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公开(公告)号:CN107080933B
公开(公告)日:2019-02-19
申请号:CN201710345083.1
申请日:2017-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统及方法。系统包括ARM处理器、心率传感器、运动传感器、光照传感器、温度传感器、数字时钟芯片、FLASH存储器、LED警示器、微型蜂鸣器、蓝牙天线、电源管理芯片和电池。方法包括(1)、输入佩戴者的年龄和当前时间信息,然后采集肥胖患者的运动加速度数据、心率数据、周围的温度数据和光照强度数据;(2)、对数据进行加窗平滑滤波降噪、采样和校正处理;(3)、加权处理运动加速度数据和心率数据,得到运动强度等级评估值,融合运动强度等级评估值、体感温度等级评估值、体感亮度等级评估值和使用时间段获得对肥胖患者的反馈干预等级;(4)对肥胖患者实施干预处理。
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公开(公告)号:CN107080933A
公开(公告)日:2017-08-22
申请号:CN201710345083.1
申请日:2017-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A63B71/06 , A61B5/0205 , A61B5/11 , G06F19/00
CPC classification number: A63B71/0619 , A61B5/0205 , A61B5/024 , A61B5/11 , A61B5/681 , A61B5/6824 , A61B5/7203 , A61B5/7271 , A61B5/7405 , A61B5/742 , A61B5/746 , A63B71/0622 , A63B71/0686 , A63B2071/0625 , A63B2220/70 , A63B2220/72 , A63B2220/803 , A63B2220/836 , A63B2225/50 , A63B2230/06 , G06F19/3475 , G06F19/3481 , G16H50/30
Abstract: 本发明涉及一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统及方法。系统包括ARM处理器、心率传感器、运动传感器、光照传感器、温度传感器、数字时钟芯片、FLASH存储器、LED警示器、微型蜂鸣器、蓝牙天线、电源管理芯片和电池。方法包括(1)、输入佩戴者的年龄和当前时间信息,然后采集肥胖患者的运动加速度数据、心率数据、周围的温度数据和光照强度数据;(2)、对数据进行加窗平滑滤波降噪、采样和校正处理;(3)、加权处理运动加速度数据和心率数据,得到运动强度等级评估值,融合运动强度等级评估值、体感温度等级评估值、体感亮度等级评估值和使用时间段获得对肥胖患者的反馈干预等级;(4)对肥胖患者实施干预处理。
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公开(公告)号:CN108065934B
公开(公告)日:2021-01-12
申请号:CN201711179629.7
申请日:2017-11-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明公开了一种基于LME模型的减重手术引起大脑结构变化的影像学统计分析方法,我们选择T1结构像的成像方式研究肥胖病人在减重手术干预下大脑皮层结构的变化,更加直观;本发明的方法在实验设计上更新颖,较以往减重手术研究中单一手术组自身前后的对比分析设计,增加了肥胖对照组,充分考虑了肥胖病人在没有手术干预下一个月是否也有大脑结构变化的因素,使得实验设计更加严谨,保证了数据的测量与重复测量;本发明的方法采用LME模型研究减重手术引起肥胖病人大脑结构变化的研究,改善了单一组配对T检验统计方法忽略肥胖病人组自身的时间效应的缺点,使得结果更加鲁棒。
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公开(公告)号:CN108065934A
公开(公告)日:2018-05-25
申请号:CN201711179629.7
申请日:2017-11-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明公开了一种基于LME模型的减重手术引起大脑结构变化的影像学统计分析方法,我们选择T1结构像的成像方式研究肥胖病人在减重手术干预下大脑皮层结构的变化,更加直观;本发明的方法在实验设计上更新颖,较以往减重手术研究中单一手术组自身前后的对比分析设计,增加了肥胖对照组,充分考虑了肥胖病人在没有手术干预下一个月是否也有大脑结构变化的因素,使得实验设计更加严谨,保证了数据的测量与重复测量;本发明的方法采用LME模型研究减重手术引起肥胖病人大脑结构变化的研究,改善了单一组配对T检验统计方法忽略肥胖病人组自身的时间效应的缺点,使得结果更加鲁棒。
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公开(公告)号:CN103054582B
公开(公告)日:2015-11-25
申请号:CN201210554771.6
申请日:2012-12-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肥胖模型PWS的大脑核团Granger因果分析方法,以静息态扫描模式,得到功能磁共振数据,对数据进行预处理,其预处理步骤包括时间矫正、头动对齐、空间标准化、空间平滑;对预处理后的数据进行低频幅度慢波震荡(ALFF)分析,根据PWS病人与正常对照组的大脑差异区域定义感兴趣区域;再进行Granger因果分析,从感兴趣区域中选出两个区域,提取它们的时间序列并利用2阶自回归模型计算两者间的Granger因果值,并对其进行归一化。发现了杏仁核对下丘脑的异常驱动作用,破坏了下丘脑的能量平衡,导致PWS病人暴饮暴食进而肥胖,为临床治疗找到了靶点,提供了影像学证据,取得了很好的研究结果。
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