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公开(公告)号：CN108197564B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201711477062.1
申请日：2017-12-29
Applicant: 复旦大学附属中山医院 , 复旦大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种画钟试验的评估系统，包括用于采集画钟试验所得图像信息的采集模块；与所述采集模块相连的预处理模块，所述预处理模块对所述采集模块所采集的图像信息进行预处理；与所述预处理模块相连的分析模块，所述分析模块采用深度学习模型对预处理后的图像信息进行分析，所述深度学习模型采用卷积神经网络；与分析模块相连的评估模块，所述评估模块对所述分析模块得到的结果进行评价。本发明技术方案还提供了画钟试验的评估方法，形成了一套严谨的画钟试验的评价体系，无需人为进行评估，所以不受人为的主观因素影响，且不会受限于评价者的经验，只要能够操作该系统即可，整个系统具有高效率、低功耗、高便携度的特点。
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公开(公告)号：CN108197564A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711477062.1
申请日：2017-12-29
Applicant: 复旦大学附属中山医院 , 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种画钟试验的评估系统，包括用于采集画钟试验所得图像信息的采集模块；与所述采集模块相连的预处理模块，所述预处理模块对所述采集模块所采集的图像信息进行预处理；与所述预处理模块相连的分析模块，所述分析模块采用深度学习模型对预处理后的图像信息进行分析，所述深度学习模型采用卷积神经网络；与分析模块相连的评估模块，所述评估模块对所述分析模块得到的结果进行评价。本发明技术方案还提供了画钟试验的评估方法，形成了一套严谨的画钟试验的评价体系，无需人为进行评估，所以不受人为的主观因素影响，且不会受限于评价者的经验，只要能够操作该系统即可，整个系统具有高效率、低功耗、高便携度的特点。
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公开(公告)号：CN116049655A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310215569.9
申请日：2023-03-07
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属儿科医院
IPC: G06F18/213 , A61B5/372 , A61B5/369 , A61B5/00 , G06F18/24 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的癫痫多类别分类方法，用于对不同类型癫痫进行区分，该方法包括以下步骤：步骤S1、采集多通道脑电信号并进行预处理；步骤S2、采用不同的深度学习模型分别从频域、时域、空间域提取出频域特征、时域特征和空间特征；步骤S3、将步骤S2中提取出的多种特征拼接后输入至深度学习网络进行再次特征提取，降维后输出脑电信号对应的癫痫类型。与现有技术相比，本发明具有分类准确性高、运算量小的优点。
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公开(公告)号：CN118778503A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410761019.1
申请日：2024-06-13
Applicant: 复旦大学
IPC: G05B19/042 , A61B5/369 , H04B1/40
Abstract: 一种基于多目标脑电检测的无线收发控制系统，用于对目标检测对象进行脑电信号检测，所述系统包括：主控制器，实时发送指令、实时接收数据、并分析和保存相关数据，作为数据和指令的处理中心；其中，所述指令包括进入工作状态指令、数据检测发送状态指令和休眠状态指令；还包括：命令发射机、若干命令接收机、若干脑电数据检测器、数据接收机。本发明还提供了一种多目标脑电检测的数据无线收发及控制系统的使用方法，具有高实时性、高同步性、高精度、高可控性的多目标检测性的优点。
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公开(公告)号：CN111027417B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN201911149103.3
申请日：2019-11-21
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体关键点检测算法的步态识别方法及步态评估系统，该方法包括以下步骤：步骤1，对单个摄像头从人体侧面拍摄获得的3m起立行走实验视频中的每一帧进行关键点检测，并提取关键点随时间的位置变化信息，以获得关键点序列；步骤2，根据关键点序列对所述视频选取关键帧；所述关键帧作为视频中不同种动作的分界点；步骤3，根据所述视频中的关键点序列及选取得到的关键帧，进行步态参数的提取。本发明通过关键点检测，获得能够作为视频中不同种动作的分界点的关键帧，然后进行步态参数估计。本发明利用算法进行自动分析，保证了步态评估的一致性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111126579B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201911067669.1
申请日：2019-11-05
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N3/06 , G06F1/3234
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种适用于二值卷积神经网络计算的存内计算装置。本装置包括：基于静态随机存储器的存内计算阵列，用于实现向量间异或运算；一个多输入加法树，用于对不同输入通道内的异或结果进行累加；一个暂存中间结果的存储单元；一个更新中间结果的累加器组；一个后处理量化单元，用于将高精度的累加结果量化为1位输出特征值；一个控制单元，用于控制计算流程和数据流向。本发明发明能在存储输入数据同时完成二值神经网络中的异或运算，避免了存储单元与计算单元之间频繁的数据交换，从而提高了计算速度，减少了芯片功耗。
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公开(公告)号：CN110912542B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201911062150.4
申请日：2019-11-02
Applicant: 复旦大学
IPC: H03K5/24
Abstract: 本发明属于模拟电路信号处理技术领域，具体为一种低功耗动态偏置比较器。本发明动态偏置比较器主要包括前置放大器、锁存器以及时序控制电路。本发明通过增加所述尾电容Ctail与所述复位电容Cp1、Cp2之间的放电通路和相关的时序控制电路，使得在比较器复位阶段开始时，通过将尾电容上的剩余电荷转移到两个复位电容，达到能量复用的目的，以提高比较器的能效；在时序控制电路中，在比较器复位阶段可保证不会出现短路。
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公开(公告)号：CN110859599B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201911176388.X
申请日：2019-11-26
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明属于医疗自动化筛查技术领域，具体为一种脑血管病神经损伤病人认知功能自动化筛查系统。本发明系统包括：图像采集装置，智能分析系统；智能分析系统包括第一目标检测网络、裁剪模块、第二目标检测网络、评分模块、判别模块。系统输入为受试者的基本信息、测试用的时钟图像信息；时钟图像信息是受试者画的一个圆形钟表，具有时针、分针，标上1‑12钟点阿拉巴数字；经过智能分析系统的自动分析，最后输出对受试者认知的筛查结果报告；本发明可以有效减少专业医护人员的人力投入，并且保持筛查结果一致性。
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公开(公告)号：CN110174834B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910467046.7
申请日：2019-05-31
Applicant: 复旦大学
IPC: G04F10/00
Abstract: 本发明涉及一种低功耗时间数字转换器，包含预放大器、逐次逼近寄存器型的模拟数字转换器，输入伪差分形式的信号至预放大器；通过预放大器的相位频率侦测器、反相器、N型MOS电容组成的被动放大器以及源极跟随器，将输入的时域信号分别转成电压信号并放大，最后一起输入至逐次逼近寄存器型的模拟数字转换器转换成数字信号。本发明使用N型MOS电容组成的被动放大器，可提升时间数字转换器精度。反相器在输入信号采样结束后关闭，以及源极跟随器在还原状态时关闭，两种机制皆可以为低功耗时间数字转换器避免不必要的功率消耗，以达到低功耗的目的。
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公开(公告)号：CN110138346B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201910411904.6
申请日：2019-05-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供的一种提高噪声性能的电容耦合型斩波仪表放大器，将输入斩波电路、运算放大电路、伪电阻偏置电路、电极失调消除环路与一数字电极失调消除模块相结合，使得原来的电极失调消除环路可以采用较小的失调消除电容也能够保持电路系统相当的输入失调消除能力和系统极点位置，弱化了电极失调消除环路积分器的极点设计压力，并且较小的失调消除电容极大地衰减了电极失调消除环路的系统等效输入参考噪声，从而提高了电路的噪声性能。
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