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公开(公告)号：CN104287693A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201310296899.1
申请日：2013-07-16
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: A61B5/4866
Abstract: 本发明公开了一种基于血糖无创检测的代谢率测量方法，通过温度传感器、湿度传感器、辐射传感器分别测得人体局部体表与环境之间通过对流、蒸发、辐射三种传热方式所散发的热量。利用热力学第一定律出发建立的人体热平衡方程，选择相关参数并建立数学模型，求得人体局部组织代谢率。本发明个体针对性强，检测参数简单具有很强的可操作性，避免了受性别、情绪、年龄、地域、气候等复杂参数的影响，实用性强，不仅可以实时检测正常人体的组织代谢的变化情况，而且为基于能量代谢守恒法的血糖无创检测提供一种新的研究思路及可靠的数据参量，对于糖尿病患者无创血糖检测产生积极意义。
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公开(公告)号：CN104224140A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410454853.2
申请日：2014-09-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A61B5/02
Abstract: 本发明公开了一种利用提升小波变换滤除基线漂移的方法，对容积脉搏波信号经过低通FIR滤波器过滤；利用提升小波变换采用bior2.2小波基函数和db4小波基函数对保存在TXT文档中的脉搏波数据进行6层分解；对两次分解所得到的第6尺度上的低频逼近系数分别置零处理，将第6层尺度上的近似系数与1～6尺度上的高频细节系数逐级进行重构；前0.6部分使用bior2.2小波基函数重构的脉搏波信号数据；后0.4部分利用db4小波基函数重构的脉搏波数据；两者结合起来重新组成与原容积脉搏波信号等长的信号。本发明的有益效果是滤除容积脉搏波信号中的基线漂移有明显的效果，在滤除基线漂移的同时，很好的保留了信号的主要细节。
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公开(公告)号：CN103976713A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410200589.X
申请日：2014-05-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种人体热蒸发测量装置及方法，可应用于无创血糖检测领域，实时获取指表湿度、指表温度及环境温、湿度，便于快速而准确的计算出人体代谢率，进而计算出血糖浓度值。发明所用器材轻巧方便，便于嵌入血糖检测仪实现整合，适合推广应用。
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公开(公告)号：CN118402785A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410414200.5
申请日：2024-04-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A61B5/1455 , A61B5/145 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种基于脉搏波特征的无创血红蛋白预测方法。该方法对多波长PPG信号进行预处理获得平滑信号，然后提取复杂网络映射特征和形态学特征。复杂网络映射特征利用统计量构建PPG复杂网络并提取网络拓扑结构特征。形态学特征基于PPG及其导数信号，提取时域、频域等特征。采用先分类再回归算法框架，使用支持向量机对复杂网络特征分类人群血红蛋白水平，然后针对每类人群使用形态学特征的XGBoost回归模型预测具体数值，实现快速准确的血红蛋白水平预测，为无创检测提供新解决方案。
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公开(公告)号：CN116982986A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310906351.8
申请日：2023-07-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及医学信号检测技术领域，具体涉及一种基于蜣螂优化和Unet网络的心电信号重建方法，通过对PPG、ECG信号滤波、分段、重叠等预处理的操作，划分出训练集和测试集；搭建Unet网络，并构建Unet网络ECG信号重建模型，输出重建结果；再利用蜣螂算法对Unet网络ECG信号重建模型中的adam优化算法里的学习率进行寻优计算，得到学习率的最优解；代入最优学习率得到优化的ECG信号重建模型，求解模型进行信号重建。相较于原始的Unet网络，本发明的ECG信号重建模型的非线性逼近能力、均方误差的收敛速度、皮尔相关系数等都有了进一步提升，进而提高了ECG信号重建的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116548978A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310443043.6
申请日：2023-04-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A61B5/346 , A61B5/347 , A61B5/024 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/20 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及心电信号重构技术领域，具体涉及一种基于PPG和CardioGAN的心电信号重构方法，包括对不同采样频率下的心电图和PPG信号进行重新采样后预处理，得到ECG信号和PPG信号；建立生成器、双判别器和判别器网络；将PPG信号输入生成器进行训练，生成虚假ECG信号，并基于损失函数计算虚假ECG信号与ECG信号之间的损失使用优化器调整生成器的参数，得到CardioGAN生成器；通过判别器对虚假ECG信号与ECG信号进行区分训练，并基于损失函数计算判别器进行区分时的损失调整判别器的参数，得到最终判别器；通过CardioGAN生成器接收来自PPG的输入信号，得到合成ECG信号，合成ECG信号质量较高，提高了最终得到的信号的真实性，解决了现有的ECG信号的真实性较低的问题。
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公开(公告)号：CN111781263B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010681779.3
申请日：2020-07-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N27/327
Abstract: 本发明公开了一种基于rGO/PB@AuPtNPs纳米复合材料的电化学免疫传感器的制备方法。所述电化学免疫传感器以丝网印刷电极为基底电极，包括工作电极、参比电极和对电极，其中工作电极经rGO/PB@AuPtNPs纳米复合材料修饰，同时通过物理吸附和Au‑S键的作用将大量HBsAb固定到修饰电极表面。本发明所制备的电化学免疫传感器具有灵敏度高、特异性强及准确度高等优点，能够在乙型肝炎的早期诊断及临床监测中发挥重要作用。
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公开(公告)号：CN111222498A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010194774.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光电容积脉搏波的身份识别方法，包括如下步骤1）获取训练组数据和测试组数据；2）将训练组数据和测试组数据中所有的光电容积脉搏波信号数据分割成若干包含多个光电容积脉搏波的片段；3）利用连续小波变换将分割后的所有片段转化成时频特征能量图形式；4）搭建CNN与LSTM相结合的神经网络模型；5）将训练组图片数据送入CNN与LSTM相结合的神经网络模型中进行训练；6）利用训练好的模型对测试组图片数据进行分类，分类结果即为身份识别结果，最后对训练好的CNN与LSTM相结合的神经网络模型进行评估。这种方法在应用中安全系数高，无需人工提取特征，识别效果精度高且稳定，可用于政府机构、金融机构等领域的个人身份识别。
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公开(公告)号：CN111091092A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911296246.7
申请日：2019-12-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于优化卷积神经网络分类的数据增强方法，其特征在于，包括如下步骤：1）获取一维信号数据；2）生成二维灰度图像；3）得到二维图像；4）图像重塑；5）训练。这种方法能够增加较少数据类型的数据量进而达到数据平衡的目的，获得的二维灰度图像能够最大程度的保留原始信号的信息，避免因为噪声滤波等操作带来的数据丢失问题，这种方法也能提高数据处理的效率、提高图像分类的准确率。
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公开(公告)号：CN104296697A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201310296898.7
申请日：2013-07-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01B11/30
Abstract: 本发明公开了一种基于指端表面粗糙度的测量方法研究，本发明采用的是光纤探针阵列顺序扫描的非接触式测量方法对指端表面进行扫描，是一种新型的粗糙度测量技术，本发明通过光纤探针阵列的顺序垂直扫描，可得到指端表面的微观凹凸曲线，使用相应不同算法，能准确实时的捕获特征点位置的凹凸变化，并计算得到其粗糙度，本发用光学扫描的方法代替触针在被测物体表面移动，具有准确，稳定，简单易行，操作灵活等优点。
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