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公开(公告)号：CN118161007A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211524170.0
申请日：2022-12-01
Applicant: 复旦大学 , 中山金色医疗科技发展有限公司 , 中山复旦联合创新中心
Abstract: 本发明公开的一种用于帕金森病康复训练的智能舞蹈鞋系统，包括：智能鞋(1)，包括鞋体和设置在所述鞋体底部的传感器模块，所述传感器模块包括一个或多个设置在所述鞋体底部的运动传感器(16)以及一个或多个设置在所述鞋体底部的压力传感器(17)；上位机(2)，与所述智能鞋(1)通信连接，包括单次舞蹈详情单元(23)，所述单次舞蹈详情单元(23)根据所述运动传感器(16)和压力传感器(17)的测量数据量化评估用户动作。本发明公开的一种用于帕金森病康复训练的智能舞蹈鞋系统，可便捷的进行训练。
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公开(公告)号：CN113569725B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202110850991.2
申请日：2021-07-27
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06F18/2131 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供一种基于迁移Softmax回归的癫痫状态识别方法，通过源域和目标域之间的知识迁移，使得目标域脑电信号分布向源域靠近，以此提升模型在目标域数据上的识别效果，有效提升了癫痫发作检测的可靠性，具体包括以下步骤：步骤S1，利用滑动窗口对源域原始脑电信号和目标域原始脑电信号进行分段；步骤S2，利用四层小波包分解提取滑动窗口内的小波包分解系数，并构建特征向量；步骤S3，对特征向量进行联合概率分布调整从而进行源域和目标域之间的知识迁移，同时在该知识迁移过程中完成分类器的训练；步骤S4，由分类器输出目标域原始脑电信号的癫痫状态识别结果；其中，分类器为Softmax回归。
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公开(公告)号：CN116509407A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310523337.X
申请日：2023-05-10
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种具有拓扑结构的神经记录与刺激多尺度复合电极，包括：电极鞘；三个大尺度局部场电位触点，沿轴向分布在电极鞘上；多尺度电极触点单元，设置在位于中间的大尺度局部场电位触点内，包括局部场电位触点和用于记录单细胞动作电位的微电极触点，局部场电位触点和微电极触点构成蜂窝状拓扑结构；导线，设置在电极鞘内，并与三个大尺度局部场电位触点和多尺度电极触点单元连接。本发明能实现同一空间下多级神经信号监测与刺激，并且能够从几微米、几十微米、几百微米和一千微米等五个不同空间尺度实现从单神经元到不同数目神经集群的监测与刺激，对于神经病理性疼痛等多种神经系统疾病的解码、识别、以及调控具有重要价值与意义。
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公开(公告)号：CN113940689B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111074246.X
申请日：2021-09-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开的一种闭环深部脑刺激伪迹抑制系统，其中系统包括电极模块，与人体体表接触施加电刺激，并记录相应的神经信号；前端模块，抑制神经信号中的刺激伪迹，放大神经信号中的局部场电位信号；模数转换模块，匹配局部场电位信号并实现数字化；其中，前端模块的输入端配置为差分输入，输出端配置为差分输出，神经信号差分输入至前端模块，滤波并放大后的局部场电位信号差分输出至模数转换模块。本发明公开的一种闭环深部脑刺激伪迹抑制系统，能够在深部脑刺激过程中实现同步采集和同步刺激，在同时采集和刺激中有效抑制刺激伪迹对神经信号的影响，从而更高质量地实时地记录局部场电位信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113713255A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111030360.2
申请日：2021-09-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多信号的闭环深部脑刺激系统，该系统包括植入式深部脑刺激电极、终端设备、多个可穿戴无线生理传感器和/或多个可穿戴无线运动传感器、与植入式深部脑刺激电极连接的可穿戴无线感知刺激仪；多个可穿戴无线生理传感器和/或多个可穿戴无线运动传感器、可穿戴无线感知刺激仪分别与终端设备无线通信连接；该系统能实现基于信号的策略性脑刺激，相较于传统的仅以颅内场电位信号为数据依据的方案，闭环刺激控制精度更高。
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公开(公告)号：CN113571050A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110855540.8
申请日：2021-07-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于Attention与Bi‑LSTM的语音抑郁状态识别方法，使用融合注意力机制与双向LSTM的神经网络模型来对采集切分得到的语音信号片段进行分类，由于该神经网络中融合了双向LSTM网络，因此能够对语音信号中的时序特征进行提取，并且双向LSTM网络融合前向后向的信息，能够提取得到更为全面的特征，不仅如此，由于该神经网络中还融合了注意力机制，能通过自学习的方式调整其权重系数，重点观察语音的部分片段，因此能很好地解决因语音信号特征分布的稀疏性造成的问题。上述的两种方法相结合能进一步提高抑郁筛查的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN113555004A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110801507.7
申请日：2021-07-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于特征选择与迁移学习的语音抑郁状态识别方法，针对基于语音进行建模时特征维度较高、特征分布受被试除抑郁水平外的个体差异影响两个问题，提出融合Lasso和迁移学习方法CORAL的语音抑郁状态识别方法。其优势在于1.Lasso过滤特征中的冗余信息，保留有效特征，在提升模型效率的基础上进一步提升识别精度；2.迁移学习方法CORAL在不泄漏抑郁标签信息的前提下，拉近训练集与测试集的特征分布，减小特征分布受抑郁水平外其他因素的影响。两种方法相结合能进一步提高抑郁筛查的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN111047713A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911391144.3
申请日：2019-12-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于人机交互交互领域，具体为一种基于多目视觉定位的增强现实交互系统。本发明的增强现实交互系统，包括操作平台和三维眼镜，操作平台包括承载平台、相机、嵌入式图像处理系统等；嵌入式图像处理系统包括中央处理器、图形处理器，用于控制系统的运行并对采集到的图像进行实时处理；三维眼镜包括显示屏、摄像头等；摄像头用于采集使用者前方真实场景的图像。操作平台用来对现实物体提供承载和形态位置的识别，三维眼镜用来将虚拟物体与现实环境进行融合显示。通过对多个摄像头采集的图像进行融合可以实现对物体的形态和位置的精确识别，再通过嵌入式图形处理系统将真实物体与虚拟环境进行融合，产生立体视觉实现精细的增强现实交互。
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公开(公告)号：CN109173047A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810910152.3
申请日：2018-08-10
Applicant: 复旦大学
IPC: A61N1/36
Abstract: 本发明属于医疗设备技术领域，具体为一种非侵入式闭环经颅电刺激装置。本发明装置包括电极帽、前置放大器、主机和上位机；电极帽佩带于使用者头部，包含多个盘状电极，用于脑电信号的采集和电刺激的施加；前置放大器通过线缆与电极帽相连，包含多个选择开关和多个放大器，用于各电极采集和刺激功能的切换和脑电信号的前置放大；主机通过线缆与前置放大器相连，用于脑电信号的采集、实时运算、传输和经颅电刺激信号的发生；上位机与主机无线连接，用于接收主机记录到的多通道脑电信号并进行信号的显示与记录；或者向主机下载信号实时分析算法和闭环控制策略。本发明可用于科学实验和康复治疗领域，可利用多通道脑电信号作为反馈进行闭环电刺激。
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