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公开(公告)号：CN112869716B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110201107.2
申请日：2021-02-23
申请人： 佛山科学技术学院
摘要： 本发明提供了一种基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别系统，包括脉搏采集模块、脉搏特征提取模块以及双通道卷积神经网络，脉搏采集模块用于采集脉搏信号并对脉搏信号进行预处理，脉搏特征提取模块用于接收预处理后的脉搏信号并提取预处理后的脉搏信号的时域特征信息以及频域特征信息，双通道卷积神经网络用于对时域特征信息以及频域特征信息进行混合训练并对脉搏信号的特征信息进行识别与分类。本发明能够获取完整的脉搏特征信息，以便对脉搏特征信息进行定量分析，并辅助医生通过脉搏特征信息进行临床上的客观诊断。相应地，本发明还提供一种基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别方法。
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公开(公告)号：CN112870546A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110216280.X
申请日：2021-02-26
申请人： 佛山科学技术学院
IPC分类号： A61M60/113 , A61M60/38 , A61M60/592 , A61M60/80 , A61M60/90
摘要： 本发明提供了一种双通道血泵的智能供血控制系统，包括脉搏信号采集模块、脉搏信号分析模块以及脉搏信号控制模块。脉搏信号采集模块用于采集脉搏信号并对脉搏信号进行预处理，脉搏信号分析模块用于提取预处理后的脉搏信号中的主波信号以及重搏波信号，脉搏信号控制模块用于根据主波信号以及重搏波信号分别驱动第一伺服电机以及第二伺服电机动作以调节第一血泵以及第二血泵的流量大小。本发明可以模拟人体心脏泵血机制而产生脉冲式血流，使得对人体进行体外循环的血液输送过程更加符合人体生理特征，降低了手术的安全性能的问题，改善了大脑局部脑氧饱和度，提高了人体组织的微循环。相应地，本发明还提供一种双通道血泵的智能供血控制方法。
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公开(公告)号：CN112891728A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110216284.8
申请日：2021-02-26
申请人： 佛山科学技术学院
IPC分类号： A61M60/113 , A61M60/36 , A61M60/50 , A61M60/845 , G06K9/00
摘要： 本发明提供了本发明提供一种自适应控制的血泵供给方法，包括如下步骤：采集脉搏信号并对脉搏信号进行预处理；根据预处理后的脉搏信号计算心率值；根据心率值驱动伺服电机动作以调节人工血泵的流量大小；本发明不仅可以模拟病人的心脏泵血，使得体外循环的血液灌注产生符合病人本身的脉冲血流，改善大脑局部脑氧饱和度，提高人体组织的微循环，还可以根据不同病人心脏脉搏频率的不同自动调节血泵参数，使得输血过程更加符合患者自身生理特征。相应地，本发明还提供一种自适应控制的血泵供给系统。
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公开(公告)号：CN112869716A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110201107.2
申请日：2021-02-23
申请人： 佛山科学技术学院
摘要： 本发明提供了一种基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别系统，包括脉搏采集模块、脉搏特征提取模块以及双通道卷积神经网络，脉搏采集模块用于采集脉搏信号并对脉搏信号进行预处理，脉搏特征提取模块用于接收预处理后的脉搏信号并提取预处理后的脉搏信号的时域特征信息以及频域特征信息，双通道卷积神经网络用于对时域特征信息以及频域特征信息进行混合训练并对脉搏信号的特征信息进行识别与分类。本发明能够获取完整的脉搏特征信息，以便对脉搏特征信息进行定量分析，并辅助医生通过脉搏特征信息进行临床上的客观诊断。相应地，本发明还提供一种基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别方法。
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