公开(公告)号：CN119385505A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411437319.0

申请日：2024-10-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵德春 ,  张科技 ,  沈宇辰 ,  秦璐 ,  刘进 ,  朱浩

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种基于残差网络和多层级注意力的脑电信号自动睡眠分期方法，属于睡眠监测技术领域，包括以下步骤：S1：构建睡眠数据集并进行数据预处理；S2：搭建基于深度学习的单通道脑电自动睡眠分期网络模型；S3：利用梯度下降法对所述模型进行训练；S4：利用具有最优参数的睡眠分期模型实现单通道脑电信号的睡眠分期。本发明使用不同大小卷积核实现了多尺度的特征提取，使用基于风格池化的重新校准模块结合空间注意力模块更加全面的提取信号特征，使用融合自注意力机制的门控循环网络捕捉了时序信息且突出重要的序列，最终提升了睡眠分期准确率。

公开(公告)号：CN118113874A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410318795.4

申请日：2024-03-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 蒋宇皓 ,  韦莉 ,  赵德春 ,  陈毅 ,  刘洋华子 ,  沈宇辰

IPC: G06F16/35 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明涉及一种同异质结合的集成学习模型的医疗文本分类方法，属于文本分类领域。该方法包括：将医疗文本数据划分为训练集和测试集，其中训练集划分为k折文本数据；将k折文本数据分别输入三个异质分类器中进行训练，对于每个异质分类器可得到k个具有不同参数的同质分类器；将测试集分别输入3*k个分类器中，对测试集的结果进行平均集成以综合考虑每个异质分类器的k个同质分类器的预测结果；将三个异质分类器的预测结果进行最大集成，对测试集的每个预测概率选出贡献效益最大的分类器。本发明可充分挖掘集成学习的潜力，以提升医疗文本分类的准确性和泛化性。

公开(公告)号：CN119014848A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411437320.3

申请日：2024-10-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵德春 ,  沈宇辰 ,  张科技 ,  刘洋华子 ,  陈毅

IPC: A61B5/0531 ,  A61B5/00 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明涉及一种基于生物电阻抗的皮肤烧伤鉴定系统及方法，属于医学信号检测领域，包括：探测电极模块：包括用于分别夹持在被测者四肢的四组电极，每组电极包括一个激励电极和一个测量电极；所述激励电极用于对被测者输入电流，所述测量电极用于检测被测者身上的电压输出。阻抗测量模拟前端模块：用于向激励电极发送激励信号，并接收测量电极采集的测量信号，获取生物电阻抗谱数据。微处理器模块：用于对阻抗测量模拟前端模块进行控制，调节测量参数，并将采集的生物电阻抗谱数据进行处理后，发送到上位机。上位机：利用量化诊断模块对生物电阻抗谱数据进行处理和量化评估，通过烧伤水泡面积与烧伤深度信息判断烧伤鉴定等级。

公开(公告)号：CN118320256A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410609101.2

申请日：2024-05-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵德春 ,  沈宇辰 ,  张科技 ,  王子琼 ,  陈毅 ,  刘洋华子 ,  秦璐

IPC: A61M16/06 ,  A61M16/00 ,  A61M16/10 ,  A61B5/1455 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明涉及一种实时氧合的自适应呼吸面罩及其使用方法，属于医疗器械领域。通过集成血氧饱和度检测套件和自适应调节系统于呼吸面罩，这项设计的核心优势在于实时监测使用者的血氧饱和度，并据此自动调整呼吸机的潮气量，以保持用户处于理想的血氧饱和度。智能匹配的家用无创呼吸机能够根据用户的实际需求智能地调节呼吸支持，提高辅助呼吸效果和舒适性。系统还具有智能报警功能，可在检测到血氧饱和度异常时触发警报，提醒用户并采取干预措施，以预防急性呼吸衰竭等严重后果。这种智能监测和报警系统有助于及时发现和处理血氧饱和度异常，从而保障用户的安全和健康。

公开(公告)号：CN119323584A

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411437316.7

申请日：2024-10-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵德春 ,  秦璐 ,  张科技 ,  沈宇辰

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及一种改进的黑色素瘤分割方法，属于图像分割技术领域，包括以下步骤：S1：构建数据集，对数据集进行预处理，划分为训练集和测试集；S2：构建基于改进DeepLabV3+网络的黑色素瘤分割模型，将主干网络替换为ResNet50；将空洞空间金字塔池化ASPP改进为密集空洞空间金字塔池化DenseASPP；在解码器部分加入卷积注意力CBAM；在解码器中采用深度可分离卷积代替常规卷积；S3：对所述黑色素瘤分割模型进行训练并测试；S4：利用训练完成的黑色素瘤分割模型对黑色素瘤进行分割。本发明降低了模型的计算量，提高了收敛速度，节省了训练时间，提高了分割准确度。