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公开(公告)号：CN116070168A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310030016.6
申请日：2023-01-10
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/082 , A61B5/00 , A61B5/372 , A61B5/397 , A61B5/398
Abstract: 本发明公开了一种多模态数据多视角睡眠分期方法。本发明首先对多导睡眠图PSG的脑电EEG通道、眼电EOG通道、肌电EMG通道数据进行处理、分析，将原始的多模态PSG数据处理为三种不同视角的信号：一维信号，二维时频图和图拓扑结构。然后将信号的组合作为自变量，睡眠分期判读结果作为因变量，通过留一验证法测试模型性能指标，构建多视角融合模型；最后将个人的整夜PSG数据输入上述的多维融合模型学习模型，得到睡眠分期判读结果。本发明的自动睡眠分期方法高效、适合临床、结果鲁棒。
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公开(公告)号：CN113261982B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202110350897.0
申请日：2021-04-01
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于睡眠监测技术领域，具体为一种基于眼电的便携式智能睡眠眼罩。本发明便携式智能睡眠眼罩包括眼电传感器、采集通道模块、生理电信号处理模块、信号采集处理模块、FPGA主控模块、电源功耗模块、串口通信模块、终端设备以及相应的嵌入式控制软件程序及信号睡眠分阶算法模块。本发明使用可编程门阵列，高集成低功耗元器件，结合深度学习网络模型等实现对眼电的实时采集与睡眠阶段、睡眠质量的分析。该系统便携、舒适，成本低廉，可为家庭睡眠监护及睡眠早期疾病诊断预防提供新的解决方案。
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公开(公告)号：CN115153430A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210626575.9
申请日：2022-06-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于健康检测技术领域，具体为一种基于柔性压感床垫的睡眠姿势监测系统。本发明系统包括包含前端采集设备、信号采集与处理电路和算法模块；前端采集设备为一柔性压力传器感，做成床垫形式，用于采集人体的压力；信号采集与处理电路，包括分压模块、N选1模块和STM‑N模块；算法模块用于对采样的人体压力分布图进行处理，并实现睡眠姿势的预测。算法模块中采用网络FCSNet进行频域通道选择，采用网络Tiny‑MobileNetV2作为推理模型，简化了网络的复杂性，并减少运行时间。实验结果表明本发明能够实现睡眠姿势的高精度识别，大大降低产品的成本、功耗，提升便携性和隐私安全性，有助于睡眠姿势监测推广普及至普通家庭的日常监护。
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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：CN103475617A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310405861.3
申请日：2013-09-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体涉及一种宽带电力线通信系统中的定时同步电路。该电路系统由自相关/能量模块、阈值计算模块和控制模块三部分组成。自相关/能量模块分别计算输入数据的自相关值和能量值；阈值计算模块处理自相关值和能量值，得到输入数据的度量值，并判断是否触发正负阈值；控制模块则根据输入数据，自相关/能量模块和阈值计算模块的输出结果，切换电路的工作状态。本发明中将度量值计算中原本的多次除法运算转化为了加减法和移位运算，有效降低了电路的复杂度，本发明设计的电路可在100MHz下工作，满足基带传输宽带电力线通讯的数据速率要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115778389B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202211543465.2
申请日：2022-12-02
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/0533 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于情绪监测和调节技术领域，具体为基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测方法和系统。本发明包括：同步采集孕妇的原始心电和皮肤电信号，医生根据分娩态度问卷划分孕妇分娩恐惧等级；信号预处理，包括滤波去噪和标准化；对标准化处理后的心电和皮肤电信号提取耦合性特征；基于卷积神经网络模型得到心电和皮肤电信号的网络学习特征，并与耦合性特征进行融合；将融合后的综合特征输入双向长短时记忆网络模型进行分娩恐惧等级评估，得到分娩恐惧分类结果。相较于基于主观量表的分娩恐惧检测，本发明深入挖掘心电和皮肤电信号中包含的与孕妇情绪有关的信息，能够更加及时、准确地判别分娩恐惧，有利于孕妇及时了解与调整自己的心理状态。
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公开(公告)号：CN116781072A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310737120.9
申请日：2023-06-20
Applicant: 复旦大学
IPC: H03M1/00 , G01N33/487 , H03M1/46
Abstract: 本发明涉及电路设计技术领域，尤其涉及一种基于模拟减法的DPV传感前端电路，包括：激励脉冲产生电路，与电化学传感器的参比电极连接，被配置为产生激励脉冲信号；信号处理电路，包括顺次连接的跨阻放大器、开关电容减法器及低通滤波器，跨阻放大器与电化学传感器的工作电极连接，被配置为将脉冲前后的传感电流放大为电压信号，开关电容减法器被配置为在模拟域对脉冲前后的电压信号进行差分减法运算，低通滤波器被配置为对差分减法运算的结果进行滤波处理后输出给模数转换器；电源管理模块，被配置为提供电源电压和偏置电流。通过在信号处理电路中设置开关电容减法器，能够在模拟域实现差分减法运算，以此降低了对模数转换器的大动态范围需求。
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公开(公告)号：CN116763099A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310727411.X
申请日：2023-06-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于睡眠监测技术领域，具体为一种基于电容耦合式心电图的智能睡姿识别床垫系统。本发明智能睡眠床垫系统包括床垫电极传感器模块、数据采集模块、数据传输模块、数据处理终端设备以及相应的嵌入式控制软件程序及睡姿识别算法模块。本发明对电容耦合式心电信号进行实时采集，结合深度学习网络模型等即可实现准确的睡姿识别，具有方便采集、优化用户体验、睡姿识别结果准确等优点。
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公开(公告)号：CN116421150A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310626022.8
申请日：2023-05-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于疾病诊疗设备技术领域，具体为一种阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征识别及治疗系统。本发明系统包括：睡眠生理信号采集模块，信号预处理模块，信号特征识别模块，治疗干预模块，呼吸末端监测模块；系统通过对智能床垫采集到的生理信号进行特征识别实现对睡眠中OSAHS事件的监测，在检测到OSAHS事件发生时通过无线能量传输系统对胶囊型无线器件电刺激装置传输所需能量进而对患者舌下神经进行刺激从而使患者实现正常通气。本发明用于识别阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征并进行治疗，识别准确度高、治疗手段微创、无体内引出线、便携、维护成本低。
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公开(公告)号：CN115813389A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211543464.8
申请日：2022-12-02
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于情绪监测和调节技术领域，具体为一种基于皮肤电信号分析的孕妇分娩恐惧检测方法和系统。本发明方法包括：获取孕妇原始皮肤电信号，并由医生根据分娩态度问卷划分孕妇的分娩恐惧等级；对原始皮肤电信号进行小波阈值去噪，提取时域特征、频域特征、梅尔频率倒谱系数和非线性指标；特征归一化和特征选择；建立分娩恐惧评估模型，最终输出分娩恐惧等级。本发明能够更加精准地判别分娩恐惧状况，保证结果的客观性和准确性，有利于及时识别孕妇的心理情绪状态，从而开展孕期精准分娩管理。
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