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公开(公告)号：CN113940678A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111343049.3
申请日：2021-11-13
IPC: A61B5/291 , A61B5/256 , A61B5/265 , B32B1/00 , B32B9/00 , B32B9/04 , B32B27/06 , B32B27/10 , B32B27/32 , B32B29/00 , B32B33/00
Abstract: 本发明属于电生理信号检测技术领域，具体为一种穿戴便捷舒适的一体式柔性脑电帽。本发明的脑电帽为三层结构，外层为固定层，中间层为导电层，内层为绝缘屏蔽层；固定层内侧有带孔的凸起支点，位置和柔性脑电电极位置对应；外侧带有可拆卸的硬件盒，用于放置相应的硬件模块；以及起到收紧固定作用的下巴带；导电层上印有带孔的柔性脑电电极、导线和对应引出的接口；绝缘屏蔽层在柔性脑电电极对应的位置开孔，其它部分都是绝缘的，并带有屏蔽功能。本发明的脑电帽直接将脑电电极及对应的连线集成在一起，具有良好的接触、方便的佩戴方式、舒适的佩戴体验，大幅简化了脑电监测的前期工作。
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公开(公告)号：CN113940678B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202111343049.3
申请日：2021-11-13
IPC: A61B5/291 , A61B5/256 , A61B5/265 , B32B1/00 , B32B9/00 , B32B9/04 , B32B27/06 , B32B27/10 , B32B27/32 , B32B29/00 , B32B33/00
Abstract: 本发明属于电生理信号检测技术领域，具体为一种穿戴便捷舒适的一体式柔性脑电帽。本发明的脑电帽为三层结构，外层为固定层，中间层为导电层，内层为绝缘屏蔽层；固定层内侧有带孔的凸起支点，位置和柔性脑电电极位置对应；外侧带有可拆卸的硬件盒，用于放置相应的硬件模块；以及起到收紧固定作用的下巴带；导电层上印有带孔的柔性脑电电极、导线和对应引出的接口；绝缘屏蔽层在柔性脑电电极对应的位置开孔，其它部分都是绝缘的，并带有屏蔽功能。本发明的脑电帽直接将脑电电极及对应的连线集成在一起，具有良好的接触、方便的佩戴方式、舒适的佩戴体验，大幅简化了脑电监测的前期工作。
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公开(公告)号：CN113693571A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111006262.5
申请日：2021-08-30
IPC: A61B5/02 , A61B5/024 , A61B5/1455 , G06K9/00
Abstract: 本发明属于生理信号检测技术领域，具体为一种非接触式生理信号监测仪。本发明包括生理信号检测装置、人脸检测装置、追踪定位机构、上位机；生理信号检测装置包括激光发射模块、光信号检测转换模块、信号处理算法；人脸检测装置包括红外摄像头、人脸检测算法；追踪定位结构包括滑轨和用舵机搭建的云台；激光发射模块、光信号检测转换模块、红外摄像头部署于云台；信号处理算法和人脸检测算法部署于微处理器；通过红外摄像头对人脸图像进行实时采集，微处理器控制云台调整激光发射角度，对准人脑前额进行照射，光信号检测处理模块检测反射光，微处理器根据检测到的反射光信号，解算出生理参数；通过蓝牙将数据传输到上位机。
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公开(公告)号：CN216754458U
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202122801278.7
申请日：2021-11-13
IPC: A61B5/291 , A61B5/256 , A61B5/265 , B32B1/00 , B32B9/00 , B32B9/04 , B32B27/06 , B32B27/10 , B32B27/32 , B32B29/00 , B32B33/00
Abstract: 本实用新型属于电生理信号检测技术领域，具体为一种穿戴便捷舒适的一体式柔性脑电帽。本实用新型的脑电帽为三层结构，外层为固定层，中间层为导电层，内层为绝缘屏蔽层；固定层内侧有带孔的凸起支点，位置和柔性脑电电极位置对应；外侧带有可拆卸的硬件盒，用于放置相应的硬件模块；以及起到收紧固定作用的下巴带；导电层上印有带孔的柔性脑电电极、导线和对应引出的接口；绝缘屏蔽层在柔性脑电电极对应的位置开孔，其它部分都是绝缘的，并带有屏蔽功能。本实用新型的脑电帽直接将脑电电极及对应的连线集成在一起，具有良好的接触、方便的佩戴方式、舒适的佩戴体验，大幅简化了脑电监测的前期工作。
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公开(公告)号：CN216566240U
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202122064881.1
申请日：2021-08-30
IPC: A61B5/00 , A61B5/1455 , A61B5/024 , A61B5/02
Abstract: 本实用新型属于生理信号检测技术领域，具体为一种非接触式生理信号监测装置。本实用新型包括生理信号检测装置、人脸检测装置、追踪定位结构、上位机；生理信号检测装置包括激光发射模块、光信号检测转换模块；人脸检测装置包括一个红外摄像头；追踪定位结构包括滑轨和用舵机搭建的云台；激光发射模块、光信号检测转换模块、红外摄像头部署在云台上；通过红外摄像头对人脸进行实时追踪，微处理器控制云台调整激光发射角度，对准人脑前额进行照射，光信号检测处理模块检测反射光，微处理器根据检测到的反射光信号，通过调用部署的算法解算出脑部血氧、心率、脑血管张力等；通过蓝牙将数据传输到上位机。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104370795B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201410543929.9
申请日：2014-10-15
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属妇产科医院
IPC: C07D207/34 , A61P35/00
Abstract: 本发明属于生物医学技术领域，具体为一种双靶向肿瘤细胞微管蛋白和肿瘤周围血管的茚酮化合物及其合成方法与应用。本发明设计合成了一种茚酮类化合物。该化合物可以与肿瘤细胞的微管蛋白结合，促进其聚合，干扰其解聚，从而干扰肿瘤细胞的有丝分裂过程；可以通过与肿瘤血管内皮细胞作用使肿瘤的血管区域被破坏。经大量实验证实，该化合物通过双靶向肿瘤细胞微管蛋白和肿瘤周围血管，可以安全有效地抑制肿瘤细胞增殖、促进肿瘤细胞凋亡、抑制肿瘤细胞转移和抑制肿瘤细胞血管生成。本发明化合物分子质量较小，口服生物利用度较高，临床用药相对灵活；能双靶向卵巢癌细胞及其周围血管，抗肿瘤活性也更高，在临床应用中更具优势。
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公开(公告)号：CN104370795A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410543929.9
申请日：2014-10-15
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属妇产科医院
IPC: C07D207/34 , A61P35/00
Abstract: 本发明属于生物医学技术领域，具体为一种双靶向肿瘤细胞微管蛋白和肿瘤周围血管的茚酮化合物及其合成方法与应用。本发明设计合成了一种茚酮类化合物。该化合物可以与肿瘤细胞的微管蛋白结合，促进其聚合，干扰其解聚，从而干扰肿瘤细胞的有丝分裂过程；可以通过与肿瘤血管内皮细胞作用使肿瘤的血管区域被破坏。经大量实验证实，该化合物通过双靶向肿瘤细胞微管蛋白和肿瘤周围血管，可以安全有效地抑制肿瘤细胞增殖、促进肿瘤细胞凋亡、抑制肿瘤细胞转移和抑制肿瘤细胞血管生成。本发明化合物分子质量较小，口服生物利用度较高，临床用药相对灵活；能双靶向卵巢癌细胞及其周围血管，抗肿瘤活性也更高，在临床应用中更具优势。
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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：CN119150337A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202310718895.1
申请日：2023-06-16
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/31 , G06F21/53 , G06F21/12 , G06F18/24 , G06F16/901 , G06F16/907 , G16H50/70 , G16H10/60
Abstract: 本发明属于远程诊疗技术领域，具体为一种用于远程诊疗的数据保护及解析系统。本发明系统包括部署在内网的数据采集模块、数据存储模块，部署在内网的本地中转平台上的弱隐私数据准备模块、数据解析授权模块、解析数据回传模块，部署于外网的远程登录及数据解析模块；本发明将不同设备采集到的数据上传并存储于本地，对需要进行解析的数据进行隐私脱敏，分析人员进行身份核验及权限授权之后，可通过外网远程登录本地中转平台上打开本地的软件读取已经脱敏的文件，并进行实时数据标注和解读。整个数据存取与分析过程都在本地完成，降低了网络负载和数据泄露的风险；利用沙箱技术对用户实现全流程监控，避免数据因复制等造成的数据泄露。
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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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