【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于辅助诊断，尤其涉及一种基于融合信息的神经类疾病诊断装置。
技术介绍
1、大多数神经精神系统疾病如抑郁症、阿尔兹海默病、帕金森病等往往起病隐匿，早期症状不典型，发病后缓解进展，目前对于这类疾病的临床诊断和治疗评估需要训练有素的高年资专科医师通过病史询问、体格检查、量表评估，并结合影像学检查进行综合分析后得出结论。而基层医院和社区医师对此类疾病的诊治存在不足，因此如何实现对神经类疾病的快速筛查和诊断成为亟待解决的技术问题。
2、为了解决上述技术问题，现有技术方案中cn202111653438.6《一种运动神经类疾病的检测方法、装置及可读存储介质》中通过对参考姿态数据和参考足底压力数据进行特征拼接得到病理特征向量，基于病理特征向量输出运动神经类疾病诊断结果，实现了快速准确地确定出运动神经类疾病诊断结果，但是与此同时，却存在以下技术问题：
3、现有技术方案中忽视了根据脑电信号进行神经类疾病的判断，并对姿态数据和足底压力数据进行筛选，具体的，对于关节退化类疾病也会导致患者的姿态数据和足底压力数据发生一定程度的...
【技术保护点】
1.一种基于融合信息的神经类疾病诊断装置，其特征在于，具体包括：
2.如权利要求1所述的神经类疾病诊断装置，其特征在于，所述异常步态时段根据所述患者在不同时段的步态特征的匹配结果进行确定，具体的根据所述患者在不同时段内的步态图像进行所述患者的步态特征的提取，并根据所述步态特征与预设异常步态特征的匹配结果进行异常步态特征的识别，将包含所述异常步态特征的时段作为异常步态时段。
3.如权利要求1所述的神经类疾病诊断装置，其特征在于，所述步态特征包括所述患者的躯干行走姿态、关节摆动姿态、步进频率和步进距离。
4.如权利要求1所述的神经类疾病...
【技术特征摘要】
1.一种基于融合信息的神经类疾病诊断装置，其特征在于，具体包括：
2.如权利要求1所述的神经类疾病诊断装置，其特征在于，所述异常步态时段根据所述患者在不同时段的步态特征的匹配结果进行确定，具体的根据所述患者在不同时段内的步态图像进行所述患者的步态特征的提取，并根据所述步态特征与预设异常步态特征的匹配结果进行异常步态特征的识别，将包含所述异常步态特征的时段作为异常步态时段。
3.如权利要求1所述的神经类疾病诊断装置，其特征在于，所述步态特征包括所述患者的躯干行走姿态、关节摆动姿态、步进频率和步进距离。
4.如权利要求1所述的神经类疾病诊断装置，其特征在于，所述步态综合相似度的确定...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔文波，张利娜，贠勇，石见，赵长伟，周志丹，龚伟莹，王江龙，李敏，张军辉，齐丛林，
申请(专利权)人：新乡市华西卫材有限公司，
类型：发明
国别省市：
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