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公开(公告)号：CN114557684B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210161112.X
申请日：2022-02-22
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/256 , A61B5/28 , A61B5/33
Abstract: 一种腕表式脉搏心电同步采集显示装置，其中脉搏和心电同步采集单元采集用户腕部PPG和腕部ECG同步信号并通过模数转换将数据转换为数字信号发送给下位机；下位机信号处理和显示单元运行脉搏和心电同步采集单元控制程序，原始数据的临时存储，低功耗蓝牙传输，低功耗滤波和脉率算法和LCD显示控制等程序算法，信号的实时低功耗无线传输和下位机实时显示信号和脉率的功能；上位机信号处理和显示单元实现通过滤波算法还原采集的同步脉搏和心电信号，计算相应的指标，实时在客户终端显示还原信号和各项指标。本发明能够实现穿戴式同步采集腕部脉搏与心电信号，同时保证了穿戴舒适和操作方便，适用于用户日常健康监测和辅助临床诊断。
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公开(公告)号：CN119205802A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411687403.8
申请日：2024-11-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06N3/0499 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种眼动引导混合数据增强的半监督医学图像分割方法，步骤如下：通过眼动追踪设备收集医生阅读医学图像时的注视位置信息；使用教师—学生网络模型并采用两阶段训练方式训练模型；采用GazeMix作为训练中的数据增强策略，提取标注或未标注图像中的注视区域，将其粘贴到其他未标注图像的背景上，生成混合图像数据对；一阶段结合GazeMix数据增强策略预训练教师网络；二阶段训练学生网络，GazeMix生成多样化数据，同时预训练教师网络用于伪标签生成；采用多尺度注视感知，在不同尺度上提取模型感知信息并用于感知损失计算；优化器对学生网络参数进行迭代优化，同时使用指数移动平均方法更新教师网络。
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公开(公告)号：CN119071032A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411090265.5
申请日：2024-08-09
Applicant: 东南大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/32 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于领域自适应的PPG信号跨时期身份识别方法和装置，其中方法首先通过智能移动设备采集指尖视频获得用户PPG信号，然后将采集到的PPG信号作为深度神经网络的输入完成身份识别任务。为了确保在跨时期场景下PPG信号的身份识别准确率，在深度神经网络的基础之上结合领域自适应设计了领域对抗神经网络DANN。本发明能够发挥移动端方便快捷和神经网络准确率高的优势，为用户提供安全并且方便的良好体验。
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公开(公告)号：CN118986363A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411090263.6
申请日：2024-08-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于硬件加速端侧高效计算的穿戴式心电质量实时评估方法，通过提取心电信号时域、频域和熵域的特征构成特征向量，将特征向量输入到机器学习分类器中，进行心电信号质量评估，特征计算和分类器模块均被部署在高效的端侧硬件上，硬件电路根据特征向量生成需求进行设计，实现对信号质量的实时分析，保证了数据的隐私性。本发明能够提高心电质量评估的效率，方便快捷，对于心血管疾病的诊断有积极意义。
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公开(公告)号：CN118865463A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410835740.0
申请日：2024-06-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V10/766 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于面部运动单元的抑郁症检测系统，包括MTCNN模型、PLFD模型、AU R‑CNN模型与逻辑回归神经网络，本发明设计一种新的损失函数算法，解决在深度学习中由几何约束与数据不平衡问题限制的图片识别准确性问题，扩大人脸图像识别范围，并通过设置AU划分规则将MTCNN模型与PLFD模型输出的结果编码到AU R‑CNN模型中，将每张人脸图像视为一组独立的区域，对人脸进行区域划分并获取人脸图像中的关键点，能够做到在更细的粒度上对人脸的局部区域进行神经运动单元的识别，从而达到更高的精度，提高抑郁症检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114053550B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111375419.1
申请日：2021-11-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高频心电的耳机式情绪压力调节装置，其中耳机式高频心电信号采集单元采集用户的心电信号、皮肤交感神经活性信号，并且将采集到的信号进行预处理，情绪评估单元分别提取用户心电信号的时域、频域和非线性指标以及皮肤交感神经活性信号的特征，得到用户的情绪状态标签；情绪改善单元分为两个模块，音乐反馈模块基于Hevner模型选择相应标签的乐曲、电刺激模块则对用户耳部进行相应无创电刺激进行情绪调节，选择单元选择使用单独使用音乐或是经皮电刺激，或是同时使用两种功能进行情绪干预。本发明能够自主播放对应缓解情绪的音乐、不同电刺激模式改善情绪，有效缓解患者情绪激动以及压力过大等状态。
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公开(公告)号：CN117635621B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410111204.6
申请日：2024-01-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种动态视觉驱动的大模型无感交互分割方法，具体如下：引入动态视觉驱动分割技术，在医用领域利用医生动态视觉引导实时无感交互分割；初始化医学图像分割大模型并加载相关参数；使用眼动仪实时收集用户在图像上的视觉运动数据并将该图像输入图像编码器编码为高维特征；采用视觉运动数据过滤器，过滤噪声并将视觉运动数据分类为扫视行为数据和凝视行为数据；根据用户的视觉运动行为模式，智能选择将扫视行为数据或凝视行为数据作为提示信息用于分割；分割结果与原始图像叠加并可视化给用户提供反馈。本发明在临床上为医生提供更灵活、智能的交互方式，使整个交互分割过程更符合医生个性化的需求，提高了医生的工作效率。
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公开(公告)号：CN117455906B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311755220.0
申请日：2023-12-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度交叉融合和边界引导的数字化病理胰腺癌神经分割方法。包括步骤：注释神经，并对神经掩膜做距离变换，在1000um的距离做截断，生成了阴性掩膜和神经掩膜；对全视野数字切片分别在多个分辨率下提取得到对应的不重叠的图像块；将#imgabs0#与设计的轻量级的DSAFormer层交替连接形成新颖的混合编码器网络，得到高分辨率中间特征；构建FCN网络作为辅助分支，得到低分辨率中间特征；构建多尺度双交叉注意力模块融合多尺度及多分辨率信息；使用交叉熵损失和Dice损失的组合损失函数来指导和约束模型的优化。本发明可以对胰腺癌的全视野病理切片图像中的神经实现精准分割。
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公开(公告)号：CN117442446A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311653372.X
申请日：2023-12-04
Applicant: 东南大学
IPC: A61G7/057
Abstract: 本发明公开了一种具有便携式可调整压力传感器的防压疮智能系统，该系统在床垫两侧分别放置分段式滑轨，在控制传感器横向移动的方面，通过导线的伸缩来完成传感器伸缩移动的目的，并通过螺丝旋转来固定导线；在控制传感器纵向移动的方面，在滑轨上安装滑块，滑块在滑轨上可以自由移动，每个滑块与一个固定块结合，每个固定块固定一个传感器，通过移动滑块带动固定块移动，进而带动传感器纵向移动。在滑轨内侧安装磁铁，通过磁吸效果将滑轨固定在床的两侧。通过以上方法，实现传感器在床垫上位置的固定，滑轨通过磁铁相吸的方式固定在床的侧面。本发明可以实现传感器在床垫上的局部自由移动，对不同身高体重人群的关键部位进行有效压力监测。
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公开(公告)号：CN117257321A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311160586.3
申请日：2023-09-08
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/366 , A61B5/355 , A61B5/353 , A61B5/358 , A61B5/352 , A61B5/36 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于信号识别技术领域，提供基于机器学习与高频心电的心肌缺血检测方法及装置。方法包括如下步骤：采集被测试者的高频心电信号数据；定位高频心电信号的Q、R、S、T、P波，并提取高频QRS段、ST段、P波段以及单个心拍；提取包括QTc间期、T波峰末间期、HFMI、高频QRS均方根、SKNA指标、高频心电信号熵指标的反映心肌缺血的指标特征；将上述特征输入到预先训练好的心肌缺血程度检测模型中，获取心肌缺血程度分类结果。装置包括：数据采集模块、数据传输模块、处理模块、特征提取模块、缺血程度检测模块、显示模块。本发明可以快速便捷地对心肌缺血程度进行检测，不受检测场地的限制，为心肌缺血的排查提供新的方法，减少恶性心脏疾病的发生率。
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