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公开(公告)号：CN117045228A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311256227.8
申请日：2023-09-27
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种孤独症谱系障碍动态脑网络性别差异分析方法及装置，属于医学图像技术领域，包括：对静息态功能磁共振图像进行预处理；从预处理后的静息态功能磁共振图像中提取每个感兴趣区域的血氧水平依赖信号；使用滑动窗口方法构建大脑的动态功能连接矩阵；基于动态功能连接矩阵构建大脑的多层网络；使用迭代Louvain多层模块化算法来识别大脑多层网络的时变模块；基于大脑多层网络的时变模块计算全脑和功能网络的灵活性；用双因素方差分析检查全脑和功能网络灵活性的性别差异。本发明通过多层网络构建的形式背景建立方法，分析了大脑的动态网络重构，通过计算动态网络重构的灵活性，可直观地揭示大脑动态网络重构的演化规律。
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公开(公告)号：CN114400026A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210114255.5
申请日：2022-01-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本公开实施例公开了一种基于语音特征选择的帕金森病患者UPDRS得分预测方法，所述方法包括：选取UCI数据库中帕金森病远程监测数据集数据；根据计算得到的所述待分析语音特征与UPDRS得分之间的最大信息系数MIC值，从所述待分析语音特征中选取预设比例的第一语音特征；将所述第一语音特征进行聚类得到若干簇的语音特征集；对每一簇的语音特征集进行处理：将每一簇的语音特征集经过处理得到的所述已选特征集中的语音特征汇总，作为预测所述UPDRS得分的语音特征。上述技术方案通过对每类中的特征进行选择，有利于减少特征之间的冗余性，最终确定的已选特征集中的语音特征具有相关性高，冗余性低和互补性高的特点，能有效提升帕金森病患者UPDRS得分预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113466988B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110707136.6
申请日：2021-06-24
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于三芯光子晶体光纤的宽带模分复用器，其包括基底材料、多层包层空气孔以及高折射率掺杂棒；多层包层空气孔从内到外依次包括第一层空气孔、第二层空气孔、第三层空气孔、第四层空气孔以及第五层空气孔，第一层空气孔、第二层空气孔、第三层空气孔、第四层空气孔以及第五层空气孔均为正六边形结构。其通过调整掺杂棒的材料折射率、空气孔的排布和直径大小，在光子晶体光纤中设计了三个局域光传输的纤芯，本发明通过对光纤长度的选择，使得在输出端同时完成旁芯LP01模向中心纤芯LP21和LP31模的最佳转换，从而实现LP01、LP21和LP31三种模式的光在中心纤芯中的复用。
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公开(公告)号：CN111468992B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010425473.1
申请日：2020-05-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于包层研磨的D型光纤制备装置以及制备方法，其制备装置包括研磨机基盘、研磨机磨盘、磨盘固定片、把手、光纤固定槽、光纤插芯、光纤及加热装置。本发明利用光纤插芯将光纤首先固定于插芯内，然后将插芯连同光纤一起固定到光纤固定槽中，再将研磨磨盘和研磨基盘实现与光纤研磨机的装配，利用研磨机的研磨功能实现对光纤包层的研磨抛光。本发明的多条D形槽设计可以保证同时研磨制备多根光纤，有利于量产。制备好的D型光纤无需再进行别的操作即可直接送入磁控溅射室进行金属镀膜，解决了现有技术存在的问题。本方法的可行性和可靠性已经实验检验，完全满足科研实践和生产实际对D型光纤的制备需求。
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公开(公告)号：CN111468992A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010425473.1
申请日：2020-05-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于包层研磨的D型光纤制备装置以及制备方法，其制备装置包括研磨机基盘、研磨机磨盘、磨盘固定片、把手、光纤固定槽、光纤插芯、光纤及加热装置。本发明利用光纤插芯将光纤首先固定于插芯内，然后将插芯连同光纤一起固定到光纤固定槽中，再将研磨磨盘和研磨基盘实现与光纤研磨机的装配，利用研磨机的研磨功能实现对光纤包层的研磨抛光。本发明的多条D形槽设计可以保证同时研磨制备多根光纤，有利于量产。制备好的D型光纤无需再进行别的操作即可直接送入磁控溅射室进行金属镀膜，解决了现有技术存在的问题。本方法的可行性和可靠性已经实验检验，完全满足科研实践和生产实际对D型光纤的制备需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116898401B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310869626.5
申请日：2023-07-17
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/16 , G06T7/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了基于联合递归量化的孤独症谱系障碍亚型分类方法及装置，属于医学图像技术领域，包括：基于ASD的rs‑fMRI图像获取每个ROI的BOLD信号；对每个ROI中获取的BOLD信号进行相位变换得到瞬时相位序列，获取功能连接矩阵序列；基于ROI间的功能连接矩阵序列构建脑网络内和脑网络间动态功能连接的状态空间轨迹；根据网络内和脑网络间动态功能连接的状态空间轨迹计算脑网络的联合递归图JRP，进一步的计算JRP的递归特征；以脑网络的JRP的递归特征为聚类特征，应用k均值聚类对ASD进行亚型分
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公开(公告)号：CN114545546A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210036119.9
申请日：2022-01-13
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种基于五芯光纤的低损耗五模模分复用器及D型传感器，包括基底材料、高折射率掺杂棒；高折射率掺杂棒位于基底材料内；高折射率掺杂棒包括五根高折射率掺杂棒；第一高折射率掺杂棒位于基底材料的中心位置，第二、三、四、五高折射率掺杂棒按顺序依次分布在第一高折射率掺杂棒的外围；第二、三、四、五高折射率掺杂棒的直径相等，第一高折射率掺杂棒直径大于第二、三、四、五高折射率掺杂棒直径；第二、第三、第四、第五高折射率掺杂棒与第一高折射率掺杂棒的几何中心的距离逐渐增大,对该五芯光纤进行抛磨并在抛磨面镀金后，利用旁芯中传输的LP01模式光与抛磨面上所镀的金发生SPR反应，使该器件在实现模式复用的同时具备传感检测能力。
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公开(公告)号：CN111596407B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202010426577.4
申请日：2020-05-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种制备D型和锥形光纤的集抛磨和拉锥于一体的装置及方法，该装置包括平台主体、升降模块、光纤抛磨模块、光纤传动模块、夹具模块、光纤加热模块和光纤。升降模块的第一端和平台主体的下端固定连接，升降模块的第二端和光纤抛磨模块固定连接，光纤抛磨模块、光纤传动模块、实时监测模块和光纤加热模块位于平台主体的上端，且光纤传动模块和光纤加热模块均位于光纤抛磨模块和实时监测模块之间，中心控制与通讯模块位于平台主体的一侧面，夹具模块位于光纤传动模块上，光纤两端分别通过光纤固定夹具与法兰滑块的凹槽固连。本发明通过法兰滑块的设计巧妙地解决了光纤和抛磨轮相对运动的问题，既可实施光纤的侧面抛磨又可实施光纤拉锥。
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公开(公告)号：CN111538121A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010438030.6
申请日：2020-05-21
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种轮盘牵引式光纤拉锥机，其包括控制处理装置、动力传动装置、导向控制装置、轮盘牵引装置、加热与位移控制装置、光纤旋转装置、光功率监测装置以及工作平台。控制处理装置、动力传动装置、导向控制装置、轮盘牵引装置、加热与位移控制装置以及光纤旋转装置都固定于工作平台之上，光功率监测装置用来在光纤拉锥过程中通过对光纤透过光功率的监测来辅助评估操作的实时进程。本发明利用两个位置可调的相对轮盘来对操作光纤进行夹持固定，工作时两个轮盘逆向同速转动，并依靠系统齿轮间的啮合转动来将电机的受控转动转化为对光纤拉锥的受控牵引拉伸，依靠传动齿轮组的减速作用，可以精确控制拉锥过程。电阻加热装置传热稳定，受控性强。
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公开(公告)号：CN116403703A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310369140.5
申请日：2023-04-07
Applicant: 燕山大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H10/20 , G06F18/25 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种特征融合的帕金森病严重程度评估方法及装置，方法包括：将目标患者的训练集输入利用所有患者数据训练的双向长短期记忆网络，获取所述共享参数特征；采用增量关联马尔可夫边界算法，从所述共享参数特征中选择所述目标患者的统一帕金森病评定量表UPDRS的马尔科夫边界；将目标患者的训练集输入利用目标患者数据训练的双向长短期记忆网络，获取所述特定参数特征；将所述UPDRS的马尔科夫边界与所述特定参数特征进行融合，将其输入全连接层网络，得到所述目标患者的帕金森病严重程度。上述技术方案通过从其他任务中学习信息以弥补所述目标患者数据量小的不足，有效提升了帕金森病严重程度预测的准确性。
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