公开(公告)号：CN115998259A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310048880.9

申请日：2023-01-11

Applicant: 南京大学

Inventor： 何爱军 ,  张文翔 ,  杭奕溢

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/349 ,  A61M21/02

Abstract: 本发明为基于HRV的生物反馈训练系统，包含数据采集、数据处理和反馈训练模块。数据采集模块采集心电和呼吸信号，数据处理模块计算出相应的生理指标。反馈训练模块包含静息反馈训练模块和压力反馈训练模块，静息反馈训练可以引导受训者调节心绪和呼吸，帮助受训者掌握自我调节的技巧。压力反馈训练模块结合语音听力模拟出压力场景，相比于市面上主流的静息场景下的反馈训练，可以更加有效地帮助受训者提高压力场景下的多任务表现，以取得更好的成绩。两种训练模式相辅相成，对于缓解压力、调节情绪，提高生活质量具有重要意义。

公开(公告)号：CN116035596A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310048861.6

申请日：2023-01-11

Applicant: 南京大学

Inventor： 何爱军 ,  杭奕溢 ,  张文翔

IPC: A61B5/372 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/09 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提出了一种基于自监督学习和图神经网络的新生儿惊厥识别系统，包括惊厥数据集建构模块，采集数据集并进行存储标注工作；惊厥数据预处理模块，对数据集进行分类去重、重采样、频域过滤以及特征归一化处理；图网络模型搭建模块，对脑电信号进行动态时空建模；自监督学习模块，通过利用图的动态时空特征预测未来的脑电图数据进行学习；新生儿惊厥识别模块，将数据集中的识别部分输入自监督学习好的模型，后接一个全连接层，池化层和识别层，完成惊厥症状的识别。本发明能够准确地识别新生儿脑电惊厥症状，满足临床医生的应用需求。