-
公开(公告)号：CN105727311A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610084270.4
申请日：2016-02-06
Applicant: 浙江大学
IPC: A61K48/00 , A61K31/7105 , A61K39/395 , A61P35/00 , G01N33/68 , G01N33/574
CPC classification number: A61K31/7105 , A61K2039/505 , C07K16/40 , C07K2317/76 , G01N33/57407 , G01N33/57484 , G01N33/68
Abstract: 本发明属于生物医药领域，涉及一个新的脑胶质瘤治疗靶点，具体而言，涉及将核糖核酸酶4蛋白作为脑胶质瘤治疗靶点，还涉及核糖核酸酶4的siRNA、shRNA和中和性抗体，包括使用该siRNA、shRNA和中和性抗体制备的药物作为靶向抑制脑胶质瘤生长的应用。本发明公开了RNASE4作为药物靶点在脑胶质瘤抑制药物中的应用，所述RNASE4为核糖核酸酶4蛋白，其具有SEQ ID NO：1所示的氨基酸序列。
-
公开(公告)号：CN116617577B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310655644.3
申请日：2023-06-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本申请公开了一种可闭环调控的肿瘤电场治疗方法及系统，涉及生物医学工程技术领域。具体实现方案为：基于磁共振成像数据，构建头部仿真模型；制定初始肿瘤电场治疗实施方案，选择最佳的电极片贴敷位置及输入电流，并测量每个电极与皮肤的接触阻抗及温度；根据测量结果对实施方案进行调整，预测电极下皮肤温度变化和肿瘤区域电场强度，并针对肿瘤区域电场强度进行优化，在皮肤适宜温度的约束下，选择每个电极最佳输入电流值作为新的输入电流。本申请提出的可闭环调控的肿瘤电场治疗方法及系统，在保证皮肤温度适宜的同时最大化传递到肿瘤区域的电场强度；通过有限元计算预测头部复杂结构的温度和电场强度变化，提高了调控精度。
-
公开(公告)号：CN117688372A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311672981.X
申请日：2023-12-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/2135 , A61B5/372 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积时序网络的脑电信号发声检测方法，包括：对原始脑电数据进行时频分析，作为神经特征；使用希尔伯特变换对音频数据进行包络分析，通过阈值分割进行标注，得到语音特征，对齐语音特征和神经特征；构建发声检测卷积时序网络，使用对齐后的神经特征作为输入数据，对齐后的语音特征作为真值标签构建数据集，对发声检测卷积时序网络进行训练；将待检测脑电信号经过时频分析输入到训练好的卷积时序发声检测器中，预测发音状态，进行脑电信号的发声检测。本发明取得了优于目前常用发声检测器的性能，同时本发明对检测器的检测性能做出解释，有效地改善了现有基于神经网络的发声检测方法的不可解释的问题。
-
公开(公告)号：CN116474258A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310405670.0
申请日：2023-04-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微创技术实施个性化精准肿瘤电场治疗的装置，包括肿瘤电场治疗组件、植入治疗电极、表面回路电极和电极导联线四个部件。肿瘤电场治疗组件由电源模块和主模块构成，用于产生特定频率、强度和方向的交变电场；植入治疗电极用于精准肿瘤电场治疗；表面回路电极与植入治疗电极组成电学回路，用于构成不同方向的治疗电场；电极导联线用于植入治疗电极和表面回路电极与肿瘤电场治疗组件之间的连接，构成完整的治疗系统。本发明提供的装置可对生物体内的肿瘤实现精准、个性化的肿瘤电场治疗，同时具有创伤小、聚焦性好、电场治疗效率高等优点，具有巨大的临床应用潜力。
-
公开(公告)号：CN111158471A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911310217.1
申请日：2019-12-18
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动和脑机接口技术的人机交互方法。通过结合眼动追踪和脑机接口技术提高系统效率和使用体验。本发明中人与计算机的交互将被拆分为眼动初选、脑电终选两个阶段来完成。第一阶段，程序通过眼动仪实时采集当前眼睛注视的位置，一旦检测到注视的停留，则找到该位置附近的元素并激活，并进入第二阶段；被激活的元素会提供视觉刺激或者视觉提示，系统同步采集人的脑电信号，通过脑电信号识别出具体的目标后，触发该目标相应的操作。本发明具有使用控制速度快、精度高、效果好、工作稳定以及使用门槛低等优点，可为渐冻人等由于外界或自身因素无法移动身体或计算机鼠标情况下使用，并提供尽可能与鼠标操作接近的使用体验。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117688372B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202311672981.X
申请日：2023-12-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/2135 , A61B5/372 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积时序网络的脑电信号发声检测方法，包括：对原始脑电数据进行时频分析，作为神经特征；使用希尔伯特变换对音频数据进行包络分析，通过阈值分割进行标注，得到语音特征，对齐语音特征和神经特征；构建发声检测卷积时序网络，使用对齐后的神经特征作为输入数据，对齐后的语音特征作为真值标签构建数据集，对发声检测卷积时序网络进行训练；将待检测脑电信号经过时频分析输入到训练好的卷积时序发声检测器中，预测发音状态，进行脑电信号的发声检测。本发明取得了优于目前常用发声检测器的性能，同时本发明对检测器的检测性能做出解释，有效地改善了现有基于神经网络的发声检测方法的不可解释的问题。
-
公开(公告)号：CN119028348A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411114776.6
申请日：2024-08-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G10L15/25 , G10L15/16 , G10L15/06 , G10L15/02 , G10L15/14 , G06V40/16 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于面部动态捕捉的中文唇语识别方法，具体步骤为：使用深度相机采集面部连续像；对连续图像进行三维面部关键点估计，并计算面部动态特征；将面部动态特征输入到唇语识别模型中，得到拼音类别的概率分布；使用大语言模型根据拼音类别的概率分布进行文字序列预测，生成中文唇语识别结果。本发明创新性地引入了深度摄像头进行数据采集，提供了深度信息作为输入，有效增强了模型在低光照环境下的表现。同时，模型训练数据覆盖了更加多样化的生活场景，更贴合实际应用需求。因为直接利用面部动态数据，模型省掉了复杂的3D卷积预处理网络，使得模型能够快速高效处理数据。因此该技术具有广泛应用于智能手机/智能移动设备的潜力。
-
公开(公告)号：CN116617577A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310655644.3
申请日：2023-06-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本申请公开了一种可闭环调控的肿瘤电场治疗方法及系统，涉及生物医学工程技术领域。具体实现方案为：基于磁共振成像数据，构建头部仿真模型；制定初始肿瘤电场治疗实施方案，选择最佳的电极片贴敷位置及输入电流，并测量每个电极与皮肤的接触阻抗及温度；根据测量结果对实施方案进行调整，预测电极下皮肤温度变化和肿瘤区域电场强度，并针对肿瘤区域电场强度进行优化，在皮肤适宜温度的约束下，选择每个电极最佳输入电流值作为新的输入电流。本申请提出的可闭环调控的肿瘤电场治疗方法及系统，在保证皮肤温度适宜的同时最大化传递到肿瘤区域的电场强度；通过有限元计算预测头部复杂结构的温度和电场强度变化，提高了调控精度。
-
公开(公告)号：CN119025825A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411114777.0
申请日：2024-08-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/10 , A61B5/11 , A61B5/00 , G06V40/16 , G06V10/20 , G06V20/40 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G16H20/30
Abstract: 本发明公开了一种多模态面部动点数据与声带运动数据的数据处理方法及系统。该方法包括提供文本、采集正常人发声时的面部连续图像或视频与喉部振动数据、预处理数据、提取时间特征与空间特征、建立中文发声的面颈部运动模型，以及聋哑人依照模型进行模仿发声并获取反馈。该系统包括深度摄像头、喉部振动传感器和麦克风，通过综合利用多模态数据，为聋哑人提供即时反馈，降低学习门槛，提高交流效率，适用于全球范围内的聋哑人群体。该发明促进了语音发声训练，具有广泛的应用前景和社会意义。
-
公开(公告)号：CN115310585B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210785759.X
申请日：2022-07-04
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种基于自编码器的高维神经信号降维方法及用途，结合卷积神经网络强大的特征提取能力和长短期记忆的时序处理能力，通过自编码器对神经数据进行降维，提取行为相关的信息，以用于后续的分析和解码。本发明与现有神经信号降维算法相比，可以在更低维度的特征空间保留更多与行为相关的神经信息，在解码运动轨迹和分析行为特征方面具有较为显著的优势。此外，通过可视化降维后的神经特征，说明了本发明具有良好的降维性能，可在各类神经信号的分析、解码和可视化等处理中应用。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
22
records
(took 0.019 seconds)
