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公开(公告)号：CN118543032B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411008632.2
申请日：2024-07-26
Applicant: 华南理工大学 , 广州市老人院(加挂广州市第二老人院和广州市老年医院牌子)
Abstract: 本发明涉及医疗器械技术领域，具体为一种触摸控制电刺激的方法和系统，方法包括如下步骤：依据皮肤感受器生理信息建立皮肤阻抗计算模型；基于触摸压力传感器信息和皮肤阻抗计算模型构建传感器灵敏度评估模型；利用所述传感器灵敏度评估模型得到触摸压力传感器的灵敏度评估结果；引入脑网络动态监测技术，依据所述脑网络动态监测技术得到脑网络监测信息集合；结合所述灵敏度评估结果和所述脑网络监测信息集合控制电刺激治疗仪器的启停和工作模式。本发明通过患者的生理参数与实时监测数据，对电刺激治疗仪器的子模块进行动态调整与工作模式优化，提升电刺激仪器的治疗精度，实现了治疗效果的针对性和个性化。
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公开(公告)号：CN118363463B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410772780.5
申请日：2024-06-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0354
Abstract: 本发明属于触觉反馈技术领域，为一种多感受触觉反馈设备及控制方法。反馈设备包括设备本体、充放气装置、电极阵列；设备本体的上表面划分若干第一分隔以形成若干触觉感受区域，对待模拟表面区域进行初次分隔；第一分隔内设有半导体冷热片、气囊；设备本体的上表面还划分有若干第二分隔；电极阵列设在若干第一分隔、第二分隔上；将当前设备操作区域所在的待模拟表面区域的初次分隔进行二次分隔，将当前设备操作区域所在待模拟表面区域的初次分隔与设备本体的第二分隔一一对应；通过控制电极的输入电流大小，以实现电极所在的第一分隔和/或第二分隔所对应的待模拟表面粗糙度的触觉反馈。本发明可实现温度和凹凸粗糙感知的综合触觉体验。
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公开(公告)号：CN108874150B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN201810852405.6
申请日：2018-07-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明涉及虚拟现实交互技术，为一种虚拟现实触觉反馈交互系统，包括依次连接的头显模块、存储模块、电刺激设备、时分复用电路和柔性电极阵列，存储模块接收虚拟场景交互事件中对应的触觉反馈参数，并通过其驱动电路将对应的触觉反馈参数转换为相应的电信号；电刺激设备根据接收到的电信号，控制各个电刺激通道输出脉冲参数，再经时分复用电路选择各个触觉感受的最优刺激范式，并输出相应的脉冲至柔性电极阵列。本发明可增强虚拟现实场景中的体验效果，同时通过对电极阵列的结构和材质进行了相关改进，丰富了电刺激的方式，提高了电刺激的准确度，进而增加了虚拟场景的沉浸感。
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公开(公告)号：CN118363463A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410772780.5
申请日：2024-06-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0354
Abstract: 本发明属于触觉反馈技术领域，为一种多感受触觉反馈设备及控制方法。反馈设备包括设备本体、充放气装置、电极阵列；设备本体的上表面划分若干第一分隔以形成若干触觉感受区域，对待模拟表面区域进行初次分隔；第一分隔内设有半导体冷热片、气囊；设备本体的上表面还划分有若干第二分隔；电极阵列设在若干第一分隔、第二分隔上；将当前设备操作区域所在的待模拟表面区域的初次分隔进行二次分隔，将当前设备操作区域所在待模拟表面区域的初次分隔与设备本体的第二分隔一一对应；通过控制电极的输入电流大小，以实现电极所在的第一分隔和/或第二分隔所对应的待模拟表面粗糙度的触觉反馈。本发明可实现温度和凹凸粗糙感知的综合触觉体验。
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公开(公告)号：CN118259752A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410391318.0
申请日：2024-04-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F3/01 , G06T17/00 , A63F13/285
Abstract: 本发明涉及虚拟现实技术，具体为电刺激渲染手指虚拟力觉反馈的设计方法及穿戴系统，其设计方法包括步骤：建立基于生物力学且符合人体基本生理结构的手部肌肉骨骼仿真模型，用于进行仿真实验并计算所期望的电刺激参数；设置多类型电刺激模式及刺激电极在手部的位置，用于渲染手指与虚拟物体在不同的交互场景下的多样化力觉感受。本发明构建了基于生物力学且符合人体生理结构的手部肌肉骨骼仿真模型，可以通过输入期望的力反馈数据，输出得到对应的电刺激参数，从而生成精准的电流信号刺激肌肉，在虚拟现实中使用电刺激形式实现真实准确的力觉反馈。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117909868A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410308932.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , A61B5/369 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及脑电信号识别领域，为基于神经影像学先验的动态图卷积的脑电认知负荷分析方法及系统，其方法包括：原始脑电数据预处理、标签处理，构建留一受试者的跨被试数据集，搭建基于神经影像学先验的动态图卷积的脑电认知负荷分析模型，实现对脑电认知负荷的分析。在脑电认知负荷分析模型中，通过多尺度时空注意力空洞卷积模块，建模各个脑电通道和时间特征之间的重要性，提取与认知负荷相关的多尺度的特征信息；基于神经影像学先验初始化脑电电极的邻接矩阵；通过动态图卷积网络模块动态学习邻接矩阵，研究脑电认知负荷的内在连接，输出学习内在连接后的特征信息。本发明解决了脑电信号在跨被试应用中准确率低、泛化性差等问题。
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公开(公告)号：CN117731248A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311599640.4
申请日：2023-11-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/0205
Abstract: 本发明提供了一种基于医学先验知识的心肺功能诊断系统，包括：运动态标定模块，选用定长的运动态标定数据作为网络的输入；指标级Token构建模块，使用多个不同大小的核对各模态数据进行多尺度的一维卷积运算，将不同模态通道的生理指标划分为不同Token；心肺系统级Token构建模块，把得到的指标级Token输入，通过屏蔽医学上不相关的元素构建带有心肺系统关系的Mask的通道注意力；心肺系统Transformer模块，将低级别指标特征分层迭代更新得到高级别系统特征。本发明通过引入运动心肺测试过程中涉及的心肺系统相关医学先验知识，进一步在深层维度上对浅层特征的关键部分进行加强，从而使所提出的网络模型实现了比最先进的基线更准确的预测结果，并增强了模型的可解释性。
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公开(公告)号：CN117672487A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311710279.8
申请日：2023-12-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G16H40/63 , A61B5/0205 , G16H50/30 , G16H50/70 , G06N3/0442 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种用于心肺功能评测的多接口边缘计算数字底座，包括：多接口数据接收模块，用于接收心肺感知终端数据以及环境传感数据；数据预处理模块，用于对接收到的数据进行设备协议解析、滤波、特征提取的预处理操作；边缘计算推理模块，用于部署心肺功能评测人工智能模型并基于预处理数据进行实时推理评测；数据存储与管理云服务模块，用于将所采集数据以及评测结果存储于云端时序数据库；人机交互模块，用于显示用户信息输入以及心肺功能评测结果。本发明可以通过多接口数据接收模块连接现有多种心肺功能感知终端，并通过数据预处理模块进行协议解析、滤波、特征提取，然后经过边缘计算推理模块对心肺功能进行实时评测。
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公开(公告)号：CN117435047A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311149788.8
申请日：2023-09-07
Applicant: 华南理工大学 , 人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
Abstract: 本发明涉及触觉渲染技术领域，为基于微电流刺激的虚拟触觉传递简单图文信息的系统及方法，包括控制中心、微电流输出调节模块和虚拟触觉反馈模块；控制中心用于接收、处理和转换多种类型的图文信息，将接收的图文信息根据预设或用户自定义的属性信息与相应的触觉编码信息关联起来，把属性信息转换为相应的触觉编码信息，并将其传输到微电流输出调节模块；微电流输出调节模块根据控制中心传输的触觉编码信息，向虚拟触觉反馈模块施加相应的微电流，以使虚拟触觉反馈模块产生图文信息的虚拟触觉。本发明可以在不同的场景下，通过微电流刺激实现简单图文信息的传递，为用户提供了更加便捷、实用的信息传递方式。
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公开(公告)号：CN114544708B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210051699.9
申请日：2022-01-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01N27/02
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的深度学习端对端式电阻抗成像系统及新型成像评价方法，系统以FPGA为核心板，在FPGA移植微处理器内核，实现数据采集模块、深度学习算法模块以及成像显示模块。所述数据采集模块用于注入激励电流和采集电压数据并对电压数据进行降噪处理；所述深度学习模块用于处理采集的电压数据，将其还原成重建图像。本发明采用FPGA作为主控，发挥其并行计算的优势，加速深度学习算法模块实现；引入微处理器提高所述电阻抗成像系统的运行效率；深度学习算法模块解决传统算法成像精度不高的问题，降低逆问题的不适定性。新型评价方法解决常用的ICC评价方法无法准确评价原始图像与重建图像位置准确度的缺点。
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