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公开(公告)号：CN110693519B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN201911097396.5
申请日：2019-11-12
申请人： 中北大学
IPC分类号： A61B7/04
摘要： 一种基于MEMS传感器的榫卯式心音探头，属于医疗器械技术领域，解决心音探头由于检测到的心音信号弱、极易受外部环境干扰的技术问题。解决方案为：榫卯式心音探头通过燕尾与燕尾槽使得探测头、连接体、探头底座、防护胶圈、负压囊连接扣件和负压囊依次连接，通过榫卯式结构设计，将心音检测探头模块化分解，再微结构一体化集成，极大的缩小了探头的体积，同时降低了工艺制作难度，在增强了仿生学“纤毛”传感器芯片检测的灵敏性的同时，又极大的降低了环境噪声对其的影响，提高了其信噪比。
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公开(公告)号：CN117636053A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311687814.2
申请日：2023-12-11
申请人： 中北大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G16H50/20 , G06N3/048
摘要： 本申请涉及数字医疗领域，具体提供了一种舌面图像分析方法及装置，该方法包括如下步骤：S1，获取舌面图像；S2，利用第一提取模型对舌面图像进行预处理，得到第一图像；S3，利用第二提取模型对第一图像进行分割，得到第二图像；S4，利用第三提取模型对第二图像进行特征提取，得到舌体特征；S5，将舌体特征输入分类模型，分类模型输出预测结果。本申请方法通过采集患者的舌面图像数据，针对各个舌头进行舌面定位和粗提取，然后分割舌头，并对舌头图像进行标记，生成标准舌象数据集，建立胃癌预测模型。从而利用该模型对胃癌患者进行预测，识别患者是否患有胃癌，或者胃癌的患病程度，识别的准确度较高，能够满足数字化医疗需要的高准确性分析。
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公开(公告)号：CN116671923A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310731217.9
申请日：2023-06-20
申请人： 中北大学 , 华阳新材料科技集团有限公司
摘要： 本申请涉及心电领域，具体提供了一种心电电极及其制备方法。电极包括基材层，基材层的一个侧面上设置有储液腔，储液腔内部设置有凝胶部，碳基织物电极层固定设置于基材层设置有储液腔的一侧，碳基织物电极层与基材层的边缘处粘合固定连接，碳基织物电极层覆盖储液腔，碳基织物电极层的面积大于储液腔敞口面积之和，储液腔敞口一端的尺寸大于储液腔底部一端的尺寸。电极的制备方法包括如下步骤：步骤一：制备基材层；步骤二：在基材层上制备储液腔；步骤三：在储液腔中填充导电水凝胶；步骤四：设置碳基织物电极层。因此，本发明心电电极适用于进行心电信号的探测，不会导致过敏，与皮肤的接触阻抗小，噪音小，探测的准确度较高。
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公开(公告)号：CN116649899A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310602673.3
申请日：2023-05-26
申请人： 中北大学
摘要： 本申请涉及人工智能技术领域，具体提供了一种基于注意力机制特征融合的心电信号分类方法，S1，获取多模态输入；S2，将多模态输入进行多实例分割，提取实例特征；S3，将实例特征输入预设神经网络获得包特征；S4，根据包特征得到分类结果。本发明对长期ECG信号进行分类，获取的多模态输入中包含时间域信息和空间域信息，这有利于模型学习到多个模态特征的互补信息；通过多实例分割、特征提取，得到实例特征；融合得到包特征；将包特征输入分类器得到分类结果。采用注意力机制的特征融合方法，使得与顶部最优激活实例具有更多相似性的实例将具有更大的关注权重，提升分类结果的准确度，使得分类结果能够准确反映心律失常和ST段变化。
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公开(公告)号：CN116250856A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310031843.7
申请日：2023-01-10
申请人： 中北大学 , 华阳新材料科技集团有限公司
IPC分类号： A61B7/02 , G10K11/168
摘要： 本发明涉及心肺音探测技术领域，具体涉及一种降噪听诊头及听诊器，包括收音部件、导音管道、振动膜。收音部件为喇叭口状，导音管道是收音部件的小口一端向外突出，收音部件的大口一端的端面为圆形。该降噪听诊头还包括降噪环，降噪环固定地设置在收音部件大口一端的端面上，振动膜固定地设置在降噪环的内壁上，振动膜与收音部件不接触，降噪环为贯通的环形空腔。本发明的核心构思是利用降噪环消减从皮肤和环境传递到振动膜上的噪声，在心肺音探测技术领域具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110916715B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201911195234.5
申请日：2019-11-28
申请人： 中北大学
IPC分类号： A61B7/00
摘要： 一种基于微加速度传感器的心音采集装置，属于医疗器械技术领域。本发明的技术方案为：一种基于微加速度传感器的心音采集装置，包括依次电连接的心音采集探头、心音信号处理电路和PC端显示器；所述心音采集探头包括：心音探头壳体、柔性薄膜、微加速度传感器、弹性梁和绝缘液体介质；所述微加速度传感器通过信号线与所述心音信号处理电路的信号输入端电性连接，心音信号处理电路的信号输出端通过信号线与PC端显示器电性连接；所述心音信号处理电路包括滤波电路、信号放大电路和AD转换装置。本发明的心音采集装置不仅能够采集心音信号，还能够有效避免环境因素对于心音信号的干扰。
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公开(公告)号：CN115969332A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211474289.1
申请日：2022-11-23
摘要： 本发明提供了一种可视化快速寻脉定位的取脉装置及取脉方法，该取脉装置包括：测试盘、压力传感探头和寻脉定位装置，测试盘为中部具有空腔的圆盘状结构，用于在取脉区域皮肤上施压移动时寻找取脉位置并在确定好取脉位置后通过压力传感方式检测脉搏信息；压力传感探头固定安装在测试盘中部的空腔内；寻脉定位装置以圆环方式设置于测试盘内并位于测试盘外侧壁与空腔之间，寻脉定位装置配置为：当测试盘在取脉区域皮肤上施压移动进行取脉位置寻找时，有入射光照射的情况下能够展示出颜色的变化并能够在测试盘移动至取脉位置处时展示出环向一周分布的相同颜色。本发明可使普通使用者快速准确地确定最佳的取脉位置，具有方便、高效、实用的优点。
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公开(公告)号：CN111543947B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010389993.1
申请日：2020-05-11
申请人： 中北大学
摘要： 本发明涉及一种中医声诊方法及系统，主要涉及声音诊断方法领域。本申请通过获取预诊案例的语音信号，并提取语音信号中的特征信息，将预诊案例的特征信息与预储存案例库的特征信息进行对比匹配，即将预诊案例的振幅信息、频率信息、频谱信息和功率信息分别与数据库中的预储存案例库的振幅信息、频率信息、频谱信息和功率信息分别进行匹配，分别根据的振幅信息、频率信息、频谱信息和功率信息的匹配程度，输出该预诊案例的诊断报告，本申请通过将预诊案例的特征信息与预储存案例库的特征信息进行对比，将对比结果对应的预储存案例库的患病情况作为预诊案例进行诊断结果，使得诊断过程准确度更高，并且避免医生的主观意识造成的误诊。
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公开(公告)号：CN111543947A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010389993.1
申请日：2020-05-11
申请人： 中北大学
摘要： 本发明涉及一种中医声诊方法及系统，主要涉及声音诊断方法领域。本申请通过获取预诊案例的语音信号，并提取语音信号中的特征信息，将预诊案例的特征信息与预储存案例库的特征信息进行对比匹配，即将预诊案例的振幅信息、频率信息、频谱信息和功率信息分别与数据库中的预储存案例库的振幅信息、频率信息、频谱信息和功率信息分别进行匹配，分别根据的振幅信息、频率信息、频谱信息和功率信息的匹配程度，输出该预诊案例的诊断报告，本申请通过将预诊案例的特征信息与预储存案例库的特征信息进行对比，将对比结果对应的预储存案例库的患病情况作为预诊案例进行诊断结果，使得诊断过程准确度更高，并且避免医生的主观意识造成的误诊。
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公开(公告)号：CN116530950A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310761489.3
申请日：2023-06-27
IPC分类号： A61B5/02 , A61B5/024 , A61B5/00 , G06F18/213
摘要： 本申请涉及中医脉诊数字化研究领域，具体提供了一种基于P‑P间隔序列脉率失常的结代脉识别方法，该方法包括如下步骤：S1，获取待测样本；S2，从连续的脉搏信号中提取相同特征点的时间信息，构建相对应的PP间期时间序列；S3，对PP间期时间序列进行阈值处理，根据阈值处理结果得到脉搏信号类别。本发明方法提取脉搏信号中的局部极大值点，并将时间信息进行差分计算，得到PP间期时间序列；再进行阈值处理，得到脉率变异信息，根据阈值大于0的节律判断代脉、结脉、正常脉率。本发明对P‑P间隔序列进行阈值处理，将正常的脉率波段转化为0，使得脉率失常波段信噪比更高，容易展示出来，从而有效提升了正常脉率、代脉、结脉的识别准确率。
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