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公开(公告)号：CN113616222A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110853372.9
申请日：2021-07-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于人体动作监测技术领域，具体为一种基于高密度肌电采集阵列的咬合运动情况监测分析系统。本发明系统包含包括前端采集设备和信号处理硬件电路，以及上位机；上位机中预装载有信号分析和信息展示交流两个程序模块；客户端将从下位机接收到的信息采集并分析后的结果展现在图形用户界面中。本发明使用颞肌作为目标肌群，可进行肌电信息的有效采集；使用肌电采集阵列电极，所采集的肌电信号信息更丰富、范围更广泛；采用智能算法，可得到咬合动作时目标肌群肌肉的激活区域、质心、神经元支配区等空间的放电情况信息，以及单个肌肉运动单元的神经放电信息。本发明可对对微观神经肌肉工作机制为基础的人类口腔咬合运动情况进行高效监测分析。
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公开(公告)号：CN110151204A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910545923.8
申请日：2019-06-23
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医疗器械技术领域，具体为可穿戴非侵入式膀胱容量监测报警装置。包括膀胱生物电阻抗的监测采集装置和实时显示的上机位；膀胱阻抗的监测采集装置用于实时连续采集患者膀胱生物阻抗、判断患者是否达到膀胱容量阈值，包括导联线与一次性电极、高精度阻抗转换器、控制与传输主板；高精度阻抗转换器和控制与传输主板体积小、轻便，不影响患者的正常生活。上机位通过实时监控主控板通过串口发送回来的膀胱阻抗值，实现膀胱生物阻抗的实时、连续监测，便于专业医护人员进行阻抗校准和阻抗阈值的设定。该装置有助于改善膀胱尿道功能障碍患者的生活质量，帮助患者恢复自主排尿。
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公开(公告)号：CN109770913A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910064053.2
申请日：2019-01-23
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明属于生物特征识别技术领域，具体为一种基于反向传播神经网络的步态异常识别方法。其包括：利用穿戴于人体的IMU采集人体正常行走以及模拟典型异常步态行走时的信号，得到不同步态下的三轴加速度信息；根据目标典型行走步频将原始数据做开窗切割预处理并根据步态类别将各数据队列打上相应标签；构建BNPP反向传播神经网络；将得到的数据标签对分成训练集与测试集，训练集送入BPNN进行训练，训练完成后利用测试集评估模型分类效果。本发明通过增加输入层结点数量对原始IMU三轴加速度数据进行直接分类，省却了繁复的步态周期划分与特征提取工程，提高了对多种异常步态的分类准确率，减少了数据预处理工作量，提高了分类准确度。
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公开(公告)号：CN109497988A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811522729.X
申请日：2018-12-13
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0476 , A61B5/0496 , A61B5/0488 , A61B5/08 , A61B5/145 , A61B5/11 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/0002 , A61B5/04012 , A61B5/0476 , A61B5/0488 , A61B5/0496 , A61B5/08 , A61B5/1118 , A61B5/14542 , A61B5/4806 , A61B5/4812 , A61B5/4815 , A61B5/7203 , A61B5/7225 , A61B5/725 , A61B5/7264
Abstract: 本发明属于睡眠监测技术领域，具体为一种用于家庭睡眠监测领域的多模态生理电信号监护系统。本发明系统包括信号采集电极组件、预处理电路模块、多模态生理电信号处理模块、信号采集控制模块、无线传输模块、电源功耗管理模块、终端设备以及相应的嵌入式控制软件程序及信号分析解算算法模块。本发明使用了大量高度可编程、高集成度、低功耗元器件，结合先进的现代信号处理技术使得诸如脑电(EEG)、眼电(EOG)、心电(ECG)、肌电(EMG)等多模态生理参数的监测变得便携化、简易化、低生产成本化，从而为家庭睡眠监护提供了新途径。
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公开(公告)号：CN109222990A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810900734.3
申请日：2018-08-09
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/1455 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于医疗设备技术领域，具体为一种基于多层时延神经网络去除运动伪迹的PPG监测系统。其包括PPG探头、传输控制主板和PC上位机；PPG探头、传输控制主板形成可穿戴式结构；PPG探头包括PPG传感器和IMU传感器，PCB的正面固定PPG传感器以及LDO，背面设置IMU传感器以及FPC线连接器；PPG传感器和IMU传感器的中断提示线分别接至GPIO；传输控制主板通过FPC线与PPG探头相连，传输控制主板和PC上位机相连；传输控制主板包括主控板和无线数据传输模块；主控板中包括多层时延网络的运动伪迹去除模块。该系统可实现剧烈运动下的实时、在线、精准的PPG运动伪迹去除。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106859596A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201611249212.9
申请日：2016-12-29
Applicant: 山东海天智能工程有限公司 , 复旦大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/11
CPC classification number: A61B5/6804 , A61B5/0059 , A61B5/02055 , A61B5/1128
Abstract: 本发明属于医疗设备技术领域，具体一种可穿戴式新生儿惊厥监控系统。本发明系统包括智能服饰、监控摄像头和系统软件三大部分；其中，智能服饰用于对新生儿运动信号、心电信号采集、发送；智能服饰包括婴儿服饰、信号采集模块、信号处理模块、信号发送模块、供电模块；信号采集模块集成在婴儿服饰当中，信号处理模块、信号发送模块、供电模块以外挂附件的形式连接在婴儿服饰上，以减少对新生儿的干扰；监控摄像头放置在新生儿周围，用于对新生儿进行实时监控；软件系统用于接收、分析和储存智能服装测得的数据，并结合运动和心电数据来判断惊厥的发生；当新生儿惊厥发生时，软件做出判断并给相关监护人员警报提醒。本发明可进行长期持续的监控；系统具有可扩展性。
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公开(公告)号：CN106667435A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611172106.5
申请日：2016-12-17
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/00
CPC classification number: A61B5/4806 , A61B5/6892
Abstract: 本发明属于睡眠监测技术领域，具体为一种睡眠监测智能传感床垫。本发明采用两种柔性压力传感器，第一种传感器用于制作压力传感阵列，均匀分布于整个床垫，用于检测床垫大部分区域的受力状况；第二种传感器分布于床垫的几处关键位置，用于采集使用者的呼吸、体动以及心律信号造成的压力变化，并将压力变化信号转化成电信号；后续硬件将得到的电信号进行放大、滤波、传输，再通过PC端进行特征提取、模式识别处理，得到压力分布图像以及睡眠分析。本发明中传感器及其电极等结构都采用超薄柔性材料，床垫厚度薄、重量轻，易于携带；由于其为非侵入式，能够在使用者毫无察觉的情况下进行睡眠监测，完全还原使用者的自然睡眠，是家庭式护理的有力补充。
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公开(公告)号：CN116822121A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310131480.4
申请日：2023-02-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于无声语音识别技术领域，具体为基于面颈部发音肌群激活的SSR肌电电极贴片优化设计方法。本发明选择与发音过程密切相关的颧肌、颊肌、提角肌、颈阔肌、胸锁乳突肌、环甲肌、甲状舌骨肌、颏肌、降下唇肌作为目标肌群，面部、颈部两侧及下巴区域作为肌电信号的采集区域并贴敷320通道高密度表面肌电采集阵列，从生理信号层面获取高精度的发音肌群神经放电信息和肌肉运动信息；通过量化发音肌群的空间激活模式来确定活跃区域和非活跃区域，并通过增加活跃区域的通道密度和减少非活跃区域的覆盖面积来优化电极布局；通过电极优化布局，在兼顾高密度电极阵列捕获丰富肌肉活动特征能力的同时，减少冗余通道并提高计算效率。
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公开(公告)号：CN116108398A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310030005.8
申请日：2023-01-10
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2113 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种全自动阻塞性睡眠呼吸暂停征识别模型的构建方法；本发明对人体形态特征（含基本信息，如年龄、性别等）、语音、三维面部三种不同信号进行特征提取，并将三类特征融合至深度学习网络进行OSA患者识别及OSA严重程度判别。本发明采用特征选择算法对所提特征进行最优特征筛选，并将筛选后的特征进行特征融合，采用数据均衡算法使得样本种类达到均衡，采用深度学习网络挖掘更深层次的特征得到更加精确的结果。
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公开(公告)号：CN114767081A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210289488.9
申请日：2022-03-23
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于生理指标监测技术领域，具体为一种非皮肤直接接触式动态连续血压监测系统。本发明采用柔性传感材料同时监测多通道的心电和心冲击图信号，并通过高精度算法实现对血压进行连续的监测；系统包括柔性传感器模块、数据采集模块、嵌入式主控模块、电源功耗模块、无线通信模块、监控终端设备以及相应的嵌入式控制软件程序及信号识别算法模块。本发明无需佩戴额外设备，仅需躺在设备上即可测量血压，最大程度保证用户使用体验。信号采集的稳定性好，血压测量准确性高；监控终端可为电脑或手机等形式，提供操作界面与用户进行交互、存储数据，并生成健康报告，可以辅助医生提供参考性建议，提升医生诊断效率。
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