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公开(公告)号：CN117339101A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311184645.0
申请日：2023-09-14
Applicant: 南通大学
IPC: A61N1/36
Abstract: 本发明涉及脑深部电刺激技术领域。具体的，涉及一种多通道多刺激源的脑深部电刺激系统。其包括脑部虚拟模型生成单元、区域标记单元、刺激通道开设单元、刺激参数分析单元、电荷传递检测单元以及区域电荷参数比对单元；脑部虚拟模型生成单元用于在神经影像设备中记录脑部影像数据，并根据记录的脑部影像数据分别生成脑部虚拟模型，从而建立脑部模型数据库；区域标记单元用于根据脑部虚拟模型生成单元记录的脑部影像数据进行电刺激区域分析，然后将分析获取的电刺激区域在脑部虚拟模型中进行标记，使脑部虚拟模型中显示为电刺激区域和保护区域。
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公开(公告)号：CN117100226A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311137542.9
申请日：2023-09-05
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及动物呼吸技术领域。具体的，涉及一种动物呼吸的气味刺激及电生理记录系统。其包括动物呼吸记录单元、动态气味参数获取单元、行为干扰分析单元以及气味刺激影响分析单元；动物呼吸记录单元用于对测试现场的动物呼吸频率进行记录，获取该动物的呼气特征和吸气特征；通过动物呼吸记录单元获取动物的呼气特征和吸气特征，使得在动物需要呼气时，对动物体腔进行气味输入，避免持续的气流冲击动物体腔，会造成动物出现生理神经反应，此神经反应不属于是气味刺激导致的，是气流冲击导致的，影响对气味刺激的试验结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119990667A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510171484.4
申请日：2025-02-17
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及健康服务调度技术领域，具体为基于人工智能的养老服务调度系统，系统包括：养老任务交互影响度计算模块、养老任务路径优化模块、养老并行任务调度模块、养老任务交叉点流量调控模块、养老任务时间窗调整模块。本发明中，通过计算任务的空间邻近度、时间区间重叠比值及资源占用情况，识别关联性较高的任务对，实现任务间的高效协同，路径调整减少任务执行冲突，提高资源利用率，任务优先级优化使低交互影响任务顺序更加合理，避免任务积压与调度混乱，流量控制平衡任务在不同时间段的分布，降低交叉点拥堵风险，提升执行顺畅度，时间窗口动态调整机制根据实时数据优化任务安排，确保调度的适应性，提高资源调配的精准度和执行效率。
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公开(公告)号：CN117854730B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410157334.3
申请日：2024-02-04
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及健康监控技术领域，具体为一种养老设施远程监督系统及方法，系统包括行为模式分析模块、健康监测优化模块、风险评估动态模块、因果干预评估模块、个性化阈值设定模块、网络行为监控模块、遗传策略优化模块。本发明中，通过采用图神经网络算法、支持向量机和随机森林算法、动态贝叶斯网络算法、反事实理论和道格拉斯因果模型、机器学习算法、网络理论以及遗传算法等先进技术，带来有益效果，通过深度学习识别行为模式及其变化，有效地预测和评估健康风险，利用时序数据处理和动态评估技术，实现对老年人健康状况的连续监测和及时干预，提高老年人的生活质量和安全保障，遗传算法的应用优化健康管理策略，使资源分配更高效。
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公开(公告)号：CN118035870B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410188432.3
申请日：2024-02-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/20 , G16H50/30 , G06F18/232 , G16H50/50 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及个性化医疗技术领域，具体为基于大数据的养老服务优化方法及系统，方法包括：基于老年人历史健康数据，采用动态贝叶斯网络算法，利用贝叶斯推断对时间序列数据进行概率建模，通过隐马尔可夫模型处理和预测健康状态随时间变化的动态过程，为后续的决策提供基础数据支持，生成健康状态预测模型。本发明中，通过结合动态贝叶斯网络、隐马尔可夫模型和贝叶斯推断，对老年人健康时间序列数据进行精确概率建模，提升预测和个性化管理，应用反事实推理和结构方程模型，通过蒙特卡罗模拟评估干预措施，增强科学性，聚类、决策树分析和连续时间马尔可夫模型优化健康风险划分和干预策略，时间序列分析确保服务质量监测的及时性和动态性。
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公开(公告)号：CN118035870A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410188432.3
申请日：2024-02-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/20 , G16H50/30 , G06F18/232 , G16H50/50 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及个性化医疗技术领域，具体为基于大数据的养老服务优化方法及系统，方法包括：基于老年人历史健康数据，采用动态贝叶斯网络算法，利用贝叶斯推断对时间序列数据进行概率建模，通过隐马尔可夫模型处理和预测健康状态随时间变化的动态过程，为后续的决策提供基础数据支持，生成健康状态预测模型。本发明中，通过结合动态贝叶斯网络、隐马尔可夫模型和贝叶斯推断，对老年人健康时间序列数据进行精确概率建模，提升预测和个性化管理，应用反事实推理和结构方程模型，通过蒙特卡罗模拟评估干预措施，增强科学性，聚类、决策树分析和连续时间马尔可夫模型优化健康风险划分和干预策略，时间序列分析确保服务质量监测的及时性和动态性。
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公开(公告)号：CN117084799A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311078255.5
申请日：2023-08-24
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种神经电生理记录装置，包括主体组件，包括神经电生理记录仪、显示器、控制面板、滚轮以及储物盒，所述显示器位于所述显示器顶部，所述控制面板位于所述显示器一侧，所述滚轮设置于所述神经电生理记录仪底部，所述储物盒与所述神经电生理记录仪一侧固定，收纳组件，设置于所述神经电生理记录仪上，包括收纳件、限位件以及移动件，所述收纳件位于所述神经电生理记录仪一侧，所述限位件设置于所述收纳件上，所述移动件位于所述限位件一侧，本发明有益效果为：通过收纳组件的设置，可以对记录仪一侧的线缆进行收纳固定，从而可以防止线缆之间发生缠绕，导致会干扰到记录的神经信号，并降低数据质量。
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