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公开(公告)号：CN115644873A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211320983.8
申请日：2022-10-26
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开一种面向噪音职业危害的脑电波焦虑监测分析方法，通过对各目标监测人员对应各异常时间段的噪音分贝浮动指数、噪音影响指数和大气环境影响系数进行分析，并综合分析得到各目标监测人员对应的噪音焦虑系数，从一方面来说，避免了现有技术中对噪音监测分析的片面性，大幅度提升了各目标监测人员对应噪音焦虑系数的精准性、有效性和科学依据性；从另一方面来说，为各职业类型对应噪音焦虑系数的分析提供了有力的数据支撑，便于各职业类型人员及时进行相应的调整和休息，在很大程度上避免了各职业类型人员噪音职业病的诱发。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115717909A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211461658.3
申请日：2022-11-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于健康智能监测技术领域，具体公开一种面向热害职业危害的健康智能监测方法、设备及存储介质，该面向热害职业危害的健康智能监测方法包括环境信息采集、环境信息分析、人员基本信息采集、人员散热分析、人员温度采集、人员散热平衡分析、人员温度分析、人员作业安全分析和危险预警，通过对矿井下作业区域的环境信息进行采集和分析，进而对作业人员的着装情况和温度进行采集与分析，从而对作业人员的作业状态进行分析，解决了当前技术没有对作业人员的工作服装进行监测与分析的问题，实现了矿井下作业人员的安全状态监测与分析，有效的保障了作业人员的作业健康与安全，提高了作业人员的工作效率和效果同时也保障了矿井生产的安全。
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公开(公告)号：CN115717909B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211461658.3
申请日：2022-11-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于健康智能监测技术领域，具体公开一种面向热害职业危害的健康智能监测方法、设备及存储介质，该面向热害职业危害的健康智能监测方法包括环境信息采集、环境信息分析、人员基本信息采集、人员散热分析、人员温度采集、人员散热平衡分析、人员温度分析、人员作业安全分析和危险预警，通过对矿井下作业区域的环境信息进行采集和分析，进而对作业人员的着装情况和温度进行采集与分析，从而对作业人员的作业状态进行分析，解决了当前技术没有对作业人员的工作服装进行监测与分析的问题，实现了矿井下作业人员的安全状态监测与分析，有效的保障了作业人员的作业健康与安全，提高了作业人员的工作效率和效果同时也保障了矿井生产的安全。
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公开(公告)号：CN115272170A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210610244.6
申请日：2022-05-31
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应多尺度Transformer优化的前列腺MRI影像分割方法及系统，包括：步骤S1：获取前列腺MRI影像数据集；步骤S2：对数据集中MRI图像进行预处理，得到预处理之后的训练集与测试集；步骤S3：初始化网络中的参数，使用带有Transformer模块的网络结合在前列腺图像标注的前列腺器官区域进行训练，更新参数得到前列腺自动分割模型；步骤S4：将测试数据集的图像输入训练完成的网络中，得到每幅MRI图像的前列腺分割图像。本发明引入了自适应卷积自适应地调制卷积核全局互补信息，采用自适应Transformer模块来增强全局语义提取能力，提升了对前列腺MRI图像的分割效果。
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公开(公告)号：CN115644873B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202211320983.8
申请日：2022-10-26
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开一种面向噪音职业危害的脑电波焦虑监测分析方法，通过对各目标监测人员对应各异常时间段的噪音分贝浮动指数、噪音影响指数和大气环境影响系数进行分析，并综合分析得到各目标监测人员对应的噪音焦虑系数，从一方面来说，避免了现有技术中对噪音监测分析的片面性，大幅度提升了各目标监测人员对应噪音焦虑系数的精准性、有效性和科学依据性；从另一方面来说，为各职业类型对应噪音焦虑系数的分析提供了有力的数据支撑，便于各职业类型人员及时进行相应的调整和休息，在很大程度上避免了各职业类型人员噪音职业病的诱发。
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公开(公告)号：CN115170622A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210515128.6
申请日：2022-05-11
Applicant: 复旦大学 , 粤港澳大湾区精准医学研究院(广州)
Abstract: 本发明提供一种基于transformer的医学图像配准方法及系统，包括：步骤S1：获取医学图像对，包括浮动图像和固定图像，并进行预处理；步骤S2：将预处理后的浮动图像通过三个阶段的下采样，生成特征图；步骤S3：构建transformer网络模型，将每阶段下采样生成的特征图展开为一维向量，加入位置嵌入向量送入transformer编码器模块；步骤S4：固定图像按照步骤S2和步骤S3，生成向量，送入transformer结构解码器模块；步骤S5：对transformer网络模型输出的向量进行上采样特征融合，生成形变场；步骤S6：根据生成的形变场对待配准医学图像进行配准。本发明能够提升图像局部信息和全局信息的联系，从而提升无监督学习下图像配准的效果。
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