一种单导联脑电的睡眠自动分期方法

    公开(公告)号:CN107495962A

    公开(公告)日:2017-12-22

    申请号:CN201710840703.9

    申请日:2017-09-18

    申请人: 北京大学

    IPC分类号: A61B5/0476 A61B5/00

    摘要: 本发明公开了一种单导联脑电的睡眠自动分期方法,包括特征提取模块和分期优化模块。其中,特征提取模块是由CNNs卷积神经网络(1)、Softmax层(2)组成;分期优化模块由双向LSTM循环神经网络(3)和CRF条件随机场模型(4)构成;(1)、(2)、(3)和(4)顺序连接。该方法仅需要单导联的睡眠脑电信号,满足便携、舒适的睡眠监测需求;结合卷积神经网络和循环神经网络充分挖掘了脑电信号的时空特征,且具有动态学习能力,能够适应变化的疾病大环境;分期优化模块充分考虑N段30s脑电数据前后之间的联系,提高分期的准确性和模型的泛化能力。

    石墨烯薄膜及其转移方法

    公开(公告)号:CN114804079A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202110073600.0

    申请日:2021-01-20

    IPC分类号: C01B32/182 C01B32/194

    摘要: 本发明公开一种石墨烯薄膜的转移方法,包括:在直接生长于金属基底上的石墨烯薄膜表面形成辅助转移层,得到辅助转移层/石墨烯薄膜/金属基底复合体;除去所述金属基底,得到辅助转移层/石墨烯薄膜复合体;将所述辅助转移层/石墨烯薄膜复合体的石墨烯薄膜侧面向目标衬底贴合;以及用有机溶剂除去所述辅助转移层;其中所述辅助转移层为聚碳酸丙烯酯层或聚ε‑己内酯层。该方法利用聚碳酸丙烯酯层或聚ε‑己内酯层转移石墨烯薄膜,由于PPC或PCL与石墨烯表面相互作用弱且易溶于多种有机溶剂,可容易地将其从薄膜表面去除而不留下残留,因而可提高薄膜表面的洁净度。同时通过转移可获得多褶皱石墨烯薄膜,褶皱密度可达每100μm2内50‑60条。

    石墨烯薄膜的转移方法
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114572974A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202011384432.9

    申请日:2020-12-01

    IPC分类号: C01B32/194

    摘要: 公开一种石墨烯薄膜的转移方法,包括:在直接生长于金属基底上的石墨烯薄膜表面形成小分子聚合物层,得到小分子聚合物层/石墨烯薄膜/金属基底复合体;在所述小分子聚合物层上形成有机辅助支撑层;在所述有机辅助支撑层表面粘附热释放胶带层;除去所述金属基底,得到热释放胶带层/有机辅助支撑层/小分子聚合物层/石墨烯薄膜复合体;将所述热释放胶带层/有机辅助支撑层/小分子聚合物层/石墨烯薄膜复合体的石墨烯薄膜侧面向目标衬底贴合;加热去除所述热释放胶带层;及用有机溶剂除去所述有机辅助支撑层和所述小分子聚合物层。本发明的转移方法,可以避免除去有机辅助支撑层在石墨烯薄膜表面的残留,提高石墨烯薄膜表面的洁净度。

    一种心阻抗信号分析装置

    公开(公告)号:CN105030215A

    公开(公告)日:2015-11-11

    申请号:CN201510398931.6

    申请日:2015-07-08

    申请人: 北京大学

    IPC分类号: A61B5/02 A61B5/026

    摘要: 本发明涉及一种心阻抗信号分析装置,它包括一心阻抗信号数据读入系统;心阻抗信号数据读入系统用于获取受试者整个晚上的心阻抗信号;呼吸干扰去除系统用于对心阻抗信号进行去呼吸干扰处理;心输出量计算系统用于对去除呼吸干扰后的心阻抗信号进行计算,获得受试者整个晚上的心输出量时间序列,并将获得的受试者整个晚上的心输出量时间序列分别发送给震荡耦合因子计算系统和心脏负荷指数计算系统;震荡耦合因子计算系统用于对受试者整个晚上的心输出量时间序列进行分析获得用于评价受试者心脏代偿功能力的震荡耦合因子,并将震荡耦合因子发送给心脏负荷指数计算系统;心脏负荷指数计算系统根据受试者整个晚上的心输出量时间序列和震荡耦合因子进行耦合计算,获得能够反映受试者睡眠过程中的心脏负荷指数。

    石墨烯薄膜及其转移方法

    公开(公告)号:CN114804079B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202110073600.0

    申请日:2021-01-20

    IPC分类号: C01B32/182 C01B32/194

    摘要: 本发明公开一种石墨烯薄膜的转移方法,包括:在直接生长于金属基底上的石墨烯薄膜表面形成辅助转移层,得到辅助转移层/石墨烯薄膜/金属基底复合体;除去所述金属基底,得到辅助转移层/石墨烯薄膜复合体;将所述辅助转移层/石墨烯薄膜复合体的石墨烯薄膜侧面向目标衬底贴合;以及用有机溶剂除去所述辅助转移层;其中所述辅助转移层为聚碳酸丙烯酯层或聚ε‑己内酯层。该方法利用聚碳酸丙烯酯层或聚ε‑己内酯层转移石墨烯薄膜,由于PPC或PCL与石墨烯表面相互作用弱且易溶于多种有机溶剂,可容易地将其从薄膜表面去除而不留下残留,因而可提高薄膜表面的洁净度。同时通过转移可获得多褶皱石墨烯薄膜,褶皱密度可达每100μm2内50‑60条。

    一种单导联脑电的睡眠自动分期方法

    公开(公告)号:CN107495962B

    公开(公告)日:2020-05-05

    申请号:CN201710840703.9

    申请日:2017-09-18

    申请人: 北京大学

    IPC分类号: A61B5/0476 A61B5/00

    摘要: 本发明公开了一种单导联脑电的睡眠自动分期方法,包括特征提取模块和分期优化模块。其中,特征提取模块是由CNNs卷积神经网络(1)、Softmax层(2)组成;分期优化模块由双向LSTM循环神经网络(3)和CRF条件随机场模型(4)构成;(1)、(2)、(3)和(4)顺序连接。该方法仅需要单导联的睡眠脑电信号,满足便携、舒适的睡眠监测需求;结合卷积神经网络和循环神经网络充分挖掘了脑电信号的时空特征,且具有动态学习能力,能够适应变化的疾病大环境;分期优化模块充分考虑N段30s脑电数据前后之间的联系,提高分期的准确性和模型的泛化能力。