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公开(公告)号：CN114624538A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210310746.7
申请日：2022-03-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种心电电极性能测试装置。包括类肤介质、压力施加模块、心电信号模拟模块、信号采集模块、性能分析模块；所述类肤介质中设置有传导电极作为类肤介质的输入端，所述类肤介质上贴合有待测干电极和参考湿电极作为类肤介质的输出端；所述压力施加模块用于给所述待测干电极和参考湿电极施加不同的压力；所述心电信号模拟模块用于产生测试用的心电信号，经过传导电极输出至类肤介质；所述信号采集模块与类肤介质的输出端相连；所述信号采集模块的输出端连接所述性能分析模块的输入端；所述性能分析模块用于处理信号采集模块获取的阻抗信号以及心电信号，从而评估电极性能。本发明能够实现电极‑皮肤接触阻抗以及心电信号完整度的准确测量。
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公开(公告)号：CN112508056B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202011265774.9
申请日：2020-11-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 基于移动多源感知的城市空气质量监测方法，获取移动空气质量参数阶段是利用环境监测传感器和组合定位模块，记录移动载体(行人可穿戴式、共享单车、公共交通、无人机)在每个采集点的时间位置和该位置的环境参数；多源数据处理阶段是利用数据处理存储模块对移动空气质量数据进行异构融合、去噪滤波、时空插值和数据库构建；环境时空分析评估阶段是聚类算法、热力图可视化对多源空气数据进行数据建模、时空分析。该方法与传统环境固定监测相比，利用移动、多载体数据采集方式，大幅降低固定监测节点的数量和成本，采用卡尔曼滤波降低噪声，加权K近邻插值算法将离散点插值到均匀网格空间离散点绘制曲面，并可视化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112508056A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011265774.9
申请日：2020-11-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 基于移动多源感知的城市空气质量监测方法，获取移动空气质量参数阶段是利用环境监测传感器和组合定位模块，记录移动载体(行人可穿戴式、共享单车、公共交通、无人机)在每个采集点的时间位置和该位置的环境参数；多源数据处理阶段是利用数据处理存储模块对移动空气质量数据进行异构融合、去噪滤波、时空插值和数据库构建；环境时空分析评估阶段是聚类算法、热力图可视化对多源空气数据进行数据建模、时空分析。该方法与传统环境固定监测相比，利用移动、多载体数据采集方式，大幅降低固定监测节点的数量和成本，采用卡尔曼滤波降低噪声，加权K近邻插值算法将离散点插值到均匀网格空间离散点绘制曲面，并可视化。
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公开(公告)号：CN115049069B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210616733.2
申请日：2022-06-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种可视化交互式的脓毒症早期智能预警方法，具体步骤如下：第一步：病人数据库构建，通过数据库技术，完成病人数据信息的采集与存储；第二步：与数据库技术进行交互，完成病人临床电子病历数据的获取，构建以小时为单位步长的患者表格化时间序列；第三步：数据预处理及特征提取，提取出病人信息采集中反映测量频率、测量时间间隔等信息的特征；第四步：基于LightGBM等算法完成模型的训练及部署，模型训练过程中使用贝叶斯超参数优化算法；第五步：临床可解释、可视化、可交互界面搭建。本发明有效提高了患者风险的预警能力，为ICU医生在病人脓毒症前提前干预，同时可解释、可视化与可交互为ICU病人的辅助决策提供了有力保证。
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公开(公告)号：CN114420231A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210042926.1
申请日：2022-01-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种可解释的急性肾损伤持续预警方法、系统、存储介质及电子设备，包括以下步骤。第一步：临床电子病历数据获取，构建以小时为单位步长的患者表格化时间序列；第二步：数据预处理及特征提取，进行临床动态特征解析提取临床经验特征；第三步：对患者时间序列信息进行多层非线性映射表示，构建急性肾损伤持续预警深度学习方法；第四步：基于改进积分梯度方法提出可解释的预警模型对输出结果进行解释；第五步：临床可视化交互界面搭建以辅助临床决策。本发明在融合先验特征的基础上构建急性肾损伤深度表示预警算法，有效提高了患者风险持续追踪的准确性，同时可解释与可视化的交互信息大大提高算法所依托系统的可用性。
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公开(公告)号：CN115049069A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210616733.2
申请日：2022-06-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种可视化交互式的脓毒症早期智能预警方法，具体步骤如下：第一步：病人数据库构建，通过数据库技术，完成病人数据信息的采集与存储；第二步：与数据库技术进行交互，完成病人临床电子病历数据的获取，构建以小时为单位步长的患者表格化时间序列；第三步：数据预处理及特征提取，提取出病人信息采集中反映测量频率、测量时间间隔等信息的特征；第四步：基于LightGBM等算法完成模型的训练及部署，模型训练过程中使用贝叶斯超参数优化算法；第五步：临床可解释、可视化、可交互界面搭建。本发明有效提高了患者风险的预警能力，为ICU医生在病人脓毒症前提前干预，同时可解释、可视化与可交互为ICU病人的辅助决策提供了有力保证。
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公开(公告)号：CN114420231B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210042926.1
申请日：2022-01-14
Applicant: 东南大学
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种可解释的急性肾损伤持续预警方法、系统、存储介质及电子设备，包括以下步骤。第一步：临床电子病历数据获取，构建以小时为单位步长的患者表格化时间序列；第二步：数据预处理及特征提取，进行临床动态特征解析提取临床经验特征；第三步：对患者时间序列信息进行多层非线性映射表示，构建急性肾损伤持续预警深度学习方法；第四步：基于改进积分梯度方法提出可解释的预警模型对输出结果进行解释；第五步：临床可视化交互界面搭建以辅助临床决策。本发明在融合先验特征的基础上构建急性肾损伤深度表示预警算法，有效提高了患者风险持续追踪的准确性，同时可解释与可视化的交互信息大大提高算法所依托系统的可用性。
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