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1. (WO2018106146) MÉTHODE ET SYSTÈME D'ÉVALUATION DE CRIBLAGE NON INVASIF DE PARAMÈTRE PHYSIOLOGIQUES ET DE PATHOLOGIES
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N° de publication : WO/2018/106146 N° de la demande internationale : PCT/RU2017/000868
Date de publication : 14.06.2018 Date de dépôt international : 21.11.2017
CIB :
A61B 5/0452 (2006.01) ,G06Q 50/22 (2018.01)
A NÉCESSITÉS COURANTES DE LA VIE
61
SCIENCES MÉDICALE OU VÉTÉRINAIRE; HYGIÈNE
B
DIAGNOSTIC; CHIRURGIE; IDENTIFICATION
5
Mesure servant à établir un diagnostic; Identification des individus
04
Mesure de signaux bioélectriques du corps ou de parties de celui-ci
0402
Electrocardiographie, c. à d. ECG
0452
Détection de paramètres spécifiques du cycle de l'électrocardiogramme
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
Q
SYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
50
Systèmes ou procédés spécialement adaptés à un secteur particulier d'activité économique, p.ex. services d'utilité publique ou tourisme
10
Services
22
Services de santé, p.ex. hôpitaux; Aide sociale
Déposants :
ЕЖКОВ, Александр Викторович EZHKOV, Alexander Viktorovich [RU/RU]; RU
Inventeurs :
ЕЖКОВ, Александр Викторович EZHKOV, Alexander Viktorovich; RU
СУНЦОВА, Ольга Валерьевна SUNTSOVA, Olga Valeryevna; RU
БЕКМАЧЕВ, Александр Егорович BEKMACHEV, Aleksandr Egorovich; RU
САДОВСКИЙ, Сергей Павлович SADOVSKY, Sergei Pavlovich; RU
Mandataire :
АБРАМЕНКО, Олег Игоревич ABRAMENKO, Oleg Igorevich; RU
Données relatives à la priorité :
201614617624.11.2016RU
Titre (EN) METHOD AND SYSTEM FOR THE NON-INVASIVE SCREENING OF PHYSIOLOGICAL PARAMETERS AND PATHOLOGIES
(FR) MÉTHODE ET SYSTÈME D'ÉVALUATION DE CRIBLAGE NON INVASIF DE PARAMÈTRE PHYSIOLOGIQUES ET DE PATHOLOGIES
(RU) СПОСОБ И СИСТЕМА НЕИНВАЗИВНОЙ СКРИНИНГОВОЙ ОЦЕНКИ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ И ПАТОЛОГИЙ
Abrégé :
(EN) The invention relates to the field of computer science in medicine, and more particularly to methods and systems for screening for different pathologies and determining a person's physiological parameters, and can be used in the field of predictive, diagnostic, preventive and rehabilitative medicine. The present method involves: generating a training set and a test set of patient records pertaining to patients with a specific pathology or having physiological parameters that are dependent on the patients' cardiac function, including records pertaining to patients of different sexes and ages, wherein each record contains at least one cardiac lead ECG signal and patient information; calculating heart rate variability and average cardiac cycle parameters; training an artificial neural network to identify the specific pathology; recording the connections and weights of the trained artificial neural network; obtaining at least one cardiac lead ECG signal and information pertaining to a patient; calculating heart rate variability and average cardiac cycle parameters; and determining the physiological parameters or the presence of the specific pathology. The invention is directed toward increasing the accuracy with which pathologies or physiological parameter values are identified in a patient on the basis of neural simulation.
(FR) La présente invention concerne le domaine de l'informatique en médecine et notamment des procédés et des systèms de diagnostic par criblage de différentes pathologies et la détermination des paramètres physiologiques d'une personne et peut s'utiliser en médecine humaine prédictive, diagnostique, prophylactiques et de réhabilitation. Procédé pour déterminer par criblage des pathologies ou des paramètres physiologiques dans lequel on forme un sélection d'aprentissage et de données d'enregistrements de patients souffrant d'une pathologie données ou des paramètres physiologiques qui dépendent de l'activité cardiaque de patient, y compris des enregistrements sur des patients de sexe et d'âge différents, chaque enregistrement comprenant au moins une dérivation cardiologique d'un signal ECG et une information sur le patient; on obtient les enregistrements sur chaque sélection d'apprentissage, et pour chaque enregistrement on effectue le traitement d'au moins une dérivation cardiologique d'un signal ECG, on calcule les paramètres de variabilité de la fréquence cardiaque et d'un cycle cardiaque moyen; on effectue un apprentissage d'un réseau de neurones artificiels pour détecter une pathologie déterminée ou des paramètres physiologiques en utilisant l'enregistrement d'apprentissage et de test, on compare les paramètres du signal ECG traité, les paramètres calculés de variabilité du rythme cardiaque et du cycle cardiaque moyen, des informations sur les patients; on sauvegarde les liaisons et les pondérations du réseau de neurones artificiels ayant suivi l'apprentissage, on obtient au moins une dérivation cardiologique du signal ECG et une information sur le patient, on effectue le traitement d'au moins ladite dérivation cardiologique du signal cECG, on calcule les paramètres de variabilité de la fréquence cardiaque et du cycle cardiaque moyen; on détermine les paramètres physiologiques ou la présence d'une pathologie donnée; au moyen du réseau de neurones artificiels ayant suivi l'apprentissage, on utilise les paramètre du signal ECG traité, les paramètres calculés de variabilité de la fréquence cardiaque et du cycle cardiaque moyen, ainsi que les informations sur le patient. Le résultat technique consiste à améliorer la précision de détection de pathologies ou de valeurs de paramètres physiologiques chez le patient à base d'une modélisation de réseaux neuronaux.
(RU) Изобретение относится к области вычислительной техники в медицине, а именно к способам и системам скрининговой диагностики различных патологий и определению физиологических параметров человека, и может быть использовано в области предиктивной, диагностической, профилактической и реабилитационной медицины. В способе формируют обучающую и тестовую выборку записей пациентов, имеющих заданную патологию или физиологические параметры, зависящие от сердечной деятельности пациентов, включающие записи о пациентах разного пола и возраста, причем каждая запись содержит, по крайней мере, одно кардиологическое отведение ЭКГ-сигнала и информацию о пациенте; рассчитывают параметры вариабельности сердечного ритма и усредненного кардиоцикла; обучают искусственную нейронную сеть выявлению заданной патологии; сохраняют связи и веса обученной искусственной нейронной сети; получают по крайней мере, одно кардиологическое отведение ЭКГ-сигнала и информацию о пациенте; рассчитывают параметры вариабельности сердечного ритма и усредненного кардиоцикла; и определяют физиологические параметры или наличие заданной патологии. Изобретение направлено на повышение точности выявления патологий или значений физиологических параметров у пациента на базе нейросетевого моделирования.
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Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : russe (RU)
Langue de dépôt : russe (RU)