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公开(公告)号：CN115067875B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210477229.9
申请日：2022-05-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于生物医疗技术领域，具体为一种基于压缩脑电的新生儿睡眠分期方法。本发明方法包括：获取原始的新生儿脑电信号数据集并进行睡眠阶段的分期标注，将分期标注结果作为标准分期结果；对滤除背景噪声后的原始脑电信号进行压缩变换，得到压缩变换后的脑电信号，使得数据量极大缩减；将变换后的脑电信号与原始脑电的分期标注进行对齐；使用睡眠分期训练数据训练得到全自动新生儿睡眠分期网络；使用全自动新生儿睡眠分期网络对新生儿的睡眠过程进行睡眠阶段分期。本发明可将脑电信号进行压缩降低原始数据信息的冗余度，并构建自动分期模型以更轻便式的脑电信号数据源对新生儿的睡眠过程进行阶段分期，具有广泛的临床应用前景。
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公开(公告)号：CN118072767A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410167660.2
申请日：2024-02-06
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于腺样体和扁桃体肥大筛查技术领域，具体为一种基于语音信号的全自动腺样体和扁桃体肥大识别系统。本发明系统包括：语音信号采集模块、信号预处理模块、特征提取、特征拼接和特征选择模块、数据均衡模块、深度学习网络模块、二分类模块和四分类模块。系统对通过计算机辅助语言调查分析软件采集到的语音信号进行预处理和特征提取，并将不同元音和鼻音信号的特征进行拼接送至深度学习网络进行高精度特征提取，最终进行腺样体和扁桃体肥大识别及其严重程度判别。本发明采用特征选择算法对所提特征进行最优特征筛选，采用数据均衡算法使得样本种类达到均衡，采用深度学习网络挖掘更深层次的特征，得到更精准的结果。
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公开(公告)号：CN117045259A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311047049.8
申请日：2023-08-21
Applicant: 粤港澳大湾区精准医学研究院(广州) , 复旦大学
Abstract: 本发明属于生物医学中的睡眠医学领域，具体为一种基于多模态调控的睡眠监测与干预系统。本发明的睡眠监测与干预系统包括信号感知模块、模拟前端、主控模块、睡眠干预模块、无线传输模块、电源管理模块，以及上位机软件。信号感知模块用于感知原始EEG信号；模拟前端用于信号预处理，包含预处理模块和模数转换模块；主控模块包含微控制器；睡眠干预模块用于调控用户睡眠，包含音频模块、LED灯等；无线传输模块用于数据和指令交互；电源管理模块为系统提供稳定电源；上位机软件用于对数据进行显示和分析。本发明结合多种调控方式干预用户睡眠，可长时间佩戴；作为医疗系统的有效补充，改善、提高睡眠质量。本发明系统易于集成，便于推广使用。
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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
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。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115721261A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202111009192.9
申请日：2021-08-31
Applicant: 复旦大学 , 上海国际人类表型组研究院
Abstract: 本发明属于运动设备技术领域，具体为一种基于足底柔性传感阵列的膝关节运动机能评估装置。本发明装置包括足底信号采集装置和应用程序两大部分；足底信号采集装置用于采集使用者足底压力产生的数据并发送；应用程序用于接收压力数据，分析运动数据分别产生瞬间压力值及运动值，以及数据存储及可视化；所述应用程序安装在PC端或移动数据上；足底信号采集装置主要由柔性传感阵列结构的压力传感器以及相应处理硬件组成，做成鞋垫结构形式。本发明装置能够实时、有效采集运动者足底受力信号数据，正确分析评过膝关节受力状况，超过膝关节受力阀时，发出提醒或警告；确保运动者进行适宜、健康的运动。
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公开(公告)号：CN113261982B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202110350897.0
申请日：2021-04-01
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于睡眠监测技术领域，具体为一种基于眼电的便携式智能睡眠眼罩。本发明便携式智能睡眠眼罩包括眼电传感器、采集通道模块、生理电信号处理模块、信号采集处理模块、FPGA主控模块、电源功耗模块、串口通信模块、终端设备以及相应的嵌入式控制软件程序及信号睡眠分阶算法模块。本发明使用可编程门阵列，高集成低功耗元器件，结合深度学习网络模型等实现对眼电的实时采集与睡眠阶段、睡眠质量的分析。该系统便携、舒适，成本低廉，可为家庭睡眠监护及睡眠早期疾病诊断预防提供新的解决方案。
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公开(公告)号：CN115444435A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210878763.0
申请日：2022-07-25
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于人体动作监测技术领域，具体为基于高密度肌电采集阵列的咬合运动情况监测分析系统。本发明系统包含包括前端采集设备和信号处理硬件电路，以及上位机；上位机中预装载有信号分析和信息展示交流两个程序模块；客户端将从下位机接收到的信息采集并分析后的结果展现在图形用户界面中。本发明使用颞肌作为目标肌群，可进行肌电信息的有效采集；使用肌电采集阵列电极，所采集的肌电信号信息更丰富、范围更广泛；采用智能算法，可得到咬合动作时目标肌群肌肉的激活区域、质心、神经元支配区等空间的放电情况信息，以及单个肌肉运动单元的神经放电信息。本发明可对对微观神经肌肉工作机制为基础的人类口腔咬合运动情况进行高效监测分析。
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公开(公告)号：CN115153430A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210626575.9
申请日：2022-06-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于健康检测技术领域，具体为一种基于柔性压感床垫的睡眠姿势监测系统。本发明系统包括包含前端采集设备、信号采集与处理电路和算法模块；前端采集设备为一柔性压力传器感，做成床垫形式，用于采集人体的压力；信号采集与处理电路，包括分压模块、N选1模块和STM‑N模块；算法模块用于对采样的人体压力分布图进行处理，并实现睡眠姿势的预测。算法模块中采用网络FCSNet进行频域通道选择，采用网络Tiny‑MobileNetV2作为推理模型，简化了网络的复杂性，并减少运行时间。实验结果表明本发明能够实现睡眠姿势的高精度识别，大大降低产品的成本、功耗，提升便携性和隐私安全性，有助于睡眠姿势监测推广普及至普通家庭的日常监护。
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公开(公告)号：CN113749663A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110886831.3
申请日：2021-08-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医疗设备技术领域，具体为一种睡眠非接触式心电信号测量系统。本发明系统包括传感模块和信号采集模块；传感器模块包含两个感应电极、一个右腿驱动电极，均采用柔性材料；信号采集模块在信号输入端增加缓冲器电路，使其具有非常高的输入阻抗。电极做成条带形式横放在床上，采用电容耦合的方式感应皮肤电信号，在人体不同睡姿下都能对心电信号进行非接触式测量。本发明可以无觉察地采集整夜的心电信号，进而可以计算心率、分析各种心律失常，辅助心血管疾病的诊断，实现心脏的长期检测和家庭监护。
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