
| Data Source | PatSnap
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| Document Type | Patent |
| Identifier | http://kc.sustech.edu.cn/handle/2SGJ60CL/522903 |
| Department | SUSTech Institute of Microelectronics 南方科技大学-香港科技大学深港微电子学院筹建办公室 |
| Recommended Citation GB/T 7714 |
安丰伟,刘展志,彭睿杰. 一种运动阻碍型疾病诊断装置[P]. 2023-04-07.
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