-
公开(公告)号：CN111657916A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010491571.5
申请日：2020-06-02
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0456 , A61B5/0472 , A61B5/04 , A61B5/00
Abstract: 一种心房心室同步性信号分析方法，步骤一、信号采集，采集被测者心电信号；步骤二、信号处理，步骤三、提取P波信号；步骤四、P波相关性的计算，使用处理好的心电信号计算每个p波位置的P波相关性，并加入了滑动窗口机制；步骤五、根据阈值检测同步性，根据设定的阈值来判断心房与心室的同步性；本发明操作简单，可用于实时心房心室同步性的分析，能够分析与检测出如房颤等心房心室非同步的疾病，取得了很好的检测结果，对临床心房心室不同步的疾病的分析诊断提供了很好的方法。
-
公开(公告)号：CN110141211A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910511474.5
申请日：2019-06-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/04 , A61B5/0484 , A61B5/00 , G06K9/62
Abstract: 一种基于经验模态分解的稳态视觉诱发电位的分类方法，首先将采集到的多导稳态视觉诱发电位(SSVEP)进行多元经验模态分解后，分解为不同频段范围上的若干子信号；然后根据已知分类标签信号的子信号与模板信号间的相关系数，计算子信号所对应的分类适确性指数；而后计算出未知标签信号中子信号与模板信号间的相关系数，通过将分类适确性指数作为子信号相关系数的选择权重，重构原信号与模板信号的相关系数；最后根据原信号与模板信号的重构相关系数对稳态视觉诱发电位(SSVEP)进行分类；本发明在提高稳态视觉诱发电位(SSVEP)信噪比的基础上，实现了对于稳态视觉诱发电位(SSVEP)较高的分类正确率。
-
公开(公告)号：CN108577834B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201810475170.3
申请日：2018-05-17
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/0476 , G06K9/00
Abstract: 一种用于癫痫间期棘波自动检测的方法，MEMD从癫痫病人的头皮脑电上提取棘波所在的成分，经过求信号包络，求动态的阈值曲线，能定位棘波出现的位置；本发明的优势在于能够根据脑电自适应的调整其频带范围，准确的定位癫痫发作间期的棘波出现的位置；为减少临床医生人眼识别棘波的负担提供了新的思路，实现间期棘波更加准确的自动检测；通过对比发现，该方法在灵敏度和误报率两个方面的综合要优于其基于信号包络分布模型方法，能够有着更好的棘波检测结果。
-
公开(公告)号：CN109938743A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910208538.4
申请日：2019-03-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/1455 , A61B5/0295
Abstract: 一种抗干扰的光检测探头，从远离人体侧至靠近人体侧，以探头本体为中心成对称结构，共分为七层，分别是A不透明层、A透明层、A导电层、探头本体、B导电层、B透明层和B不透明层，探头本体上的光源发射定波长的光，透过B导电层、B透明层、B不透明层光源孔入射被检测组织，组织对光具有强散射性，散射光的光强随距离光源的距离增大而减弱，且光出射时角度不定，出射光透过不透明层检测器孔、B透明层、B导电层进入探头本体上的检测器输出；本发明通过多层结构之间的连接和位置匹配，达到增强抗干扰能力、降低电磁噪声的目的，在几乎不影响光信号的情况下抑制电磁干扰带来的噪声，增强信噪比，提高测量精度。
-
公开(公告)号：CN106023194B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610330265.7
申请日：2016-05-18
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于静息态功能成像的杏仁核谱聚类分割方法，是一种基于谱聚类算法根据杏仁核内部体素功能的相似性对该脑区进行自动化高效率的方法，先对静息态磁共振数据预处理、再杏仁核脑区提取、然后杏仁核内部体素全脑功能连接计算以及最后对功能连接矩阵谱聚类分割，本发明提出的自动分割算法与杏仁核临床解剖结果取得很大程度的一致性，并且在稳定性和抗噪声干扰方面也取得较满意的结果，相对于传统手动分割方法，更加简单，方便，高效、可重复性高等多方面的优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108498074B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810070330.6
申请日：2018-01-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 长时间微功耗多光强近红外光测量方法，采用不同光强分时发光方式，在保证测量要求的情况下有效降低系统平均功耗，用较低光强和较高频率获得需要高采样率采集的浅层信息，用较高光强和较低频率获得低频深层信息。为了进一步降低系统功耗，提出了采集过程中对光接收和放大电路的优化控制方案，在不需要进行数据采集时，相应部分进入低功耗模式。通过不同光强分时发光和光接收和放大电路的功耗优化，可显著降低整个测量过程中的能量消耗，满足能量有限情况下，利用近红外光进行长时间生理监测的需要。本发明方法可用于利用近红外光对人体进行长时间连续生理监测的可穿戴设备开发。
-
公开(公告)号：CN104820786B
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201510243638.2
申请日：2015-05-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/14
Abstract: 一种瞬时加权同步挤压小波双谱分析方法，包含六个步骤：步骤一确定信号的最小分段数目，步骤二分别计算各分段所对应的权值系数，步骤三以计算的各个信号分段对应的权值系数组成信号的权值矩阵，计算每一列权值系数所对应的频率序列，步骤四计算信号的同步挤压小波系数，获得分布更为紧凑的时频域表示，步骤五对同步挤压小波变换系数按频率区间加权得到修正的小波系数，步骤六计算加权同步挤压小波双谱和瞬时加权同步挤压小波双谱；本发明在采用了频率分辨率更高的同步挤压小波变换，能够准确区分信号的频率成分，根据信号整体频率分布的信息，给所计算的同步挤压小波系数按时间分段加上权值，避免了传统方法准确性低的缺点。
-
公开(公告)号：CN104720796B
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201510075571.6
申请日：2015-02-12
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/0478 , G06F19/00
Abstract: 一种用于癫痫发作时间段的自动检测系统及方法，包括，脑电信号采集模块A、信息流网络构建模块B、流出信息提取模块C和分类识别模块D四个模板，基于这四个模块先采集癫痫患者的发作间期和发作期的多通道脑电信号，并对其中的电极从1到N编号；再对脑电信号按时间长度划分移动窗并建立MVAR模型及计算各通道之间PDC强度和方向；然后根据所得的PDC值计算每个通道的流出信息强度；最后结合交叉验证以流出信息强度为特征值使用支持向量机进行识别分类：本发明使用PDC提取的流出信息强度能够较好的反映癫痫发作时间段的生理变化情况，具有明确的临床解释，以此作为特征值结合SVM分类检测癫痫发作时间段具有较高的正确率和灵敏度。
-
公开(公告)号：CN106023194A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610330265.7
申请日：2016-05-18
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06K9/6215 , G06T2207/10088 , G06T2207/30016
Abstract: 一种基于静息态功能成像的杏仁核谱聚类分割方法，是一种基于谱聚类算法根据杏仁核内部体素功能的相似性对该脑区进行自动化高效率的方法，先对静息态磁共振数据预处理、再杏仁核脑区提取、然后杏仁核内部体素全脑功能连接计算以及最后对功能连接矩阵谱聚类分割，本发明提出的自动分割算法与杏仁核临床解剖结果取得很大程度的一致性，并且在稳定性和抗噪声干扰方面也取得较满意的结果，相对于传统手动分割方法，更加简单，方便，高效、可重复性高等多方面的优点。
-
公开(公告)号：CN105446446A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510930457.7
申请日：2015-12-12
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06F1/24 , G06F11/0757
Abstract: 一种硬件看门狗电源控制装置及方法,看门狗芯片输出连接至A单稳触发器的输入，A单稳触发器输出连接至B单稳触发器输入，B单稳触发器输出对控制器电源进行控制，波形整形器的输出分别连接A单稳触发器和B单稳触发器的复位端并且同时输入到控制器，控制器正常工作时定期向看门狗芯片发送喂狗信号，如果在看门狗芯片规定的最长喂狗间期内控制器没有产生喂狗信号，看门狗芯片将产生复位脉冲，导致B单稳触发器产生足够宽度的控制器电源控制信号，控制器电源控制信号可以管理控制器电源，保证控制器相关电路能充分放电然后能正常重新启动；本发明保证由于任何干扰因素导致的系统死机都能自动恢复到正常工作状态。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
96
records
(took 0.027 seconds)
