-
公开(公告)号：CN117322833B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310633426.X
申请日：2023-05-30
Abstract: 本发明涉及一种运动量估算方法和配套可穿戴设备，方法包括使用传感器设备获取人体日常活动量的原始数据,提取原始数据的特征，得到原始特征集；采用遗传算法对从原始特征集进行迭代优选，得到最优的特征子集，其中，在采用遗传算法迭代优选的过程中伴随着深度森林模型的训练，最优的特征子集构建的深度森林模型作为最优的深度森林模型；将最优的深度森林模型部署于云端，在云端使用部署好的深度森林模型进行运动量估算。本发明结合了深度森林与遗传算法，一方面去除特征之间的信息冗余度，一定程度上可以带来估计精度提升；另一方面大大减少了估计所需的特征数量，减轻了边缘计算时硬件设备的负担；此外云端的估计模型复杂度也得到了下降。
-
公开(公告)号：CN117322833A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310633426.X
申请日：2023-05-30
Abstract: 本发明涉及一种运动量估算方法和配套可穿戴设备，方法包括使用传感器设备获取人体日常活动量的原始数据,提取原始数据的特征，得到原始特征集；采用遗传算法对从原始特征集进行迭代优选，得到最优的特征子集，其中，在采用遗传算法迭代优选的过程中伴随着深度森林模型的训练，最优的特征子集构建的深度森林模型作为最优的深度森林模型；将最优的深度森林模型部署于云端，在云端使用部署好的深度森林模型进行运动量估算。本发明结合了深度森林与遗传算法，一方面去除特征之间的信息冗余度，一定程度上可以带来估计精度提升；另一方面大大减少了估计所需的特征数量，减轻了边缘计算时硬件设备的负担；此外云端的估计模型复杂度也得到了下降。
-
公开(公告)号：CN117765607A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311593216.9
申请日：2023-11-24
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于递归图和CNN‑LSTM的活动识别方法和系统，该方法包括获取长时间的日常活动的三轴加速度传感器原始数据；对原始数据进行预处理和归一化操作；将数据划分成训练集和测试集；使用SMOTE算法扩充训练集中少数类别的样本；使用ENN算法对扩充后的训练集中的所有样本进行清洗；利用改进递归图算法将样本的三轴加速度传感时间序列数据依次转换为对应的二维递归矩阵；使用递归矩阵样本对CNN‑LSTM分类模型进行训练；使用CNN‑LSTM分类模型对活动进行识别。本发明可有效解决现有基于三轴加速度传感器数据的活动识别中各类型样本不均衡以及多维时间序列特征提取效果不佳所造成的活动识别准确率不高的问题。
-
公开(公告)号：CN118105105A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311772106.9
申请日：2023-12-21
IPC: A61B7/04 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供一种时频域特征融合与粒子群优化的CatBoost心音检测方法及系统，应用于健康监测技术领域。本发明所提方法包括采集人体的心音信号；对采集的心音信号进行预处理；对预处理后的心音信号进行分割，提取分割完成后的心音信号的时频域特征；将时频域特征提取的心音数据集作为训练数据集，将训练数据集输入CatBoost模型进行训练，同时使用粒子群算法进行CatBoost的超参数寻优，得到粒子群优化后的CatBoost异常心音检测模型；使用粒子群优化后的CatBoost异常心音检测模型对采集到的心音数据进行检测，实现心音信号的异常检测。本发明具有高精度、高稳定性、高实时性、易于部署等优点，提高了心音测量设备的可穿戴性，实现了心音信号的实时连续测量和心音信号的异常检测。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116070101A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211690128.6
申请日：2022-12-27
IPC: G06F18/213 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/00 , G06F18/10
Abstract: 本发明提供了一种基于ICA和异常值检测的脑电伪迹去除方法、系统及设备，该方法包括实时选取含伪迹的EEG信号；对所述含伪迹的EEG信号进行处理；对处理后的EEG信号进行处理，分解生成N个独立的估计源信号；计算各独立的估计源信号的峰态系数，设定峰态系数的阈值；根据设定的峰态系数阈值判断各独立的估计源信号是否为伪迹源，如果是，检测伪迹源中的异常数据，并对异常数据进行处理；如果不是，得到剩余的原信号；将处理后的伪迹源和剩余的源信号重构，得到去伪迹后的脑电信号。本发明脑迹去除方法复杂度低、精确度高以及鲁棒性好。
-
公开(公告)号：CN118217530B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410328466.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 无锡市精神卫生中心
Abstract: 本发明公开了用于直流电刺激仪的监测控制方法及系统，涉及直流电刺激仪领域。所述方法包括：确定目标用户，采集用户生理参数信息和用户病理参数信息，确定自适应电刺激参数，产生直流电刺激信号；拟合用户预期反馈曲线集；执行所述直流电刺激信号，对所述直流电刺激信号的实时输出进行监测，获取输出监测曲线；对目标用户的刺激反馈参数进行实时监测，获取用户实际反馈曲线集；对所述多条用户实际反馈曲线进行实时对比，根据曲线对比结果对所述直流电刺激仪进行同步控制。采用本方法解决了由于对直流刺激参数仪的监控数据分析量少，精度较低，导致对异常情况处理较慢的技术问题，实现了对异常情况进行快速反应并触发保护措施的技术效果。
-
公开(公告)号：CN116052876A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211583553.5
申请日：2022-12-09
Applicant: 无锡市精神卫生中心
IPC: G16H50/30 , A61B5/0205 , A61B5/145 , A61B5/053
Abstract: 本发明提供了一种居民健康数据指标的分析方法及系统，涉及数据分析技术领域，采集获得居民的基础信息，构建居民的居民预警阈值，进行智能穿戴装置穿戴自检，当自检通过则许可居民进行健康运动，当居民开始进行健康运动时，采集获得温度数据采集集合，采集获得运动数据集合，采集获得生理数据采集集合，判断数据集合是否满足居民预警阈值，满足时生成训练评价结果。本发明解决了现有运动过程中对居民运动健康各项数据不能准确掌握，使得无法根据个人身体情况进行运动管理，导致运动效果差的技术问题。通过从多个方面提取居民健康指标，实现了对居民运动健康的个性化精准调控，达到智能化分析，进而提升运动过程安全性、高效性的效果。
-
公开(公告)号：CN118217530A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410328466.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 无锡市精神卫生中心
Abstract: 本发明公开了用于直流电刺激仪的监测控制方法及系统，涉及直流电刺激仪领域。所述方法包括：确定目标用户，采集用户生理参数信息和用户病理参数信息，确定自适应电刺激参数，产生直流电刺激信号；拟合用户预期反馈曲线集；执行所述直流电刺激信号，对所述直流电刺激信号的实时输出进行监测，获取输出监测曲线；对目标用户的刺激反馈参数进行实时监测，获取用户实际反馈曲线集；对所述多条用户实际反馈曲线进行实时对比，根据曲线对比结果对所述直流电刺激仪进行同步控制。采用本方法解决了由于对直流刺激参数仪的监控数据分析量少，精度较低，导致对异常情况处理较慢的技术问题，实现了对异常情况进行快速反应并触发保护措施的技术效果。
-
公开(公告)号：CN217773143U
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202220956903.7
申请日：2022-04-22
Applicant: 无锡市精神卫生中心
Abstract: 本实用新型属于康复医疗器械技术领域，涉及一种手指对捏训练器，包括刻度盘，所述刻度盘上放置有第一压力板及第二压力板，第一压力板及第二压力板通过连接栓与刻度盘连接，所述第一压力板与第二压力板间设有套设在连接栓外侧的弹性组件，所述第一压力板与第二压力板上分别设有手指绑带；所述刻度盘上还设有用于控制第一压力板与第二压力板间角度的插片；可以量化手指对捏幅度，锻炼手指力量，针对手指对捏受限的患者，也可以调节角度，设定训练范围，为手指对捏治疗效果提供量化指标；设计合理、外型整洁美观，提高了患者手指对捏能力。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.029 seconds)
