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公开(公告)号：CN111714364B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202010681433.3
申请日：2020-07-15
摘要： 本发明公开了一种智能葫芦灸理疗仪，包括葫芦，葫芦内腔设置有支撑机构、运动机构、空气净化模块和控制器；运动机构设置在支撑机构下方并通过连接件与支撑机构连接；支撑机构用于与葫芦内壁固定；运动机构用于固定艾柱，实现对患者穴位的雀啄灸、悬灸、隔物灸和回旋灸功能；空气净化模块用于对葫芦内的烟雾进行净化后自排烟口排出；控制器用于控制运动机构动作，对葫芦内腔的温度、湿度和烟雾浓度进行采集，并与云平台服务器和智能手机实现通信。本发明优点在于实现多种灸位手法的组合功能，适应不同用户的需求。通过精确控制葫芦灸部位的温度、湿度、气流和葫芦灸时间以及葫芦内烟雾浓度，实现葫芦灸的数字化与智能化，使得室内葫芦灸更加的方便。
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公开(公告)号：CN113648217A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111118392.8
申请日：2021-09-24
摘要： 本发明公开了一种智能艾灸拔罐器，包括具有下开口的罐体，罐体顶壁开设有出气口，罐体内腔分为上部的艾灸功能区和下部的拔罐功能区；艾灸功能区内设有艾绒运动模块、温度调节模块、艾烟吸附模块、控制模块、云平台模块；所述拔罐功能区内设有压强调节模块；艾绒运动模块，用于带动艾绒上下运动，对患者穴位进行悬灸、雀啄灸、隔物灸；温度控制模块，用于控制艾灸温度在设定的区间；艾烟吸附模块，用于净化并排出艾绒燃烧后产生的大量烟气；压强调节模块，用于调整罐体内负压在设定的区间；云平台模块，用于整合数据、与智能手机实现通信。本发明将中医两种重要手法艾灸和拔罐相结合，实现对温度、压强两个重要参数的监测与调节。
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公开(公告)号：CN109620421A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910121184.X
申请日：2019-02-15
CPC分类号： A61B50/22 , A61B5/4854
摘要： 本发明公开了一种舌、脉诊信息采集支架，包括底座，设置在所述底座上的支撑立柱，所述支撑立柱上滑动套装有位置调节装置，所述位置调节装置上设置有用于锁紧支撑立柱的锁止机构，在位置调节装置上设置有舌诊相机放置台、照射光源和人体下颚托架。本发明优点在于专为舌诊仪和脉诊仪而设计，本发明可放置不同厂家的舌诊仪和脉诊仪。用于舌象采集的人体下颚托架和照射光源可自由升降及任意调节角度，实现完整地获取舌面及舌根信息目的。同时，人体下颚托架可用托放患者腕部，高度可升降，方便脉象采集。
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公开(公告)号：CN114446109B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202210125985.5
申请日：2022-02-10
IPC分类号： G09B9/00
摘要： 本发明公开了一种多功能交互式中医推拿教学系统，包括全方位动作捕捉模块、环绕式显示模块、智能触感全息投影操作台、多功能推拿教学模块、模块综合管理分析平台；基于人工智能技术、虚拟现实技术，动作捕捉技术，设备组网技术与传统中医推拿教学方式相融合，结合标准中医推拿手法，为中医推拿使用者提供增强性实时肢体感受和个性化训练，实现中医推拿学习过程中的手法实时自纠正，中医推拿手法的综合量化评估。该教学系统能够实现中医推拿人员从选材到培养到考核的周期性教学，有助于中医推拿的传承以及中医推拿学生临床水平的提升，缩短了中医推拿人才培养周期。
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公开(公告)号：CN114609071A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210263771.4
申请日：2022-03-17
IPC分类号： G01N21/31 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于高光谱成像技术的龟甲年限鉴别方法，包括收集龟甲样品；使用高光谱成像设备采集龟甲样品的高光谱数据；对高光谱数据进行校正，按照预定的网格面积，将龟甲样品划分为若干网格；剔除接触到黑色区域或白色区域的网格；建立龟甲样品数据集；采用标准正态变换对龟甲样品数据集进行预处理，通过人工神经网络训练得到龟甲年限鉴别模型；使用龟甲年限鉴别模型实现对龟甲年限的鉴定。本发明优点在于基于高光谱成像技术，并结合机器学习算法实现快速、无损、直观、准确的龟甲年限鉴别，准确率高达86.23％。为提高龟甲在工业生产与应用中的利用效率提供了科学的数据支撑。
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公开(公告)号：CN114582201A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210263773.3
申请日：2022-03-17
摘要： 本发明公开了一种基于高光谱成像和AR技术的中药可视化鉴别系统，包括中药模型库、药用植物识别鉴定模块、药用植物全生长周期展示模块、药用植物采收方法展示模块、药用植物炮制加工方法展示模块、药材贮存展示模块。本发明优点在于利用人工智能技术，结合高光谱成像和AR技术，实现药用植物从种子发芽到药物（中药饮片）形成等一系列过程的可视化展现，使使用者能够身临其境地学习和体验中药材的历史背景、生长环境、植物生长各阶段特性和中药饮片的加工炮制工艺等内容，既能极大增强了学习者的兴趣，提升了学习效果，又能弥补中药学实践教学资源缺乏的缺陷，减轻老师的授课压力，提高学生的专业素养，同时也极大程度的降低了教学成本投入。
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公开(公告)号：CN114609071B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210263771.4
申请日：2022-03-17
IPC分类号： G01N21/31 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0499
摘要： 本发明公开了一种基于高光谱成像技术的龟甲年限鉴别方法，包括收集龟甲样品；使用高光谱成像设备采集龟甲样品的高光谱数据；对高光谱数据进行校正，按照预定的网格面积，将龟甲样品划分为若干网格；剔除接触到黑色区域或白色区域的网格；建立龟甲样品数据集；采用标准正态变换对龟甲样品数据集进行预处理，通过人工神经网络训练得到龟甲年限鉴别模型；使用龟甲年限鉴别模型实现对龟甲年限的鉴定。本发明优点在于基于高光谱成像技术，并结合机器学习算法实现快速、无损、直观、准确的龟甲年限鉴别，准确率高达86.23％。为提高龟甲在工业生产与应用中的利用效率提供了科学的数据支撑。
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公开(公告)号：CN118115876A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410279256.4
申请日：2024-03-12
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/34 , G06V10/32 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种基于Transformer和生成对抗网络的冬虫夏草光谱数据生成方法，将Transformer编码器结构引入生成对抗网络（Generative Adversarial Network）中并利用高光谱图像的光谱信息进行训练。与传统方法相比，不仅使用了光谱信息，还利用了Transformer编码器善于捕捉长距离依赖关系的优点，使得模型更加适合处理长序列，并且基于深度学习的模型是端到端的，无需手动提取特征，减少了精力花费，有效的生成了具有真实冬虫夏草光谱信息的合成信号，为构建冬虫夏草真伪鉴别模型提供了数据支撑。
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公开(公告)号：CN116530947A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310513339.0
申请日：2023-05-09
IPC分类号： A61B5/02 , A61B5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06N7/01
摘要： 本发明实施例公开了用于识别不同妊娠阶段脉搏的1DCNN‑GRU‑Attention模型，该模型的构建方法包括步骤：S1、采集妊娠脉搏波；S2、对采集的妊娠脉搏波进行预处理，将预处理后的妊娠脉搏波数据分为训练集和测试集；S3、构建1DCNN‑GRU‑Attention混合模型；S4、利用预处理后的妊娠脉搏波训练集数据训练1DCNN‑GRU‑Attention混合模型，得到用于识别不同妊娠阶段脉搏的1DCNN‑GRU‑Attention模型。本发明实施例公开的用于识别不同妊娠阶段脉搏的1DCNN‑GRU‑Attention模型的构建方法，得到了能够识别不同妊娠阶段脉搏的1DCNN‑GRU‑Attention模型，对不同妊娠阶段脉搏的分类准确率可达93％以上。
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公开(公告)号：CN114947751A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210653441.6
申请日：2022-06-10
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的移动端智能舌诊方法，首先在密闭环境下采集RGB三通道的舌像数据，并进行舌像特征标注；将标注后的舌像数据裁剪、翻转预处理，按照8:2划分训练集和测试集；依次使用YOLOv5s6算法进行舌像检测；U‑Net的网络模型进行舌体分割；MobilenetV3分类网络模型进行舌像特征识别，得到舌像诊断模型；客户端图像采集工具采集到的舌像数据上传至服务器端，使用舌像诊断模型完成舌诊；生产舌诊报告发送至客户端。本发明优点在于将深度学习算法与计算机系统技术相结合，完成智能舌诊，并以智能手机作为收集舌像与呈现结果的交互平台，云服务器作为舌像处理核心模块，克服了PC平台舌诊系统的不便性，提高了分类精度，实现中医舌诊智能化，客观化。
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