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公开(公告)号：CN118236045B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410659539.1
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种多通道脉搏采集系统和方法，包括源信号获取装置、调控装置和数据转存装置。源信号获取装置通过多点脉搏传感器获取脉压电信号，源信号获取装置还通过释外压模块设置采集脉压电信号的采集环境参数；调控装置用于对脉压电信号进行信号预调节处理；数据转存装置用于将获取的脉压电信号进行模数转换，并将模数转换后获取的脉压数字信号以脉压数据的方式进行存储，其中，脉压数据包括传感器ID信息和施压条件信息。由于在获取脉压电信号时，可以对各自独立的压电传感器进行脉压电信号的采集，还可以对每个压电传感器进行独立施压，使得脉压数据更能贴合和复原全部把脉脉象数据，提高脉象后处理的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118452858A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410659545.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种多点脉搏传感器，包括外壳、传导结构和传感器组件。外壳具有容纳槽，传导结构设置于容纳槽，且传导结构的一侧与人体皮肤接触。传感器组件贴附于传导结构背离人体的一侧，传感器组件包括第一压电传感器、第二压电传感器和第三压电传感器，第一压电传感器、第二压电传感器和第三压电传感器相互独立且并排设置于传导结构上，第一压电传感器、第二压电传感器和第三压电传感器分别用于输出第一信号、第二信号和第三信号。当使用多点脉搏传感器对人体进行诊脉时，第一压电传感器、第二压电传感器和第三压电传感器分别对应寸关尺部位设置。该多点脉搏传感器结构简单、造价低廉，能兼顾寸关尺三部测量的同时，还能采集到高质量脉搏信号。
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公开(公告)号：CN118319337A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410758087.2
申请日：2024-06-13
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/397 , A61B5/395 , A61B5/313 , A61B5/305 , A61B5/26 , A61B5/296 , A61B5/00 , G16H50/70 , G16H50/30 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06F18/214 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供一种脑卒中风险预测系统、方法及数据采集设备，该系统包括数据采集模块和风险预测模块，数据采集模块用于至少获取被测对象的右手的第一生物电信号、左手的第二生物电信号、右足的第三生物电信号和左足的第四生物电信号，并根据获取的被测对象的第一生物电信号、第二生物电信号、第三生物电信号和第四生物电信号至少得到三路差分信号；风险预测模块根据三路差分信号和预先构建的风险预测模型进行被测对象的脑卒中风险预测，可以无创又便捷地进行脑卒中风险预测。
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公开(公告)号：CN118236045A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410659539.1
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种多通道脉搏采集系统和方法，包括源信号获取装置、调控装置和数据转存装置。源信号获取装置通过多点脉搏传感器获取脉压电信号，源信号获取装置还通过释外压模块设置采集脉压电信号的采集环境参数；调控装置用于对脉压电信号进行信号预调节处理；数据转存装置用于将获取的脉压电信号进行模数转换，并将模数转换后获取的脉压数字信号以脉压数据的方式进行存储，其中，脉压数据包括传感器ID信息和施压条件信息。由于在获取脉压电信号时，可以对各自独立的压电传感器进行脉压电信号的采集，还可以对每个压电传感器进行独立施压，使得脉压数据更能贴合和复原全部把脉脉象数据，提高脉象后处理的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115836863B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211484692.2
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种用于脊柱弯曲筛查的生物电信号处理装置和方法，首先对四肢左右对侧相同部位的生物电信号进行监测，以分别获取左右两侧的生物信号监测数据；再对左右两侧的生物信号监测数据进行数据特征提取，以获取左右两侧的生物信号特征数据；然后将左右两侧的生物信号特征数据进行差异化比较获取的生物特征差异数据输入脊柱弯曲筛查数学模型；最后依据脊柱弯曲筛查数学模型输出的筛查匹配参数作为脊柱弯曲筛查结果输出的依据。通过应用脊柱弯曲对四肢左右对侧相同部位的生物电信号具有差异特性，来进行脊柱弯曲的筛查，使得脊柱弯曲筛查的效率及其准确性都能得到显著提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116563321A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310419681.4
申请日：2023-04-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T7/13 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种深度边缘提取方法，基于预先训练的深度边缘提取网络对获取的待检测图片进行深度边缘提取，得到第一深度边缘图；通过损失函数对深度边缘检测网络进行训练，其中损失函数包括：第一损失函数、第二损失函数和超参数，第一损失函数用于约束训练样本的深度边缘真值图与深度边缘提取网络提取的训练样本的深度边缘图之间的损失，第二损失函数用于约束训练样本的纹理边缘图与深度边缘提取网络提取的训练样本的深度边缘图之间的损失，超参数用于调节第一损失函数和第二损失函数的权重，通过该边缘提取方法可以准确地得到待检测图像中的深度边缘，有效避免深度边缘图中的纹理边缘，提升需要深度边缘的视觉算法的性能。
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公开(公告)号：CN115759213A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211077216.9
申请日：2022-09-05
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06F7/544 , G06F17/15
Abstract: 一种用于一维卷积的卷积神经网络协处理器，包括中央控制器、片上RAM和乘法累加器阵列，乘法累加器阵列包括Kout×Xin个乘法累加器，分为Kout层、Xin列，每个乘法累加器接收一个通道的输入特征图数据和一个通道的卷积核的权重数据，进行单通道的一维卷积核和一维输入特征图的卷积运算，并且同一列乘法累加器接收同一个通道的输入特征图数据，每一层乘法累加器对应一个卷积核，每个乘法累加器接收其所在层对应的卷积核的一个通道的权重数据，因此乘法累加器阵列实现了输入特征图Xin个通道间和输出特征图Kout个通道间的并行计算，同时输入特征图数据在乘法累加器层之间共享，减少了访存次数，使得一维卷积神经网络的运算得到有效加速。
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公开(公告)号：CN114495459A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210043035.8
申请日：2022-01-14
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种高层建筑结构健康实时监测方法、装置、设备及介质，涉及建筑结构安全监测技术领域，所述方法通过采集处理终端获取压电电缆传感器输出的原始数据，所述原始数据为所述压电电缆传感器将采集到的第一数据经前端调理电路进行电流电压转换、放大、滤波以及模数转换后得到的，所述压电电缆传感器覆盖在外侧主墙体的横向以及纵向，形成线及面的监测，从而能够整体评估待测高层建筑的综合健康状态的同时不用布设密集的传感器网络而大大降低了成本；采集处理终端对所述原始数据进行处理得到待分析数据并发送给云平台服务器，云平台服务器完成高层建筑结构健康诊断，本发明能够大大降低高层建筑结构健康实时监测的成本。
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公开(公告)号：CN114431840A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210362253.8
申请日：2022-04-08
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/02
Abstract: 本发明提供的一种脉搏采集装置、脉搏采集方法和系统，脉搏采集装置对被测对象施加连续变化的压力，采集得到被测对象在连续变化的压力下的一组脉搏信号，使脉搏信号更为丰富、多样。进而在该组脉搏信号中找到峰峰值最大的目标脉搏信号，并将其作为中脉的脉搏信号；或者，提取该组脉搏信号的上包络，将上包络最大值对应的目标脉搏信号作为中脉的脉搏信号。之后根据压力和中脉的脉搏信号得到沉脉的脉搏信号和浮脉的脉搏信号，实现了浮中沉三种脉象的自动识别，提高了检测的自动化程度。
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公开(公告)号：CN109350006B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810911989.X
申请日：2018-08-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及医疗仪器技术领域，公开了一种糖尿病并发症视网膜病变数据的检测方法、仪器及医疗设备。所述糖尿病并发症视网膜病变数据的检测方法，包括：采集患者的心电信号数据；计算采集的心电信号数据中RR间期序列；对计算的RR间期序列进行特征分析以获取特征数据；将分析获取的特征数据与预先训练的视网膜病变检测模型进行特征匹配；以及根据特征匹配的结果生成糖尿病并发症视网膜病变的检测数据。本发明的技术方案，可方便快捷地基于糖尿病并发症视网膜病变的检测数据、患者病情或结合其他医疗检测数据情进一步分析，以对患者进行视网膜病变的诊断和治疗，提升了糖尿病并发症视网膜病变数据检测的便捷性、舒适性、工作效率和用户体验。
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