公开(公告)号：CN119385537A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411596514.8

申请日：2024-11-11

Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院

Inventor： 卫慧慧 ,  裴国锦 ,  樊好 ,  王林 ,  杨根科 ,  褚健

IPC: A61B5/024 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  A61B5/11 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种多传感器融合的心率监测方法，涉及医疗健康监测领域，所述方法包括：步骤1、采集原始混合体动信号，从中分离出正常BCG信号和异常BCG信号；步骤2、训练心率体征提取模型，提取心率体征；步骤3、将心率特征用于训练分类网络模型，输出心率判断结果；步骤4、将新的心率数据输入到心率体征提取模型中，提取特征表示，并将特征表示再输入到训练好的分类网络模型中，获得新的心率数据的判断结果。本发明所提供的技术方案通过利用人工智能技术和深度学习算法，应用对比学习的自监督方法，提升了检测分析的精度和效率，并通过比较正异常的BCG信号来学习区分它们的特征表示，降低了对人工标记数据的依赖，减少了人工成本和误差。

公开(公告)号：CN119203849A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411682208.6

申请日：2024-11-22

Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院

Inventor： 胡舒童 ,  樊好 ,  王林 ,  张新涛 ,  杨根科 ,  褚健

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/27 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0442 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的微通道气液两相流流型预测系统及方法，涉及计算流体力学和人工智能技术领域，所述系统包括：数据获取模块，在不同入口流速条件下获取微通道内气液两相流的仿真数据，在每次迭代过程中输出采样点的场值信息；数据预处理模块，负责对获得的仿真数据进行清洗和平滑处理；PINN模块，利用物理信息神经网络PINN来学习仿真数据中的局部物理现象，确保预测结果符合已知的物理规律；ConvLSTM模块，利用卷积长短期记忆网络ConvLSTM捕捉仿真数据中的长时间跨度和大范围空间的变化；信息融合模块，将PINN模块和ConvLSTM模块的输出结果进行整合，形成预测结果；其中，PINN模块和ConvLSTM模块组成深度学习网络。

公开(公告)号：CN119138878A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411596515.2

申请日：2024-11-11

Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院

Inventor： 卫慧慧 ,  裴国锦 ,  樊好 ,  王林 ,  杨根科 ,  褚健

IPC: A61B5/08 ,  A61B5/00 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了一种多传感器融合的呼吸检测方法，涉及医疗健康监测领域，所述方法包括：步骤1、柔性传感器和麦克风各自采集呼吸信号，分别获得第一呼吸信号和第二呼吸信号；步骤2、对第一呼吸信号和第二呼吸信号进行呼吸周期检测，分别获得信号帧1和信号帧2，并在呼吸周期检测中进行端点互相校正和信号间相关性计算；步骤3、对信号帧1和信号帧2分别进行特征提取和特征融合；步骤4、进行深度学习分类，获得呼吸分类结果。本发明提供的技术方案提升了检测分析的精度和效率，有利于帮助发现早期睡眠呼吸问题或其他健康异常，提高使用者的健康管理水平，预防疾病发生，改善生活质量。

公开(公告)号：CN119014824A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411526336.1

申请日：2024-10-30

Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院

Inventor： 卫慧慧 ,  裴国锦 ,  樊好 ,  王林 ,  杨根科 ,  褚健

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/11 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种多传感器融合的生理信号监测方法和装置，涉及人工智能技术和医疗健康监测领域，包括：步骤1、当柔性传感器检测到压力信号，启动MCU开始工作；步骤2、MCU同步唤醒柔性传感器和麦克风阵列进行信号采集，柔性传感器采集体动信号，麦克风阵列采集呼吸声信号；步骤3、先对呼吸声信号进行增强和分离，再辅助体动信号进行信号增强和分离；步骤4、在呼吸声信号中进行鼾声检测，获得鼾声结果；在体动信号中进行心率监测、呼吸监测和脉搏监测，分别获得心率结果、呼吸结果和脉搏结果；步骤5、用多级分段深度聚类算法进行睡眠分析，确定每个时间段的睡眠质量，睡眠质量分为五个状态：清醒、浅睡N1、浅睡N2、深睡和快动眼。

公开(公告)号：CN119138878B

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411596515.2

申请日：2024-11-11

Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院

Inventor： 卫慧慧 ,  裴国锦 ,  樊好 ,  王林 ,  杨根科 ,  褚健

IPC: A61B5/08 ,  A61B5/00 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了一种多传感器融合的呼吸检测方法，涉及医疗健康监测领域，所述方法包括：步骤1、柔性传感器和麦克风各自采集呼吸信号，分别获得第一呼吸信号和第二呼吸信号；步骤2、对第一呼吸信号和第二呼吸信号进行呼吸周期检测，分别获得信号帧1和信号帧2，并在呼吸周期检测中进行端点互相校正和信号间相关性计算；步骤3、对信号帧1和信号帧2分别进行特征提取和特征融合；步骤4、进行深度学习分类，获得呼吸分类结果。本发明提供的技术方案提升了检测分析的精度和效率，有利于帮助发现早期睡眠呼吸问题或其他健康异常，提高使用者的健康管理水平，预防疾病发生，改善生活质量。

公开(公告)号：CN118330909A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410579362.4

申请日：2024-05-11

Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院

Inventor： 胡舒童 ,  樊好 ,  王林 ,  李雪松 ,  杨根科 ,  褚健

IPC: G02C11/08

Abstract: 本发明公开了一种基于微流体的除雾眼镜，涉及微流体应用领域，包括镜架和互为镜像的左镜片和右镜片，在所述左镜片和所述右镜片的内部都设置有微通道，流过所述微通道的微流体对所述左镜片和所述右镜片进行加热除雾。所述微通道位于所述左镜片和所述右镜片的中心上方。与现有除雾技术相比，本发明所提供的技术方案不但除雾速度快，而且功耗小，对使用者眼睛无不良影响，也不会影响眼镜的便捷性和使用寿命。