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公开(公告)号：CN103251419A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310149065.8
申请日：2013-04-25
Applicant: 西安交通大学苏州研究院 , 西安交通大学 , 苏州苏比特医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于手功能康复训练与评估的数据手套，所述数据手套还包括封装于手套内手背一侧的弯曲传感器组、封装于手套内手掌一侧的柔性压力传感器组，弯曲传感器组位于各指关节处，压力传感器组位于抓握物体时手与物体相接触的若干关键节点上，弯曲传感器组、压力传感器组的引出导线封装于手套内部经手背一侧汇聚到小臂外侧，并且与后续硬件处理电路相连。本发明穿戴性强，能够采集患者手部手指弯曲角度信息及手掌面压力信息，将其应用于虚拟环境下的手功能康复训练，并能给出肌力范围从无关节运动到能抗正常阻力运动不同等级下的量化评估结果。
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公开(公告)号：CN103230333B
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201310146905.5
申请日：2013-04-25
Applicant: 西安交通大学苏州研究院 , 西安交通大学 , 苏州苏比特医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种穿戴式手功能康复训练机械手，包括固定在手臂上的机械手固定板，它包括拇指康复机构、四指康复机构，所述拇指康复系统包括提供动力的气缸驱动系统、与气缸驱动系统相连的拇指固定装置，四指康复机构包括提供动力的气缸驱动系统、与气缸驱动系统相连的四指固定装置。本发明采用横梁将除拇指外的四指固定在同一横梁上，在机械手进行康复治疗时，四指同时运动，手指弯曲过程中不用承受径向拉力，防止损伤手指，再结合独立设置的拇指康复系统，对手部进行更为全面的康复治疗，另外，采用气缸驱动对于手部运动起到缓冲作用，防止突然运动对手指造成伤害，并且避免径向拉力对手指的损伤。
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公开(公告)号：CN103230333A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310146905.5
申请日：2013-04-25
Applicant: 西安交通大学苏州研究院 , 西安交通大学 , 苏州苏比特医疗科技有限公司
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明公开了一种穿戴式手功能康复训练机械手，包括固定在手臂上的机械手固定板，它包括拇指康复机构、四指康复机构，所述拇指康复系统包括提供动力的气缸驱动系统、与气缸驱动系统相连的拇指固定装置，四指康复机构包括提供动力的气缸驱动系统、与气缸驱动系统相连的四指固定装置。本发明采用横梁将除拇指外的四指固定在同一横梁上，在机械手进行康复治疗时，四指同时运动，手指弯曲过程中不用承受径向拉力，防止损伤手指，再结合独立设置的拇指康复系统，对手部进行更为全面的康复治疗，另外，采用气缸驱动对于手部运动起到缓冲作用，防止突然运动对手指造成伤害，并且避免径向拉力对手指的损伤。
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公开(公告)号：CN118948209A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411025070.2
申请日：2024-07-29
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院
Abstract: 本发明涉及康复医疗器械技术领域，公开了一种误吸实时监测方法，包括以下步骤：S1.准备阶段：安装并配置LED光源发射探头和接收探头；S2.数据采集：持续接收气管内的光强数据，记录时间序列数据，作为后续处理的输入；S3.数据处理：剔除运动伪迹和噪声以获得干净的光强数据；还公开了一种误吸实时监测设备，包括：发射探头，位于人体脖颈部咽喉区域中，用于检测吞咽期间气管内的光强变化；接收探头，位于人体脖颈部咽喉区域中。通过发射和接收探头持续监测吞咽过程中气管内的光强变化，当检测到误吸事件时，系统立即发出警报，提醒及时干预，有效预防吸入性肺炎等并发症，提高患者安全性，解决误吸事件无法及时发现的问题。
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公开(公告)号：CN118902392A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410977726.4
申请日：2024-07-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/11 , A61B5/256 , A61B5/296 , A61B5/397 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06F18/23213 , G06F18/2337
Abstract: 基于模糊聚类和长短时记忆网络的癫痫发作信号检测方法，对生理信号采集及预处理，再特征提取，通过模糊C均值聚类FCM将样本分为非发作期样本和潜在发作期样本，对潜在的发作期样本进行重构，并输入LSTM模型进行训练，根据训练好的LSTM模型估计潜在发作期样本的发作概率；本发明使用了两级分类器，通过对运动状态的筛选，降低了算法复杂度，提高了算法实时性；同时，结合了模糊C均值聚类和长短时记忆网络，提高了时序信息利用率，有效提高了算法性能，能够快速准确地判定癫痫发作，以提高癫痫发作检测的准确性和实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114081506B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111111589.9
申请日：2021-09-23
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于长短期记忆网络的稳态视觉诱发电位分类方法，首先，在液晶显示屏上刺激频闪的诱发下，采集被试枕叶9通道脑电信号；其次，对采集到的脑电信号通过降采样、带通滤波、陷波进行预处理；然后，对预处理后的脑电信号使用三层长短期记忆神经网络进行预测；最后，使用滤波器组典型相关分析算法对预测延长后的脑电信号进行特征提取与分类；本发明计算所需数据长度较短，可避免被试视觉疲劳，同时，特征提取更有效，分类准确率更高；此外，还提供了一种脑电预测的方法，兼顾了脑电数据的时序性和非线性特征，可以有效地预测脑电数据的变化趋势。
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公开(公告)号：CN113359991A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110649898.5
申请日：2021-06-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种面向残疾人的智能脑控机械臂辅助进食系统及方法，人机交互界面模块用于提供用户与计算机系统之间信息交互的平台；信号采集模块用于采集稳态视觉刺激界面上刺激频闪所诱发的脑电数据(SSVEP)；信号处理模块用于对信号采集模块采得的脑电信号进行预处理和分类，并将分类结果转化为控制指令；机械臂进食模块用于识别信号处理模块通过USB串口传输的控制指令，并根据该控制指令驱动机械臂完成相应食物的辅助进食；本发明通过液晶显示屏上的方块闪烁的刺激诱发SSVEP，同时采用所提出的FBKCCA算法对SSVEP进行有效的分类，来处理上肢残疾者注视不同频率闪烁刺激时产生的脑电信号，分类准确率更高。
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公开(公告)号：CN112274146B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202010983138.3
申请日：2020-09-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/1455
Abstract: 一种用于NIRS测量设备检测校准的模拟系统及方法，系统包括NIRS测量设备和模拟装置；模拟装置中的中断信号产生电路按照待测设备的时序，向微控制器单元发出中断信号；微控制器单元根据操作单元预设的光强值，向数模转换电路发出指令，使其依次产生用以模拟不同波长光的电信号；数模转换电路输出的电信号可分别输入至待校准的NIRS测量设备；信号采集模块的两个通道，将NIRS测量设备测量到的光强值与模拟装置中预设的光强值直接进行比较；从而实现对NIRS测量设备的检测校准；本发明用模拟装置替代人体和探头，省去了光源和光检测电路，可有效避免电磁干扰及杂散光的问题；通过改变光强值调整输出电信号的大小，实现对设备主体的检测校准。
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公开(公告)号：CN109833031B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201910185683.5
申请日：2019-03-12
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 一种基于LSTM利用多生理信号的自动睡眠分期方法，步骤一信号采集，采集被测者心电信号，呼吸信号和加速度信号；步骤二信号处理，步骤三提取用于分类的特征，步骤四模型构建，将人工提取的特征输入第一层长短时间记忆模型，将其输出概率作为新的特征与人工提取的特征一并输入第二层长短时间记忆模型，构建出用于不同分类任务的分类器，步骤五将训练好的模型用于睡眠分期的分类；本发明采用了多种生理信号，包括心电信号、胸腹呼吸信号、头部加速度信号，但是没有脑电信号，克服了将脑电用于睡眠分期所带来的弊端；同时采用了长短时间记忆模型，适合于大样本大数据，而且考虑到了睡眠事件时间上的相关性，提高了睡眠分期的准确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN109567823B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201811346506.2
申请日：2018-11-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/1455 , A61B5/00
Abstract: 一种基于近红外光谱技术的麻醉深度监测系统及方法，包括脑血氧信号采集模块A，样本熵计算模块B，目标信号辨识模块C，最佳阈值确定模块D，先利用波长为735nm和850nm的近红外光分别采集病人前额叶的多种Hb和HbO2信号，并且进行0.01‑0.04Hz的带通滤波；然后利用样本熵算法进行数据处理，计算病人在不同阶段的样本熵值；再通过绘制ROC曲线，利用AUC值，选出对麻醉与清醒状态区分能力最强的信号；最后，利用尤登指数，找到能区分麻醉与清醒这两个阶段的最佳的阈值，使用该阈值进行麻醉深度监测；本发明具有计算所需的数据长度较短，运算效率高、更快速的筛选出所需监测的信号、安全便携、价格低廉的特点。
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