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公开(公告)号：CN113713255A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111030360.2
申请日：2021-09-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多信号的闭环深部脑刺激系统，该系统包括植入式深部脑刺激电极、终端设备、多个可穿戴无线生理传感器和/或多个可穿戴无线运动传感器、与植入式深部脑刺激电极连接的可穿戴无线感知刺激仪；多个可穿戴无线生理传感器和/或多个可穿戴无线运动传感器、可穿戴无线感知刺激仪分别与终端设备无线通信连接；该系统能实现基于信号的策略性脑刺激，相较于传统的仅以颅内场电位信号为数据依据的方案，闭环刺激控制精度更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113571050A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110855540.8
申请日：2021-07-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于Attention与Bi‑LSTM的语音抑郁状态识别方法，使用融合注意力机制与双向LSTM的神经网络模型来对采集切分得到的语音信号片段进行分类，由于该神经网络中融合了双向LSTM网络，因此能够对语音信号中的时序特征进行提取，并且双向LSTM网络融合前向后向的信息，能够提取得到更为全面的特征，不仅如此，由于该神经网络中还融合了注意力机制，能通过自学习的方式调整其权重系数，重点观察语音的部分片段，因此能很好地解决因语音信号特征分布的稀疏性造成的问题。上述的两种方法相结合能进一步提高抑郁筛查的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN113555004A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110801507.7
申请日：2021-07-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于特征选择与迁移学习的语音抑郁状态识别方法，针对基于语音进行建模时特征维度较高、特征分布受被试除抑郁水平外的个体差异影响两个问题，提出融合Lasso和迁移学习方法CORAL的语音抑郁状态识别方法。其优势在于1.Lasso过滤特征中的冗余信息，保留有效特征，在提升模型效率的基础上进一步提升识别精度；2.迁移学习方法CORAL在不泄漏抑郁标签信息的前提下，拉近训练集与测试集的特征分布，减小特征分布受抑郁水平外其他因素的影响。两种方法相结合能进一步提高抑郁筛查的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN102222336B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201110155805.X
申请日：2011-06-10
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医学成像技术领域，具体为基于三维重建技术的膈肌表面积计算方法与系统。本发明通过对CT图像进行三维重建，还原出人体膈肌的三维图像，然后采集膈肌表面的关键特征点并进行处理，最终计算出膈肌的表面积。本发明可以应用于医学中对与膈肌相关的呼吸疾病（例如慢性阻塞性肺疾病COPD）的诊断，通过对比不同呼吸状况下膈肌表面积的变化来判断病人的病变情况，从而提高了医生对于COPD等病例的诊断效率。
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公开(公告)号：CN216319509U
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202122220752.7
申请日：2021-09-14
Applicant: 复旦大学
IPC: A61N1/36
Abstract: 本实用新型公开的一种闭环深部脑刺激伪迹抑制电路，包括：前端放大电路，输入端配置为差分输入，输出端配置为单端输出；高通滤波电路，与所述前端放大电路相连，输入端配置为单端输入，输出端配置为单端输出；低通滤波电路，与所述高通滤波电路相连，输入端配置为单端输入，输出端配置为单端输出；后端放大电路，与所述低通滤波电路相连，输入端配置为单端输入，输出端配置为差分输出。本实用新型公开的闭环深部脑刺激伪迹抑制电路，在精准采集微弱信号的同时，降低成本、减小功耗、节省空间。
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公开(公告)号：CN308316616S
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202330343651.0
申请日：2023-06-06
Applicant: 上海钛米机器人股份有限公司 , 复旦大学附属妇产科医院
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：监护机器人。
2.本外观设计产品的用途：用于新生儿病房看护和智能监控。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。
4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。
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