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公开(公告)号：CN119601220A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411752908.8
申请日：2024-12-02
Applicant: 郑州大学
IPC: G16H50/20 , A61B5/349 , A61B5/352 , A61B5/364 , A61B5/00 , G16H50/70 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/091 , G06N3/098 , G16Y10/60 , G16Y20/40 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明涉及医疗诊断领域，具体公开了一种基于深度联邦主动学习的心律不齐诊断系统，包括：数据收集模块，用于从多个物联网客户端设备收集心电图(ECG)数据，所述物联网客户端设备包括但不限于可穿戴设备和移动健康监测应用；数据预处理模块，用于对收集到的心电图数据进行预处理，包括信号去噪、滤波以及特征提取；本发明通过采用轻量级卷积神经网络作为ECG特征提取模型，结合心跳和RR间隔向量构建二维张量作为输入，系统能够更准确地提取ECG信号中的关键特征，从而提高心律失常诊断的准确性，受限softmax分类器的设计有效解决了标签分布偏移问题，使得模型在不同客户端之间的稳定性和准确性得到提升。
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公开(公告)号：CN113817577B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202111220906.0
申请日：2021-10-20
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提出了一种具有核酸自动提取纯化功能的液滴微流控芯片，包括磁珠法核酸提取纯化区域、试剂样本混合区域以及微液滴生成区域，每个区域之间由微流道连通；所述磁珠法核酸提取纯化区域包括样本存储腔、洗脱液存储腔、磁体、矩形磁珠偏转流道、第一负压腔、压差洗脱流道和磁分离流道；所述试剂混合区域包括T形三通流道、试剂腔和非对称混匀器；所述微液滴生成区域包括十字形四通流道、储油腔和第二负压腔。本发明通过将核酸提取纯化、试剂混匀、微液滴生成集成在一张芯片上，可实现核酸的自动化提取及液滴生成，为核酸的预处理和数字化分析提供了简便、可行的操作方案，特别适合传染性疾病的现场快速检测。
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公开(公告)号：CN115187455A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210657537.X
申请日：2022-06-10
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供一种用于压缩图像的轻量级超分辨率重建模型及系统，轻量级超分辨率重建模型包括：将HR图像的特征表示与C‑LR图像一起在压缩伪影去除子模块中进行训练；其中，HR图像的特征表示是使用VGG预训练模型从HR图像中提取出的特征表示；图像超分辨子模块将压缩伪影去除子模块复原出的LR图像作为输入，通过残差信息蒸馏网络来进行图像超分辨率。本发明通过构建轻量级超分辨率重建网络，设计目标函数和损失函数，加入特征表示来提升重建图像的细节，提升重建图像的质量，最终高清的高分辨率图像。
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公开(公告)号：CN108596073A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810353923.3
申请日：2018-04-19
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习识别心电数据的轻量级算法，包括如下步骤：将提取到的心电数据通过一个标准的卷积层，进行数据特征的粗提取；将粗提取后的数据特征通过一个池化层Max-Pooling后，送入核心模块Lite module提取深层次的数据特征；将深层次的数据特征通过一个池化层Max-Pooling后，顺次送入两层全连接层dense，对深层次的数据特征进行提纯；将提纯后的数据特征送入分类器函数进行特征分类输出。本发明算法相比其它算法，在保证一定识别效果的同时，并不需要很多的计算参数，能够在有限的网络资源或运行内存上实现对心电数据的处理。
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公开(公告)号：CN117970316A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410094326.9
申请日：2024-01-23
Applicant: 郑州大学
IPC: G01S13/86
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉与相控阵毫米波雷达的远距离非接触式酒驾检测系统，通过道路摄像头视频流采集模块采集道路上的车辆图像画面；通过雷达探测模块探测驾驶者生命体征信号；通过数据采集模块接收视频流采集模块发送的图像画面，确定驾驶员的空间方位信息，通过数据采集模块方位计算将该方位信息反馈至雷达探测模块，指导雷达探测模块的探测方位动态跟踪驾驶者；雷达探测模块发射检测信号并接收反射信号后，将数据传输到数据处理模块；通过数据处理模块分析得到驾驶员的生命体征数据，判断驾驶者是否存在酒后驾驶。该系统无需驾驶者配合酒驾检测，对驾驶者进行远距离非接触式无感检测，自适应判断驾驶员是否存在酒后驾驶。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113379682B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110557989.6
申请日：2021-05-21
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提出了一种心脏MRI影像耦合水平集分割方法及系统，该方法包括基于卷积神经网络的心肌内膜和外膜的粗分割阶段，以及基于耦合水平集方法的心肌内膜和外膜的精分割阶段；所述粗分割阶段，采用U‑Net框架分别构建心肌内膜和外膜的分割模型；在精分割阶段，基于距离平滑变化约束的耦合水平集模型，设定距离平滑变化的约束条件，结合水平集的长度、规则约束，以及气球力项，用两个水平集函数分别提取心肌内膜和外膜的轮廓。本发明通过使用深度学习模型，结合基于距离约束的水平集方法，能够实现心脏MRI影像的自动精准分割，节省临床医生手动分割影像的时间，大大提高影像分割的效率。
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公开(公告)号：CN113379682A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110557989.6
申请日：2021-05-21
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提出了一种心脏MRI影像耦合水平集分割方法及系统，该方法包括基于卷积神经网络的心肌内膜和外膜的粗分割阶段，以及基于耦合水平集方法的心肌内膜和外膜的精分割阶段；所述粗分割阶段，采用U‑Net框架分别构建心肌内膜和外膜的分割模型；在精分割阶段，基于距离平滑变化约束的耦合水平集模型，设定距离平滑变化的约束条件，结合水平集的长度、规则约束，以及气球力项，用两个水平集函数分别提取心肌内膜和外膜的轮廓。本发明通过使用深度学习模型，结合基于距离约束的水平集方法，能够实现心脏MRI影像的自动精准分割，节省临床医生手动分割影像的时间，大大提高影像分割的效率。
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公开(公告)号：CN111885384A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010663514.0
申请日：2020-07-10
Applicant: 郑州大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/42 , H04N19/44 , G06T9/00
Abstract: 本发明提供了一种带宽受限下基于生成对抗网络的图片处理方法，包括以下步骤：1)获取大量的图片数据，进行预处理，为深度模型训练提供素材；2)构建由生成器和判别器组成的生成对抗网络，使用预备好的素材训练特征还原生成器G；3)构建一个由特征提取编码器E和特征还原生成器G组成的AutoEncoder自编码网络，使用预备的素材训练特征提取编码器E；在网络的发送端使用训练好的编码器E用于图片特征的提取，并传输较低比特的数据，网络的接收端收到数据后使用训练好的特征还原生成器G进行数据解析。该方法先训练特征还原生成器G，然后通过特征还原生成器再训练特征提取编码器E，能够在训练特征提取编码器时以任意比特压缩，可以做压缩比与压缩还原质量的权衡，以便在带宽受限的数据传输网络中使用。
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公开(公告)号：CN110916977A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911250815.4
申请日：2019-12-09
Applicant: 郑州大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明提供了一种手部康复训练系统及训练方法，该系统包括感知设备和辅助运动设备，该方法包括如下步骤：将感知设备穿戴在使用者的健侧手部，辅助运动设备穿戴在使用者的患侧手部；使用者的健侧手自主运动，所述感知设备感知使用者健侧手部的运动参数并向所述辅助运动设备发送；所述辅助运动设备通过所述运动参数识别使用者的健侧手部的运动趋势；所述辅助运动设备的运动控制系统根据所述运动趋势发送控制信号，以控制所述手形外骨骼动作实现训练。本发明通过感知设备与辅助运动设备之间的搭配使用，实现镜像康复训练模式，将使用者健侧手的真实训练运动意图有效映射到使用者患侧手，以增强使用者的康复信心，获得良好的训练效果。
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