买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：江苏华益科技有限公司

摘要：本发明公开了一种帕金森病症辅助分析方法，包括以下步骤：S1、收集患有不同程度帕金森病症患者的运动特征数据，对运动特征数据进行标准化处理，从收集的运动特征数据中提取关键特征；利用统计学和流行病学数据，分析了这些疾病与帕金森病运动症状之间的关联程度，并量化了它们对运动功能的具体影响，基于量化结果，构建修正模型，对待分析患者提取的关键特征数据进行修正，排除了原有疾病对数据的干扰，修正过程显著提高了数据的质量，确保了待分析患者关键特征数据的准确性和可靠性，使得机器学习模型能够更准确地识别帕金森病的运动特征，实现了对患者原有运动能力疾病的充分考虑，从而保证了分析结果的准确性和可靠性。

主权项：1.一种帕金森病症辅助分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集患有不同程度帕金森病症患者的运动特征数据，对运动特征数据进行标准化处理，从收集的运动特征数据中提取关键特征；S2、基于提取的关键特征数据，构建评估帕金森病症的机器学习模型，利用已知帕金森病症患者的关键特征数据对机器学习模型训练，确保能够识别与帕金森病症相关的特征，并能够评估病症的严重程度；S3、收集待分析患者的运动特征数据，并提取关键特征数据；S4、确定患者是否同时患有影响运动能力的疾病，利用统计学和流行病学的数据，分析运动能力的疾病与帕金森病症运动症状之间的关联程度；S5、对影响运动能力的疾病通过临床测试和量表评估，量化疾病对患者运动功能的具体影响；S6、基于具体影响的量化结果，构建修正模型，通过修正模型对S3中提取的关键特征数据进行修正；S7、将修正后的关键特征数据，输入机器学习模型进行帕金森病症患者的关键特征数据进行吻合，根据吻合的特征程度评估病症的严重程度，并推荐运动或药物恢复方案；S8、患者恢复过程中，收集并提取患者与帕金森病症关键特征历史吻合的特征数据，为提取的关键特征数据增加时间戳；S9、将增加时间戳的关键特征数据，输入机器学习模型进行帕金森病症患者的关键特征数据进行吻合，根据吻合的特征程度评估病症的严重程度，并推荐运动或药物恢复方案；S10、将时间戳下的关键特征数据和评估结果存储，可供医务人员分析患者的恢复进展。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏华益科技有限公司 一种帕金森病症辅助分析系统