本发明专利技术公开疾病预测诊断方法及装置。本发明专利技术一实施例的利用电子装置的疾病预测诊断方法可包括如下步骤：基于皮肤电反应(Galvanic Skin Response)对情绪变化或生理变化进行跟踪；基于利用传感部的脊椎扫描(Spinal Column Scanning)对脊柱等级(vertebral level)或末梢神经(peripheral nerve)进行跟踪；以及基于上述皮肤电反应及脊椎扫描的组合自动确定与情绪现象或生理现象相关的脊柱等级(vertebral level)来确定疼痛部位，可基于所确定的上述疼痛部位预测并诊断疾病。确定的上述疼痛部位预测并诊断疾病。确定的上述疼痛部位预测并诊断疾病。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】疾病预测诊断方法及装置
[0001]以下实施例涉及疾病预测诊断方法及装置，详细地，涉及基于深度学习预测诊断疾病的电子装置及其工作方法。并且，以下实施例涉及用于预测诊断脊柱侧凸的电子装置及其工作方法，更详细地，涉及基于脊柱左右两侧的压力或倾斜度掌握脊柱弯曲程度来预测诊断脊柱侧凸的电子装置及其工作方法。
技术介绍
[0002]脊椎是指用于维持人体的颈、背、腰、臀、尾部分等主要骨骼的骨骼。为了实现装置对这种脊椎疾病或有关脊椎的疾病的诊断，在利用X射线(X
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ray)、电子计算机断层扫描(CT)或核磁共振成像(MRI)拍摄脊椎照片后，需根据专业人员对上述脊椎照片的判断来预测诊断疾病。然而，在利用X射线(X
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ray)、电子计算机断层扫描(CT)或核磁共振成像(MRI)的情况下，每次获取数据不仅花费过多的成本，而且，存在为了诊断及康复治疗而需要持续暴露在辐射下拍照的问题。
[0003]脊柱侧凸(scoliosis)作为一种代表性的脊椎变形，在通常情况下，人体脊椎存在表示“曲折状态”或“弯曲状态”的“曲线(curve)”，而脊椎弯曲分为出现在正常人的正常曲线和难以出现在正常人的非正常弯曲。
[0004]虽然需要根据侧弯程度采取不同措施，但由于，大多情况为无法识别病症或仅采取简单观察措施，因此，频繁发生恶化的事例。
[0005]韩国公开专利10
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2019
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0106018号涉及椎管狭窄症诊断方法及装置，所记载的技术为利用脑脊液相位差磁共振成像诊断腰椎管狭窄症的方法。
[0006]韩国授权专利10
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2236820号涉及脊椎检查装置，所记载的技术为脊柱侧弯度检查装置，由于受检人员无需脱去上衣并暴露在辐射，因此，可准确轻易执行脊柱侧弯度检查。
技术实现思路
[0007]技术问题
[0008]本专利技术的实施例提供疾病预测诊断方法及装置，更详细地，提供基于深度学习通过皮肤电反应及脊椎扫描的组合自动确定与情绪现象或生理现象相关的脊柱等级(vertebral level)来确定疼痛部位的技术。
[0009]本专利技术的实施例提供如下的疾病预测诊断方法及装置，即，在基于脊柱等级(vertebral level)扫描脊柱(scanning)的过程中，将持续跟踪脊柱等级，当出现包括脊柱特定部位的等级中的疼痛在内的情绪现象或生理现象时，通过监测皮肤电反应并基于皮肤电反应及脊椎扫描的组合自动确定与情绪现象或生理现象相关的脊柱等级(vertebral level)来确定疼痛部位。
[0010]并且，本专利技术的实施例提供用于预测诊断脊柱侧凸的电子装置及其工作方法，更具体地，提供基于脊柱左右的压力或倾斜度掌握脊柱弯曲程度的技术。
[0011]本专利技术的实施例提供如下的用于预测诊断脊柱侧凸的电子装置及其工作方法，
即，基于脊柱左右的压力或倾斜度测定脊柱弯曲程度来预测或诊断脊柱侧凸，可对压力差异或倾斜度差异相对较大的部分或疼痛部位进行按摩来预防脊柱侧凸。
[0012]技术方案
[0013]本专利技术一实施例的电子装置的工作方法可包括如下步骤：上述电子装置的皮肤电反应部基于皮肤电反应(Galvanic Skin Response)对情绪变化或生理变化进行跟踪；上述电子装置的脊椎扫描部基于利用传感部的脊椎扫描(Spinal Column Scanning)对脊柱等级(vertebral level)或末梢神经(peripheral nerve)进行跟踪；以及上述电子装置的疼痛部位确定部基于上述皮肤电反应及脊椎扫描的组合自动确定与情绪现象或生理现象相关的脊柱等级(vertebral level)来确定疼痛部位。
[0014]在基于利用上述传感部的脊椎扫描对脊柱等级或末梢神经进行跟踪的步骤中，上述电子装置的脊椎扫描部可利用光学传感器、压力传感器及超声波传感器中的一种以上传感器测定脊柱(vertebral column)长度来跟踪确定脊柱等级。
[0015]在基于上述皮肤电反应及脊椎扫描的组合自动确定与情绪现象或生理现象相关的脊柱等级来确定疼痛部位的步骤中，当出现包括脊柱特定部位的等级中的疼痛在内的情绪现象或生理现象时，上述电子装置的疼痛部位确定部可通过监测上述皮肤电反应并基于上述皮肤电反应及脊椎扫描的组合自动确定与情绪现象或生理现象相关的脊柱等级(vertebral level)来确定疼痛部位。
[0016]上述电子装置的工作方法还可包括如下步骤，在上述皮肤电反应之前，上述电子装置的神经检查病史采集部基于神经检查病史采集对疾病及症状进行跟踪。
[0017]上述电子装置的工作方法还可包括如下步骤：上述电子装置的器官相关神经连接部基于所确定的上述疼痛部位推测与情绪现象或生理现象相关的脊髓神经(spinal nerve)，随着掌握上述脊髓神经(spinal nerve)支配的器官并连接器官相关神经，对上述器官的疾病状态相关症状和生理变化进行跟踪。
[0018]上述电子装置的工作方法还可包括如下步骤：上述电子装置的数据收集部基于上述疼痛部位的确定结果及连接器官相关神经来对上述器官的疾病状态相关症状和生理变化进行跟踪的结果收集对象之间所需的数据；以及上述电子装置的深度学习部利用所收集的上述数据并基于深度学习(Deep learning)预测对象的当前健康状态及未来健康状态。
[0019]上述电子装置的工作方法还可包括如下步骤，上述电子装置的疾病预测模型建模部利用基于上述深度学习(Deep learning)预测对象的当前健康状态及未来健康状态的结果来完成疾病预测模型。
[0020]上述电子装置的工作方法还可包括如下步骤，上述电子装置的个人用诊断结果收集部通过个人用诊断设备收集个人用诊断结果，可利用上述疼痛部位的确定结果、连接器官相关神经来对上述器官的疾病状态相关症状和生理变化进行跟踪的结果及所收集的上述个人用诊断结果并基于上述深度学习(Deep learning)预测对象的当前健康状态及未来健康状态。
[0021]本专利技术再一实施例的疾病预测诊断装置可包括：皮肤电反应部(Galvanic Skin Response)，基于皮肤电反应对情绪变化或生理变化进行跟踪；脊椎扫描部，基于利用传感部的脊椎扫描(Spinal Column Scanning)对脊柱等级(vertebral level)或末梢神经(peripheral nerve)进行跟踪；以及疼痛部位确定部，基于上述皮肤电反应及脊椎扫描的
组合自动确定与情绪现象或生理现象相关的脊柱等级(vertebral level)来确定疼痛部位。
[0022]上述疾病预测诊断装置还可包括器官相关神经连接部，基于所确定的上述疼痛部位推测与情绪现象或生理现象相关的脊髓神经(spinal nerve)，随着掌握上述脊髓神经(spinal nerve)支配的器官并连接器官相关神经，对上述器官的疾病状态相关症状和生理变化进行本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种电子装置的工作方法，其特征在于，包括如下步骤：上述电子装置的皮肤电反应部基于皮肤电反应对情绪变化或生理变化进行跟踪；上述电子装置的脊椎扫描部基于利用传感部的脊椎扫描对脊柱等级或末梢神经进行跟踪；以及上述电子装置的疼痛部位确定部基于上述皮肤电反应及脊椎扫描的组合自动确定与情绪现象或生理现象相关的脊柱等级来确定疼痛部位。2.根据权利要求1所述的电子装置的工作方法，其特征在于，在基于利用上述传感部的脊椎扫描对脊柱等级或末梢神经进行跟踪的步骤中，上述电子装置的脊椎扫描部利用光学传感器、压力传感器及超声波传感器中的一种以上传感器测定脊柱长度来跟踪确定脊柱等级。3.根据权利要求1所述的电子装置的工作方法，其特征在于，在基于上述皮肤电反应及脊椎扫描的组合自动确定与情绪现象或生理现象相关的脊柱等级来确定疼痛部位的步骤中，当出现包括脊柱特定部位的等级中的疼痛在内的情绪现象或生理现象时，上述电子装置的疼痛部位确定部通过监测上述皮肤电反应并基于上述皮肤电反应及脊椎扫描的组合自动确定与情绪现象或生理现象相关的脊柱等级来确定疼痛部位。4.根据权利要求1所述的电子装置的工作方法，其特征在于，还包括如下步骤，在上述皮肤电反应之前，上述电子装置的神经检查病史采集部基于神经检查病史采集对疾病及症状进行跟踪。5.根据权利要求1所述的电子装置的工作方法，其特征在于，还包括如下步骤，上述电子装置的器官相关神经连接部基于所确定的上述疼痛部位推测与情绪现象或生理现象相关的脊髓神经，随着掌握上述脊髓神经支配的器官并连接器官相关神经，对上述器官的疾病状态相关症状和生理变化进行跟踪。6.根据权利要求1所述的电子装置的工作方法，其特征在于，还包括如下步骤：上述电子装置的数据收集部基于上述疼痛部位的确定结果及连接器官相关神经来对上述器官的疾病状态相关症状和生理变化进行跟踪的结果收集对象之间所需的数据；以及上述电子装置的深度学习部利用所收集的上述数据并基于深度学习预测对象的当前健康状态及未来健康状态。7.根据权利要求6所述的电子装置的工作方法，其特征在于，还包括如下步骤，上述电子装置的疾病预测模型建模部利用基于上述深度学习预测对象的当前健康状态及未来健康状态的结果来完成疾病预测模型。8.根据权利要求6所述的电子装置的工作方法，其特征在于，还包括如下步骤，上述电子装置的个人用诊断结果收集部通过个人用诊断设备收集个人用诊断结果，利用上述疼痛部位的确定结果、连接器官相关神经来对上述器官的疾病状态相关症状和生理变化进行跟踪的结果及所收集的上述个人用诊断结果并基于上述深度学习预测对象的当前健康状态及未来健康状态。9.一种电子装置，其特征在于，包括：皮肤电反应部，基于皮肤电反应对情绪变化或生理变化进行跟踪；脊椎扫描部，基于利用传感部的脊椎扫描对脊柱等级或末梢神经进行跟踪；以及
疼痛部位确定部，基于上述皮肤电反应及脊椎扫描的组合自动确定与情绪现象或生理现象相关的脊柱等级来确定疼痛部位。10.根据权利要求9所述的电子装置，其特征在于，还包括器官相关神经连接部，基于所确定的上述疼痛部位推测与情绪现象或生理现象相关的脊髓神经，随着掌握上述脊髓神经支配的器官并连接器官相关神经，对上述器官的疾病状态相关症状和生理变化进行跟踪。11.根据权利要求9所述的电子装置，其特征在于，还包括：数据收集部，基于上述疼痛部位的确定结果及连接器官相关神经来对上述器官的疾病状态相...
【专利技术属性】
技术研发人员：池美敬，
申请(专利权)人：池美敬，
类型：发明
国别省市：
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