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公开(公告)号：CN117379044B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202311519895.5
申请日：2023-11-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/145 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/0531
Abstract: 本发明公开了基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，涉及医工融合技术领域。基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，包括以下步骤：S1、阵列式阻抗数据采集；S2、基于阵列式阻抗数据的图神经网络算法；其中，步骤S1中采用n*n阵列式阻抗采集板卡进行四线式阻抗数据采集；步骤S2中对阵列式阻抗采集数据进行图结构数据构建，并使用提出的差分图卷积神经网络进行模型训练，最后实现血糖浓度的精确估计。本发明采用上述的基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，能够解决现有的血糖监测方法精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN118177804B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410448222.3
申请日：2024-04-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于CEEDMAN和神经网络去噪的情绪评估方法，属于生理状态估计技术领域。该方法包括以下步骤：S1、对于收集到的光电容积脉搏波信号以及相关的三轴加速度信号进行预处理；S2、对脉搏波信号进行去噪处理；S3、对脉搏波的相关特征进行提取；S4、对上述步骤S3提取的脉搏波特征进行特征筛选；S5、将筛选后的特征输入到分类模型中得到人体的压力类别。本发明采用上述的基于CEEDMAN和神经网络去噪的情绪评估方法，实现了去除光电容积脉搏波信号的运动伪影噪声，使用多峰值联合检测并设置阈值提取比较准确的峰值，在获取有效的特征之后，提高了对于人体的情绪评估的精度。
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公开(公告)号：CN116803340B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202310885999.1
申请日：2023-07-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合和图神经网络的无创血压检测方法，包括以下步骤：S1、建立生理数据采集模组并采集人体PPG数据和ECG数据；S2、基于测量点位的运动伪声抑制和波段的肤色差异抑制进行生理信号补偿；S3、提取波形特征后进行图结构数据构建，并根据图卷积神经网络进行模型训练，最后实现血压数据的精确估计。本发明采用上述的一种基于多源数据融合和图神经网络的无创血压检测方法，提高了对血压变化趋势的估计准确性和长期检测的鲁棒性，并支持血压的长期检测。
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公开(公告)号：CN117576997A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311519887.0
申请日：2023-11-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G09B23/36
Abstract: 本发明公开了一种面向生物阻抗的组织动态模拟系统及方法，涉及生物组织模拟技术领域。一种面向生物阻抗的组织动态模拟系统，包括生物组织模拟器、蠕动泵系统、物质循环模拟系统；生物组织模拟器与蠕动泵系统和物质循环模拟系统连接，蠕动泵系统与物质循环模拟系统连接；所述物质循环模拟系统通过蠕动泵系统按照物质循环流动的方式泵入生物组织模拟器，再从生物组织模拟器泵出流回物质循环模拟系统，形成一个完整的组织动态模拟系统。本发明所述的组织动态模拟系统，支持多种组织同时进行模拟，同时还可以根据真实情况对组成成分进行更改，满足多种模拟需求，灵活性和实用性高。
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公开(公告)号：CN117530677A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311536223.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0536 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于阵列式阻抗的生物组织识别装置，属于医疗器械技术领域，括激励信号产生及阻抗测量模组、阵列式电极设计及选通模组、主控及通信模组；其中，激励信号产生及阻抗测量模组用于多种激励信号的产生和对应阻抗的测量；激励信号的产生部分包括激励源、波形发生器、高速DAC和两个激励电极；阻抗测量部分包括高速TIA、高精度ADC和两个测量电极；高速DAC采用12位，高精度ADC采用16位；阵列式电极设计及选通模组中，电极为阵列式排布；在激励信号的选通上，采用多路选通器。本发明采用上述的一种基于阵列式阻抗的生物组织识别装置，该装置具有小型化、多电极及多频率阻抗采集、精细化生物组织感知和面向多类型目标等特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114748862A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210314127.5
申请日：2022-03-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种低氧耐受能力动态性能主动测试系统，气体发生单元通过第一减压阀与所述低氧气路单元和所述电磁阀连通，所述低氧气路单元通过所述电磁阀与第二减压阀连通，所述第二减压阀与所述呼吸面罩连通，所述生理检测单元的血压传感器和血氧传感器均与所述数字一体化计算与控制单元连接，所述低氧气路单元与所述电磁阀之间设有第一流量传感器，所述第二减压阀和所述呼吸面罩之间设有第二流量传感器。本发明采用上述结构的一种低氧耐受能力动态性能主动测试系统，本系统使用增量式PID控制，采用气体流量作为控制量，调节低氧气路和空气气路的流量比例，实现对输出气体氧含量的控制。
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公开(公告)号：CN117379044A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311519895.5
申请日：2023-11-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/145 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/0531
Abstract: 本发明公开了基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，涉及医工融合技术领域。基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，包括以下步骤：S1、阵列式阻抗数据采集；S2、基于阵列式阻抗数据的图神经网络算法；其中，步骤S1中采用n*n阵列式阻抗采集板卡进行四线式阻抗数据采集；步骤S2中对阵列式阻抗采集数据进行图结构数据构建，并使用提出的差分图卷积神经网络进行模型训练，最后实现血糖浓度的精确估计。本发明采用上述的基于阵列式阻抗检测和图神经网络的无创血糖监测方法，能够解决现有的血糖监测方法精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN118177804A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410448222.3
申请日：2024-04-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于CEEDMAN和神经网络去噪的情绪评估方法，属于生理状态估计技术领域。该方法包括以下步骤：S1、对于收集到的光电容积脉搏波信号以及相关的三轴加速度信号进行预处理；S2、对脉搏波信号进行去噪处理；S3、对脉搏波的相关特征进行提取；S4、对上述步骤S3提取的脉搏波特征进行特征筛选；S5、将筛选后的特征输入到分类模型中得到人体的压力类别。本发明采用上述的基于CEEDMAN和神经网络去噪的情绪评估方法，实现了去除光电容积脉搏波信号的运动伪影噪声，使用多峰值联合检测并设置阈值提取比较准确的峰值，在获取有效的特征之后，提高了对于人体的情绪评估的精度。
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公开(公告)号：CN116803340A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310885999.1
申请日：2023-07-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合和图神经网络的无创血压检测方法，包括以下步骤：S1、建立生理数据采集模组并采集人体PPG数据和ECG数据；S2、基于测量点位的运动伪声抑制和波段的肤色差异抑制进行生理信号补偿；S3、提取波形特征后进行图结构数据构建，并根据图卷积神经网络进行模型训练，最后实现血压数据的精确估计。本发明采用上述的一种基于多源数据融合和图神经网络的无创血压检测方法，提高了对血压变化趋势的估计准确性和长期检测的鲁棒性，并支持血压的长期检测。
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公开(公告)号：CN114748862B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210314127.5
申请日：2022-03-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种低氧耐受能力动态性能主动测试系统，气体发生单元通过第一减压阀与所述低氧气路单元和所述电磁阀连通，所述低氧气路单元通过所述电磁阀与第二减压阀连通，所述第二减压阀与所述呼吸面罩连通，所述生理检测单元的血压传感器和血氧传感器均与所述数字一体化计算与控制单元连接，所述低氧气路单元与所述电磁阀之间设有第一流量传感器，所述第二减压阀和所述呼吸面罩之间设有第二流量传感器。本发明采用上述结构的一种低氧耐受能力动态性能主动测试系统，本系统使用增量式PID控制，采用气体流量作为控制量，调节低氧气路和空气气路的流量比例，实现对输出气体氧含量的控制。
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