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公开(公告)号：CN1729935A
公开(公告)日：2006-02-08
申请号：CN200510036528.5
申请日：2005-08-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种蓝牙无线心功能参数监护系统，包括嵌入式蓝牙无线监护仪、蓝牙接入终端、医疗监护系统平台，嵌入式蓝牙无线监护仪通过蓝牙接入终端与医疗监护系统平台相连接。本发明还公开了蓝牙无线心功能参数监护系统在病人随身监护、近距离集中监护以及远程医疗监护系统中的应用。本发明能够更真实地反映人体生理状况；本系统具有低成本、高可靠性的特点；本发明可采集心电信号、心率、心音、血氧饱和度和体温等多种生理参数并采用蓝牙技术无线传输数据，可实现病人随身监护、近距离集中监护以及远程医疗监护，帮助医护人员对患者病情进行监测和防护。
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公开(公告)号：CN116269392B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310572924.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及多参数耦合处理技术领域，具体公开了一种多参数耦合的应激水平评估方法及其系统，对多个试验者建立应激场景进行刺激实验采集实际生理数据集，分别进行数据预处理和应激特征提取，得到应激特征参数集；根据实际生理数据集和应激特征参数集进行应激特征耦合分析，得到应激耦合特征集；结合多方评估应激等级作为评定结果，建立应激水平评估模型，能稳定输出更客观准确的评估结果，达到提高应激评估的自适应性和准确性的目的。
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公开(公告)号：CN116269391B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310572181.4
申请日：2023-05-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及多模态数据处理技术领域，具体公开了一种心脑耦合分析评估方法及其系统，通过实时同步采集多个试验用户对应的脑氧信号及心电信号，进行数据预处理得到处理后脑氧信号、处理后心电信号和脑血氧变异度；对所述处理后心电信号分别进行特征提取，计算得到心电特征集、心率信号和心率变异性特征集；根据所述处理后脑氧信号和心率信号进行心脑耦合分析评估，得到心脑耦合特征集；结合集成学习方法建立精神压力评估模型，对输出的精神压力值进行修正，提高精神压力评估的准确性及适用性。
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公开(公告)号：CN116269391A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310572181.4
申请日：2023-05-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/00 , A61B5/318 , A61B5/1455 , A61B5/024
Abstract: 本发明涉及多模态数据处理技术领域，具体公开了一种心脑耦合分析评估方法及其系统，通过实时同步采集多个试验用户对应的脑氧信号及心电信号，进行数据预处理得到处理后脑氧信号、处理后心电信号和脑血氧变异度；对所述处理后心电信号分别进行特征提取，计算得到心电特征集、心率信号和心率变异性特征集；根据所述处理后脑氧信号和心率信号进行心脑耦合分析评估，得到心脑耦合特征集；结合集成学习方法建立精神压力评估模型，对输出的精神压力值进行修正，提高精神压力评估的准确性及适用性。
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公开(公告)号：CN116092673A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310368422.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及多模态处理技术领域，具体公开了一种便携式多信息融合分析及干预评估系统及方法，利用便携式多模态非侵入式数据采集装置进行数据采集得到多模态生理信号数据集；进行多模态生理信号数据预处理和多维度动态融合分析，得到动态融合特征集；并结合集成学习方法建立脑部病症辅助识别模型，构建动态融合特征集对应的脑部症状标准映射表；进一步进行早期干预刺激，根据脑部症状标准映射表获得对应不同程度的脑部症状类型，以量化早期干预治疗评价结果，辅助脑部神经性疾病的早期诊断和干预治疗，以达到延缓慢性症状发展的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115829054A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211525678.2
申请日：2022-12-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习模型对脑网络异常边连接的预测方法，步骤如下：基于待预测的脑图谱，选择对应的关联矩阵进行top5％‑25％二值化或阈值化，降维筛选边连接特征；对降维后的关联矩阵建立基于交叉验证结构的机器学习预测评估模型；获得机器学习预测评估模型的准确度和混淆矩阵；同时得到脑网络边连接的结果为加权邻接矩阵，将结果可视化为二维环形加权网络及对应的超阈值子网络、由BrainNet Viewer生成的三维大脑表面加权网络及对应的超阈值子网络。本发明通过对输入信号初步降维和超阈值选择筛选特征，在交叉验证结构中结合机器学习和图论，缓解机器学习模型预测问题中的维度灾难、可解释性和泛化性不足的问题。
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公开(公告)号：CN115570574A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211054270.1
申请日：2022-08-31
Applicant: 华南理工大学 , 湖南仁仁洁国际清洁科技集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于远程超声机器人的辅助遥控方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取人体的三维图像，对三维图像进行处理，获取待检测部位在相机坐标系中的第一区域范围；根据预设的手眼标定矩阵将第一区域范围转换至机器人坐标系下的第二区域范围，根据第二区域范围控制机器人移动至待检测部位上；在机器人移动至待检测部位后，根据第二区域范围确定空间位置约束，以约束机器人的移动范围；获取输入的轨迹信号，根据轨迹信号控制机器人的动作，以使机器人末端上的探头以对应的手法轨迹进行检测。本发明通过图像检测、位置约束和轨迹控制，解决了超声遥控机器人遥控手柄使用难度大的问题，可广泛应用于医疗设备技术领域。
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公开(公告)号：CN108437400A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810229566.X
申请日：2018-03-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种两级七段式高转速高产PP挤出螺杆，沿进料至螺杆头方向顺次设有加料段、压缩段、第一计量段、剪切段、减压段、第二计量段和多面体混合段，所述加料段设有单螺纹构成的加料槽，所述第一及第二计量段设有单螺纹形成的计量槽，所述减压段设有单螺纹形成的减压槽，所述压缩段设有主螺纹及附加螺纹，所述主螺纹与加料段的单螺纹连接形成固相槽，所述附加螺纹与第一计量段的单螺纹连接形成液相槽，所述剪切段设有多对进料螺旋盲槽和出料螺旋盲槽，所述进料螺旋盲槽的入口与第一计量段连接，所述出料螺旋盲槽与减压段连接。本发明熔融效率高、塑化均匀、混炼均匀且高转速下产量高。
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公开(公告)号：CN105078449B
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201510523110.0
申请日：2015-08-24
Applicant: 华南理工大学 , 广州绿松生物科技有限公司
IPC: A61B5/0476 , A61B5/16 , A61B5/00 , G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于健康服务机器人的老年痴呆症监护系统，包括健康服务机器人、智能终端以及云服务器，健康服务机器人包括机器人本体、主控制单元、人机交互单元和医疗检测单元；人机交互单元与主控制单元相连，其包括平板电脑，该平板电脑置于机器人本体的胸前；医疗检测单元与主控制单元相连，其包括独立于机器人本体的脑电检测装置，脑电检测装置通过蓝牙信号与智能终端、平板电脑相连；智能终端和平板电脑通过移动互联网与云服务器相连，智能终端与平板电脑之间通过无线信号实现数据交互。本发明可以实现老年痴呆症的自动辅助诊断和治疗，提高了诊断的准确性，有利于老年痴呆症的预防和早期检测，缓解病情加重，达到治愈的目的。
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公开(公告)号：CN104545899B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410810342.X
申请日：2014-12-23
Applicant: 华南理工大学 , 广州双悠生物科技有限责任公司
IPC: A61B5/0476 , G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于移动互联网的老年痴呆症监护系统，包括智能终端、云服务器以及脑电监测装置；所述脑电监测装置，用于实时获取老年痴呆症患者或健康人的脑电信息，并将脑电信息发送到智能终端；所述智能终端，用于接收脑电信息、完成认知-心理测评以及输入临床信息，并通过移动互联网将脑电信息、认知-心理测评和临床信息上传到云服务器；所述云服务器，用于接收医院上传的MRI图像信息和智能终端上传的信息，从而完成辅助诊断，并生成相应的护理指导建议，然后将辅助诊断结果和护理指导建议反馈给智能终端。本发明利用了移动互联网技术，可以实现老年痴呆症的自动辅助诊断，提高了诊断的准确性，有利于老年痴呆症的预防和早期检测。
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