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公开(公告)号：CN116977236A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310892017.1
申请日：2023-07-20
Applicant: 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院 , 复旦大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/33 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供一种基于无监督学习的内镜视野拓展方法，涉及图像处理技术领域，通过设计包含有特征提取模块、全局对齐模块、局部对齐模块和融合中间模块的无监督视野拓展网络模型，在实时内镜视频上应用训练好的模型，以关键解剖结构附近具有重叠区域的视频帧作为输入，形成该结构附近具有较大视野拓展范围的全景图像，解决了现有内镜视野拓展方法存在的处理步骤复杂、匹配点错误多，拼接与融合不准确等问题，可以通过简便的端到端操作获取无伪影、清晰的全景图像，通过无监督对齐‑融合联立网络，实现手术过程中实时视野拓展。
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公开(公告)号：CN116898586A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310892016.7
申请日：2023-07-20
Applicant: 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院 , 复旦大学
IPC: A61B34/30 , A61B34/10 , A61B34/20 , A61B34/00 , A61M16/04 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种应用于插管机器人的自主插管方法，包括内镜末端摄像头采集气道环境/视频数据，利用采集到的数据训练自监督深度估计网络，获得训练好自监督深度估计网络；进行无监督内镜视野拓展网络训练，获得训练好的实时内镜视野拓展网络；利用获得的训练好的两个网络，并结合多模态传感信息，获得前进指向目标及其在视野中的位置；利用获得的目标在视野中的位置和获得的训练好的自监督深度估计网络，获取三维路径点；S6：利用获取的三维路径点和插管机器人运动学特性，获取内镜运动轨迹；S7：控制内镜沿着获取的运动轨迹向前推进，填补了插管机器人实现困难气道自动化插管操作的空白，使得插管机器人能够实现自动化的气管插管操作。
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公开(公告)号：CN118873114A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202311465423.6
申请日：2023-11-06
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/024 , A61B5/0245 , A61B5/11 , A61B5/113 , A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于生物信息处理技术领域，具体涉及一种非接触式BCG信号的心率变异性计算方法及系统。本发明的计算方法包括以下步骤：S1、BCG信号和ECG信号的同步采集、传输和储存；S2、BCG信号和ECG信号的预处理；S3、数据集样本的构建和划分；S4、构建“注意力‑相位平移‑编解码”的深度网络模型；S5、获取最佳模型；S6、获取估计的R峰位置；S7、根据步骤S6获取的R峰位置，计算心率变异性。本发明通过预处理算法精准地去除了人体微振动信号中的呼吸信号，并将硬件电路所固有的高频噪声去除，得到纯净的BCG信号，构建“注意力‑相位平移‑编解码”的深度网络模型通过提取BCG信号的内在特征，还原出真实心跳位置，以计算准确的心率变异性指标。
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公开(公告)号：CN113799173B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111135578.4
申请日：2021-09-27
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种护士机器人抱起病人用安全辅助机构，涉及护士机器人技术领域。本发明包括底座和机器人，底座上表面通过转轴转动连接有支撑台，支撑台上表面开设有滑槽，滑槽两端面之间转动连接有螺纹杆，螺纹杆周侧面螺纹连接有滑块，滑块侧面与滑槽内壁滑动配合，滑块上表面固定连接有框架，框架相对两内侧壁之间通过转轴转动连接有支撑板，铰座一表面铰接有液压杆，液压杆一端与支撑板侧面铰接。本发明通过螺纹杆、支撑板、卷收辊和支撑布的设计，支撑布贴紧患者的背部和臀部，使支撑布分担患者的体重，提高了患者的舒适度，防止机械臂勒伤患者，支撑板也分担患者的体重，减轻机械臂的负重，提高机械臂的使用寿命。
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公开(公告)号：CN113995940B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010738430.9
申请日：2020-07-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种微创血管介入手术机器人执行装置，用于对介入手术所用的导管/导丝进行捻旋推进，包括：底座；夹持部，安装于底座上，包括安装座、夹持电机、凸轮、小滑轨、压合块、压合弹簧以及固定块，当凸轮转动时推动压合块沿小滑轨移动，使压合块远离固定块，进而使得压合弹簧推动压合块沿小滑轨向固定块运动并将导管/导丝压紧；递送部，安装于底座上，包括递送电机、第一同步带轮、第二同步带轮以及直线滑轨；以及捻旋部，滑动连接于递送部上，包括滑动座、捻旋组件、夹紧组件。本发明具备递送、捻旋、夹持功能，可在手术中对导丝/导管进行持续的前后递送，并且在进行递送的同时可进行捻旋操作，使导丝/导管更精确更方便地进入目的血管。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117180021A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311411880.7
申请日：2023-10-27
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种护理床，包括床体支架，所述床体支架上设置有背位板模块、固定位板模块、大腿位板模块和小腿位板模块，背位板模块支撑病患背部，并在电机的驱动下带动转轴转动，从而带动衬布运动，实现同时对病患进行上下、左右方向的移动；固定位板模块用以当病患为坐立姿势时，支撑病患臀部；大腿位板模块用以支撑病患大腿部；小腿位板模块包括小腿支架，用以支撑并将病患腿部抬起并分开，解决了统的护理床在病患进行大小便时通常需要护理人员的参与，将老年人或行动不便的病患移动到便盆的指定位置，费时费力，还可能给病患带来二次伤害的问题，能够自动将病患移动到指定位置，并在如厕姿态下进行大小便。
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公开(公告)号：CN113712666B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110886164.9
申请日：2021-08-03
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B34/30
Abstract: 本发明属于医疗器械技术领域，具体涉及一种柔性连续体手术机器人。包括柔性连续体、刚性臂体、柔性弯曲驱动机构和旋转驱动机构；旋转驱动机构包括：圆筒形外壳、大齿圈、第一安装架、第一驱动组件、主动齿轮和第二安装架；柔性弯曲驱机构包括多条柔性绳和第二驱动组件；柔性绳的前端固定在柔性连续体上，后端固定在第二驱动组件的输出端，第二驱动组件拉动柔性绳的后端前后运动。本发明通过第一电机驱动主动带轮，使第一圆形转动盘、第二圆形转动和第二安装架转动，从而能够带动柔性连续体旋转，由远端柔性弯曲驱动机构和旋转驱动机构驱动，通过柔性绳传递动力，能够使近端柔性连续体实现多自由度运动，大大提高了运动的灵活性。
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公开(公告)号：CN116721328A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310475333.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 上海市口腔医院(上海市口腔健康中心) , 复旦大学
IPC: G06V10/82 , A61C19/05 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/94 , G06N3/0499 , G06N3/0495 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/098 , G06F18/15
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的口腔咬合力信号处理分析方法、系统及存储介质，其中方法包括以下步骤：基于柔性薄膜传感器和二维阵阻采集口腔压力数据并进行AD转换；对AD转换后的口腔压力数据进行数据清洗、归一化和数据降维；将口腔压力数据线性规格化为二维灰度图片，构建样本集，并根据口腔咬合力特点，确定正常和异常特征值的样本数据和标签信息，并划分训练集和测试集；构建BP神经网络并确定其参数；基于训练集训练BP神经网络，并基于测试集进行测试，利用梯度下降法更新BP神经网络参数；基于训练完成的BP神经网络对口腔压力数据进行分析，得到口腔咬合力特征。与现有技术相比，本发明具有实时性强、准确率高、智能化和成本低廉等优点。
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公开(公告)号：CN114534192B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210040709.9
申请日：2022-01-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种上肢康复用多自由度训练装置，涉及康复医疗器械技术领域。包括若干相互铰接的转向节，转向节包括第一连接筒座和第二连接筒座；第一连接筒座和第二连接筒座周侧面之间套设有安装架；其中，位于尾部的一转向节一端铰接有抓取架；第一伺服电机转轴端与第二连接筒座端部固定连接；第二伺服电机转轴端固定有锥齿轮；第二连接筒座通过连接轴座转动连接有传动齿盘。本发明通过第一伺服电机带动第二连接筒座旋转，第二连接筒座内的第二伺服电机带动锥齿轮与传动齿盘相互啮合，并与第一连接筒座端部的第一半齿轮相互啮合，对另一转向节的角度自由转向，能够帮助患者进行肩胛骨、肩、肘、腕关节的康复训练。
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公开(公告)号：CN116383617A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310434424.8
申请日：2023-04-21
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F18/15 , A61B5/021 , A61B5/00 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于脉搏波波形特征的智能血压检测方法及系统，涉及智能血压检测领域。该方法包括：步骤S1—S4。该系统包括：脉搏波脉搏波信号采集装置和数据存储与计算装置。本发明提供的基于脉搏波波形特征的智能血压检测方法，数据预处理包含标签分布平滑算法，能提高训练过程中非正常血压值标签关注度；使用全尺寸并行计算卷积核能快速得到最佳感受野，捕捉脉搏波单个心动周期波形特征；通过视觉转换器提取类二维图像特征矩阵中脉搏波多个心动周期波形特征；融合个体信息进行血压检测。该方法通过经迭代训练的最佳血压预测网络模型智能地提取脉搏波信号中单/多个心动周期的波形特征，实现基于脉搏波波形特征的个性化精准血压检测。
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