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公开(公告)号：CN113827471A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110765504.2
申请日：2021-07-06
Applicant: 成都中医药大学 , 成都石墨烯应用产业技术研究院有限公司
IPC: A61H39/08 , A61H39/06 , A61N1/36 , A61H39/00 , A61B5/0532 , A61B5/0538 , A61N5/06
Abstract: 本发明公开一种基于石墨烯复合电极人体组织间液离子代谢监测的装置及其调控方法。利用石墨烯良好的导电性能，增强待测人体区域细微的离子移动的信号。并通过特有的石墨烯红外辐射，增强淋巴系统和组织间液的离子交换速率。该装置包括控制模块、供电模块、电针模块、加热模块、电阻检测模块、电极模块；控制模块电连接电针模块、加热模块、电阻检测模块、供电模块，控制模块包括控制芯片、串口模块、温度检测模块，串口模块和温度检测模块分别电连接控制芯片；加热模块电连接供电模块，加热模块包括石墨烯电加热膜。本发明将加热、电针和电阻检测集成到一个仪器上，实现在红外治疗和电针治疗的同时能够实时监测用户穴位电阻变化，确定治疗效果的提升。
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公开(公告)号：CN109958172B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201910301716.8
申请日：2019-04-15
Applicant: 成都中医药大学
Abstract: 本发明公开一种中医药智能马桶的控制方法及装置，包括：接收冲洗方式指令后，按照第一预设参数对用户进行冲洗；所述冲洗方式包括药物冲洗；所述第一预设参数包括：药液温度，药液浓度，药液体积；接收烘干指令后，按照第二预设参数对用户进行暖风烘干；所述第二预设参数包括：风温，风速；所述中医药智能马桶还包括配药装置，配药装置用于对进行药物冲洗的药液按照第一预设参数进行配比；接收装置清洗指令后，按照第三预设参数对所述配药装置进行清洗；所述第三预设参数包括：装置清洗水量，装置清洗时间，水的流速。本发明提供的技术方案，能够对用户进行药物冲洗，且能够对残留药物进行自动清洁，极大地满足了用户需求。
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公开(公告)号：CN110613605A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910805693.4
申请日：2019-08-29
Applicant: 成都中医药大学
IPC: A61H39/02
Abstract: 本发明公开了一种穴位判别模型的构建方法、穴位判别方法和判别系统，穴位判别模型的构建方法包括采集多个人体穴位及其附近皮肤的电位信号，经消噪处理和信号特征量提取处理后，与多个个体因素编码值构成多维信息数据库，将信息数据库的数据进行神经网络训练，得到穴位判别模型。穴位判别方法包括采集测试者穴位及其附近皮肤电位信号，以及确定测试者个体因素的取值，将电位信号经过消噪处理和信号特征量提取处理，得到信号特征量，个体因素的取值经过编码得到编码值，将信号特征量和编码值输入穴位判别模型，得到穴位判别结果。本发明考虑了个体化因素对穴位电位信号的影响，结合神经网络技术对穴位进行判别，提高了穴位定位的准确度。
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公开(公告)号：CN117694841A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410170124.8
申请日：2024-02-06
Applicant: 成都中医药大学
Abstract: 本发明公开一种重心轨迹数据获取方法，其包括：建立三维空间坐标系；获取目标对象腰部的离散加速度、离散角度和离散角速度；基于各方向的所述离散加速度获取各方向的加速度函数；基于各方向的加速度函数获取各方向的速度函数；基于各方向的速度函数获取各方向的位移函数，基于位移函数获取基础重心位置坐标；基于离散角度建立第一修正模型，基于第一修正模型修正基础重心位置坐标获取第一重心位置坐标；基于离散角速度建立第二修正模型，基于第二修正模型修正所述第一重心位置坐标获取第二重心位置坐标；基于第二重心位置坐标进行曲线拟合获得重心轨迹函数。本方法将离散的数据集处理得到可靠的可视化的重心轨迹数据供作运动信息评价。
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公开(公告)号：CN110613605B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910805693.4
申请日：2019-08-29
Applicant: 成都中医药大学
Abstract: 本发明公开了一种穴位判别模型的构建方法、穴位判别方法和判别系统，穴位判别模型的构建方法包括采集多个人体穴位及其附近皮肤的电位信号，经消噪处理和信号特征量提取处理后，与多个个体因素编码值构成多维信息数据库，将信息数据库的数据进行神经网络训练，得到穴位判别模型。穴位判别方法包括采集测试者穴位及其附近皮肤电位信号，以及确定测试者个体因素的取值，将电位信号经过消噪处理和信号特征量提取处理，得到信号特征量，个体因素的取值经过编码得到编码值，将信号特征量和编码值输入穴位判别模型，得到穴位判别结果。本发明考虑了个体化因素对穴位电位信号的影响，结合神经网络技术对穴位进行判别，提高了穴位定位的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109958172A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910301716.8
申请日：2019-04-15
Applicant: 成都中医药大学
Abstract: 本发明公开一种中医药智能马桶的控制方法及装置，包括：接收冲洗方式指令后，按照第一预设参数对用户进行冲洗；所述冲洗方式包括药物冲洗；所述第一预设参数包括：药液温度，药液浓度，药液体积；接收烘干指令后，按照第二预设参数对用户进行暖风烘干；所述第二预设参数包括：风温，风速；所述中医药智能马桶还包括配药装置，配药装置用于对进行药物冲洗的药液按照第一预设参数进行配比；接收装置清洗指令后，按照第三预设参数对所述配药装置进行清洗；所述第三预设参数包括：装置清洗水量，装置清洗时间，水的流速。本发明提供的技术方案，能够对用户进行药物冲洗，且能够对残留药物进行自动清洁，极大地满足了用户需求。
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公开(公告)号：CN117694841B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410170124.8
申请日：2024-02-06
Applicant: 成都中医药大学
Abstract: 本发明公开一种重心轨迹数据获取方法，其包括：建立三维空间坐标系；获取目标对象腰部的离散加速度、离散角度和离散角速度；基于各方向的所述离散加速度获取各方向的加速度函数；基于各方向的加速度函数获取各方向的速度函数；基于各方向的速度函数获取各方向的位移函数，基于位移函数获取基础重心位置坐标；基于离散角度建立第一修正模型，基于第一修正模型修正基础重心位置坐标获取第一重心位置坐标；基于离散角速度建立第二修正模型，基于第二修正模型修正所述第一重心位置坐标获取第二重心位置坐标；基于第二重心位置坐标进行曲线拟合获得重心轨迹函数。本方法将离散的数据集处理得到可靠的可视化的重心轨迹数据供作运动信息评价。
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公开(公告)号：CN109914560A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910307456.5
申请日：2019-04-15
Applicant: 成都中医药大学
IPC: E03D9/08
Abstract: 本发明公开一种智能马桶，包括：盖体，座圈，主机，操作面板，缸体；所述缸体连接废水管道；所述盖体、座圈安装于所述缸体顶部，且盖体在座圈上方；所述主机安装于所述缸体后部；所述盖体、座圈均与所述主机铰接；所述操作面板固定于所述主机的一侧；所述主机的正面底部设有冲洗喷头、出风口；所述冲洗喷头为可伸缩式喷头，冲洗喷头通过进水管道连接自来水管道；所述进水管道上设有冲洗电磁阀；所述主机内部还设有风机，风机正对所述出风口；所述主机内部封装有主控芯片；所述操作面板、冲洗电磁阀、风机均与所述主控芯片电性连接。本发明提供的技术方案，结构简单，同时使智能马桶具有多种功能，满足用户需求。
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公开(公告)号：CN118161840A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410287142.4
申请日：2024-03-13
Applicant: 成都中医药大学
Abstract: 本发明公开一种多维度数据融合的太极拳动作评价方法、装置、电子设备和可读存储介质，所述方法包括：获取标定了标准呼吸方式的生理数据并输入第一深度学习模型进行分类任务的训练；获取标定了标准步法的运动数据并输入第二深度学习模型进行分类任务的训练；获取待评价对象太极拳运动的生理数据、运动数据和视频数据，将评价对象太极拳运动的生理数据和运动数据分别输入第一深度学习模型和第二深度学习模型得到待评价呼吸方式和待评价步法；基于标准呼吸方式和标准步法构建标准特征序列，基于待评价呼吸方式和待评价步法构建待评价特征序列；基于DTW算法计算标准特征序列和待评价特征序列之间的距离值进行1－10范围内的评分输出。
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公开(公告)号：CN118013370A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410242830.9
申请日：2024-03-04
Applicant: 成都中医药大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时间偏移和行为编码的居家环境人体行为识别方法和系统。本发明通过将特征图沿时间轴移动实现时间偏移操作，在时间轴上捕捉多个传感器数据在不同时间点或时间段内的时间相关特征，再从时序特征图中捕捉通道和时间之间的关联性，提取出空间行为特征，并将强化的时间‑空间特征相融合，再将全连接层作为分类器进行分类。解决了现有的行为识别方法主要依赖视频识别，在缺乏视频信号时识别不准确的问题，并提高了识别精准度。
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