公开(公告)号：CN116421150A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310626022.8

申请日：2023-05-30

Applicant: 复旦大学

Inventor： 潘杰 ,  陈晨 ,  陈炜 ,  周利钢 ,  陈燕云 ,  罗竞春 ,  刘月华

IPC: A61B5/00 ,  A61N1/36

Abstract: 本发明属于疾病诊疗设备技术领域，具体为一种阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征识别及治疗系统。本发明系统包括：睡眠生理信号采集模块，信号预处理模块，信号特征识别模块，治疗干预模块，呼吸末端监测模块；系统通过对智能床垫采集到的生理信号进行特征识别实现对睡眠中OSAHS事件的监测，在检测到OSAHS事件发生时通过无线能量传输系统对胶囊型无线器件电刺激装置传输所需能量进而对患者舌下神经进行刺激从而使患者实现正常通气。本发明用于识别阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征并进行治疗，识别准确度高、治疗手段微创、无体内引出线、便携、维护成本低。

公开(公告)号：CN116421144A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310119357.0

申请日：2023-02-15

Applicant: 复旦大学

Inventor： 陈晨 ,  陈炜 ,  周威 ,  周利钢 ,  王新华 ,  周渊峰 ,  周水珍

IPC: A61B5/00 ,  G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372

Abstract: 本发明属于癫痫性脑病辅助诊断技术领域，具体为一种ESES相关癫痫性脑病自动量化和预后评估模型及其训练和使用方法。本发明脑病自动量化和预后评估模型包括脑网络特征提取模块、脑电深度特征提取模块以及识别诊断模块；脑网络特征提取模块包括计算模块、图卷积神经网络、注意力机制网络，得到脑网络图论特征和图谱特征，并将两者融合得到数据片段间状态转换的信息；脑电深度特征提取模块用于提取脑电深度特征；识别诊断模块用于将由脑电深度特征提取模块提取的脑网络特征和由脑电深度特征提取模块提取的脑电深度特征进行融合，并进行ESES特征波的识别以及预后等级的评估。本发明不仅实现对ESES自动量化，还实现对ESES相关癫痫性脑病预后评估，从而大幅提高ESES诊疗效率。

公开(公告)号：CN116070168A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310030016.6

申请日：2023-01-10

Applicant: 复旦大学

Inventor： 朱云峰 ,  陈炜 ,  陈晨 ,  周利钢

IPC: G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06N3/082 ,  A61B5/00 ,  A61B5/372 ,  A61B5/397 ,  A61B5/398

Abstract: 本发明公开了一种多模态数据多视角睡眠分期方法。本发明首先对多导睡眠图PSG的脑电EEG通道、眼电EOG通道、肌电EMG通道数据进行处理、分析，将原始的多模态PSG数据处理为三种不同视角的信号：一维信号，二维时频图和图拓扑结构。然后将信号的组合作为自变量，睡眠分期判读结果作为因变量，通过留一验证法测试模型性能指标，构建多视角融合模型；最后将个人的整夜PSG数据输入上述的多维融合模型学习模型，得到睡眠分期判读结果。本发明的自动睡眠分期方法高效、适合临床、结果鲁棒。