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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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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：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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公开(公告)号：CN113080892A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110300257.9
申请日：2021-03-22
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/0205 , A61B5/24 , A61B5/318 , A61B5/00 , A61B5/346
Abstract: 本申请公开了一种用于心脑血管疾病风险预测的检测数据处理系统，包括检测数据采集装置、数据存储装置、数据处理装置和风险预测输出装置。检测数据采集装置用于获取检测数据，检测数据包括经络穴位的体表电信号数据和脉搏信号数据。数据处理装置用于对检测数据进行特征提取，并将获取的检测数据特征输入到心脑血管疾病风险预测模型中，模型输出心脑血管疾病风险预测结果。检测数据特征包括心电数据特征、经络穴位数据特征、脉搏数据特征和/或面部音视频数据特征。由于通过对人体体表的经络穴位和脉搏信号进行检测，并依据检测数据提取心脑血管疾病的发病表征，实现对待检测用户未来几周或几月心脑血管疾病发病的概率进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109171694B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201810813051.4
申请日：2018-07-23
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/024
Abstract: 本发明公开了一种基于脉搏信号的糖尿病病情评估方法及系统，通过获取脉搏信号，及获取对应脉搏信号的特征指标，并得到脉搏信号的特征指标与糖尿病病情对应关系的模型函数；通过获取脉搏信号，计算并根据脉搏信号的特征指标，通过所述模型函数，得到糖尿病病情评估结果。系统也可以获取多个脉搏信号，得到多个糖尿病病情评估结果，对这些结果进行记录和分析，获取糖尿病病情发展趋势评估结果，用于糖尿病患者的日常病情监测和控制。相比现有技术，本发明可以通过无创方法评估糖尿病病情及发展趋势，用户体验好、成本低、易操作，便于糖尿病患者实现控制病情发展，甚至于延缓病情发展的目标。
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公开(公告)号：CN112426137A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011204330.4
申请日：2020-11-02
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/02 , A61B5/0225
Abstract: 本发明公开了一种基于脉搏和血压的健康检测仪，包括：信号采集装置，所述信号采集装置采集用户血压值和在变化压力激励下的脉搏信号，所述信号采集装置包括内嵌PVDF压电薄膜传感器的血压袖带、以及信号预处理电路；充放气模块，所述充放气模块用于对所述血压袖带进行充放气；控制模块，所述控制模块包括用于控制所述充放气模块的充放气控制单元，所述充放气控制单元控制所述充放气模块使所述信号采集装置在进行血压值和脉搏信号采集时对人体产生变化压力的激励；信号输出模块，与所述信号预处理电路连接，用于将所述信号预处理电路处理后的电信号转化为数据信息并输出。
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公开(公告)号：CN112353396A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011237761.0
申请日：2020-11-09
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/316
Abstract: 一种基于人体体表电信号的健康监测方法，首先获取移动终端的通讯接口访问权限，并通过该通讯接口与体表电信号采集装置建立通讯连接，以用于接收体表电信号采集装置发出的体表电信号数据，体表电信号数据是体表电信号采集装置采集被电刺激的人体体表电信号获取的。然后通过移动终端的无线通讯模块将体表电信号数据发送给一云服务器，以用于云服务器依据体表电信号数据获取健康状态指数信息。再接收云服务器发回的健康状态指数信息，并显示。由于通过移动终端将体表电信号采集装置获取的体表电信号数据发送给云服务器，再接收云服务器发回的健康状态指数信息，使得基于人体体表电信号的健康监测更便捷，更易于家用推广和普及。
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公开(公告)号：CN108403107B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201810119796.0
申请日：2018-02-06
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种心律失常判别方法及系统。本发明通过获取心电信号，及获取对应心电信号的pRRx序列，通过对pRRx序列进行线性分析和/或非线性分析，得到相应特征指标，将计算得到的特征指标和对应的心律失常类型作为输入和标签，进行机器学习，训练得到心电信号的特征指标与心律状态的类型对应关系的模型函数；当要检测某个时间点的心律失常类型，通过获取该时间点之前的心电信号，计算并根据心电信号的特征指标，通过所述模型函数，得到该时间点的心律状态的类型，作为心律失常判别结果。与现有技术相比，本发明能够自动判别心律是否有异常以及具体的心律失常类型，而且本方法的判别过程计算量较小，算法复杂程度低，效率高。
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公开(公告)号：CN109003422A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810871963.7
申请日：2018-08-02
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G08B21/10
Abstract: 本申请公开了用于山体滑坡的监测数据处理方法和山体滑坡预报方法，涉及灾害预警领域，通过在预监测区域布设监测点，获取监测点的多分量监测数据。多分量监测数据包括监测点处物理量特征的变化、监测点的地理环境特征和天气情况。对多分量监测数据进行处理，获得多分量监测数据的特征变化。再将该特征变化输入到树模型中，输出该监测点的山体滑坡风险指数。由于创新的提出应用树模型对预监测区域中的监测点的多分量监测数据进行处理，进而实现对山体滑坡的全天候监测和数据的实时更新，通过对数据的分析能够及时对山体滑坡的危险发出预警。
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