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[发明专利]一种基于生成对抗网络多模态平衡障碍量化评估方法及系统-CN202010033833.3在审
发明人： 李修寒;吴小玲;王伟 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： A61B5/0488 文献下载
摘要：本发明涉及平衡障碍评估技术领域，具体地说，涉及一种基于生成对抗网络多模态平衡障碍量化评估方法及系统。其方法包括如下步骤：采集获取下肢平衡多模态参数；将平衡障碍分级分为四级；将采集的平衡多模态参数按照平衡障碍分级类别分别标注；抽取训练集；训练集分别进行训练。该基于生成对抗网络多模态平衡障碍评估方法及系统中，利用动态捕捉器采集到步态运动学参数，利用足底压力传感器获取步态的动力学参数，利用肌电信号采集设备得到下肢运动的肌电信号，明确等级的多模态数据为基础，采用生成对抗网络进行分类训练，测试时，把对应的测试数据通过训练结果文件进行测试，实现对数据的分类，完成量化评估。
一种基于生成对抗网络多模态平衡障碍量化评估方法系统

[发明专利]基于生成对抗网络的TKA术前临床分期智能评估方法-CN201911255619.6在审
发明人：吴小玲;李修寒;王伟;姚庆强 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及膝关节置换技术领域，具体地说，涉及基于生成对抗网络的TKA术前临床分期智能评估方法。其方法步骤如下：收集膝关节OA影像学数据；将标注合格的膝关节OA影像学数据记作pdata，将标注不合格的膝关节OA影像学数据记作pz；建立生成器G；建立判别器D；训练。该基于生成对抗网络的TKA术前临床分期智能评估方法中，采集合格的膝关节OA影像学数据和不合格的膝关节OA影像学数据，将所得到的训练集将作为生成对抗网络中判别网络的真实样本对生成对抗网络模型的生成器和判别器进行训练，得出膝关节OA影像学数据最优函数，以便于减少医生间水平的差异，实现从前期辅助医生判断到成熟后独立决策的过程。
基于生成对抗网络 tka 临床分期智能评估方法

[发明专利]基于支持向量机的TKA术前临床分期智能评估方法-CN201911255366.2在审
发明人： 李修寒;吴小玲;王伟;王黎明 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及全膝关节置换技术领域，具体地说，涉及基于支持向量机的TKA术前临床分期智能评估方法。其方法包括如下步骤：采集膝关节OA影像学数据，收集X线全长片数据，并配合术下肢全长CT容积扫描影像数据、骨密度数据、MR T1/T2/3D‑FS‑SPGR软骨成像序列数据、组织样本、病人一般资料等资料，进行筛选并进行临床分期的训练样本的数据标注；利用已进行标注临床分期的X线影像学数据；采用支持向量机进行分类输出。该基于支持向量机的TKA术前临床分期智能评估方法中，在TKA术前临床智能分期中采用基于支持向量机有监督深度学习算法，将医生从大量医学影像学数据中解放出来，减少医生间水平的差异，实现从前期辅助医生判断到成熟后独立决策的过程。
基于支持向量 tka 临床分期智能评估方法

[发明专利]基于生成对抗网络的全膝关节置换术中动态软组织平衡判断方法-CN201911243164.6在审
发明人： 李修寒;吴小玲;王伟 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明涉及全膝关节置换技术领域，具体地说，涉及基于生成对抗网络的全膝关节置换术中动态软组织平衡判断方法。其方法包括如下步骤：采集腿部姿态的姿态角数据；获取训练所需数据；建立生成器G；建立判别器D；生成器G采用多层感知机的网络结构；判别器D采用带有参数的多层感知机；优化目标函数。该基于生成对抗网络的全膝关节置换术中动态软组织平衡判断方法中，对软组织平衡判断采用生成对抗网络进行训练，通过生成模和判别模型的互相博弈学习产生相当好的输出，减少公式判断带来的误差，提高平衡判断结果的准确度。
基于生成对抗网络膝关节置换动态软组织平衡判断方法

[发明专利]一种基于深度学习算法的癫痫发作预警系统-CN201710192272.X有效
发明人：吴小玲;李修寒;张可;竺明月;殷悦;符凡;苏越 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2017-03-28 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习算法的癫痫发作预警系统，其通过佩戴脑电采集装置采集患者癫痫发作前5分钟和发作时的持续脑电信号，分割成每段10秒的脑电信号，利用小波变换方法对脑电信号进行滤波并提取其节律信息；将获取的节律信息分别送入深度学习框架一和二进行训练，分别得到训练完的深度学习模型一和二，并存储于服务器中；利用深度学习模型一进行脑电节律信息的判别，存在发作风险时，服务器向患者发出警报，并将预警及定位发送给预设置的联系人及医院；深度学习模型二通过患者评价此次预警准确性及根据深度学习模型二判别癫痫是否发作，若发作，则自动将癫痫发作前5分钟持续脑电节律信息送到深度学习框架一进行再训练。
一种基于深度学习算法癫痫发作预警系统方法

[发明专利]利用生成对抗网络模型的下肢力线智能标定确认方法-CN201910307111.X在审
发明人：吴小玲;刘志鹏;王伟;李修寒;竺明月;王黎明;姚庆强 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2019-04-17 - 公布日： 2019-08-27 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及全膝关节置换术技术领域，具体为利用生成对抗网络模型的下肢力线智能标定确认方法，包括采集数据、建立生成器、映射样本、建立判别器和输出结果步骤。该利用生成对抗网络模型的下肢力线智能标定确认方法中，通过生成器G自动生成标注有标准下肢力线的影像数据，本发明只需完成模型训练便可以重复利用，迅速准确自动生成下肢力线，帮助医生进行手术规划，易于操作、准确度高、满足患者个体差异的优点，通过提高全膝关节置换手术中力线平衡的准确率，对增加患者术后假体的使用寿命，降低术后并发症，提高患者术后生活质量有重要作用。
下肢力线网络模型标定自动生成生成器术后智能对抗全膝关节置换手术全膝关节置换术假体患者个体差异术后并发症准确度采集数据模型训练使用寿命手术规划输出结果影像数据重复利用判别器准确率力线映射标注样本平衡医生帮助

[实用新型]一种预防突发性缺氧的指环式血氧实时监测装置-CN201721778608.2有效
发明人：吴小玲;李修寒;和睦;竺明月;殷悦;高珊;田光明;胡敏 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2017-12-19 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： A61B5/1455 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种预防突发性缺氧的指环式血氧实时监测装置，包括可见光发射器，光传感器模块，生物信号预处理模块，蓝牙模块，电源模块，显示装置、指环；可见光发射器位于指环底部内壁；光传感器模块位于指环顶部内部，与可见光发射器位于一条轴线上；生物信号预处理模块设置在指环的周围侧壁腔体内；蓝牙模块和电源模块放置在指环正上方的卡盒内；一端的可见光发射器向手指发射红光，另一端的光传感器模块接收到透过的光之后，进行光电转换，并将相应电学信号传递至生物信号预处理模块进行预处理；将处理的结果通过蓝牙模块传递至显示装置。本实用新型的采用的设备和结构设计，减小了装置的体积与耗材成本，并降低功耗。
指环可见光发射器光传感器模块预处理模块蓝牙模块生物信号实时监测装置本实用新型电源模块显示装置指环式血氧缺氧预处理底部内壁电学信号光电转换耗材成本降低功耗周围侧壁传递红光减小预防体内发射

[发明专利]基于磁传感器的手指运动检测识别系统及方法-CN201610374306.2有效
发明人：吴小玲;张可;汤福南;李修寒;段磊;王伟;朱松盛;刘宾 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2016-05-31 - 公布日： 2019-01-22 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明及一种基于磁传感器的手指运动检测识别系统及方法，其信号采集模块包括小磁体贴片、磁传感器阵列、置位/复位电路；磁体贴片用于贴在手指上，磁传感器阵列由N(N≥10)个磁传感器组成，磁传感器在信号采集器上等间距排列一周；置位/复位电路用于产生置位/复位脉冲。信号处理模块包括模拟开关切换电路、一级放大电路和二级放大滤波电路、模/数转换电路；模拟开关切换电路将由多个磁传感器输入的多路差分电压信号逐路输出到后续电路，多路信号共用一组模拟信号调理电路；一级放大电路、二级放大滤波电路将模拟开关切换电路传送来的微弱信号进行放大和高频滤波；模/数转换电路对经过放大滤波的模拟信号进行模/数转换。
基于传感器手指运动检测识别系统方法

[实用新型]一种新型的外科手术引导系统-CN201720876040.1有效
发明人：吴小玲;李修寒;竺明月;张可;王翰林;殷悦;苏越 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2017-07-19 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： A61B90/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种精准外科手术引导系统，主臂一端与基座固定连接，另一端连接显示器，左、右支撑臂一端固定连接在主臂左右两侧；左、右旋转臂一端连接于左、右支撑臂的另一端，可沿yoz面单平面自由转动；左、右主摇臂的一端连接左、右旋转臂另一端，可沿垂直于xoy面自由转动；左、右从摇臂一端连接于左、右主摇臂另一端，可沿任意方向自由转动；左、右从摇臂另一端连接左、右无影灯组件；左、右摄像机组件设置在左、右从摇臂上。本实用新型提出的一种精准外科手术引导系统，具有完整硬件流程，摄像机自动旋转实现相伴无影灯转动，获取满足增强现实技术要求的图像质量。
一端连接引导系统外科手术摇臂本实用新型右旋转臂右支撑臂无影灯主摇臂主臂增强现实技术摄像机组件硬件流程自动旋转左右两侧单平面显示器摄像机转动垂直图像

[发明专利]全膝关节置换术中有限元分析确定力线平衡方法-CN201810384127.6在审
发明人：吴小玲;竺明月;李修寒;刘志鹏;朱松盛 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： A61F2/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种全膝关节置换术中有限元分析确定力线平衡方法，在术前将健侧腿部进行数据采集并建模，对患者健侧腿部模型进行有限元受力分析，并在手术过程中对置换完成的膝关节进行数据采集并建模，通过将健侧模型镜像对应到患侧，经高斯‑拉普拉斯金字塔法进行数据分析，判断患侧下肢力线是否处于平衡状态，若处于非平衡状态，通过健侧腿部模型，向医生提示适当的修骨或调节假体位置，最终使得膝关节处于平衡状态。保持该位置不变，进行手术缝合。本发明通过提高手术中膝关节平衡的准确率，对增加患者术后假体的使用寿命，降低术后并发症，提高患者术后生活质量有重要作用。
健侧膝关节全膝关节置换术平衡状态数据采集腿部模型患侧建模力线术后平衡拉普拉斯金字塔假体非平衡状态术后并发症假体位置使用寿命手术缝合手术过程受力分析数据分析位置不变下肢力线准确率高斯腿部置换分析提示医生

[发明专利]新型全膝关节置换术中有限元分析确定力线平衡方法-CN201810383922.3在审
发明人：吴小玲;竺明月;李修寒;刘志鹏;王伟 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型全膝关节置换术中有限元分析确定力线平衡方法，在术前将健侧腿部进行数据采集并建模，对患者健侧腿部模型进行有限元受力分析，并在手术过程中对置换完成的膝关节进行数据采集并建模，通过将健侧模型镜像对应到患侧，经傅里叶变换‑高通滤波图像增强算法进行数据分析，判断患侧下肢力线是否处于平衡状态，若处于非平衡状态，通过健侧腿部模型，向医生提示适当的修骨或调节假体位置，最终使得膝关节处于平衡状态。保持该位置不变，进行手术缝合。本发明通过提高手术中膝关节平衡的准确率，对增加患者术后假体的使用寿命，降低术后并发症，提高患者术后生活质量有重要作用。
健侧膝关节全膝关节置换术平衡状态数据采集腿部模型患侧建模力线术后平衡假体图像增强算法非平衡状态傅里叶变换术后并发症高通滤波假体位置使用寿命手术缝合手术过程受力分析数据分析位置不变下肢力线准确率腿部置换分析提示医生

[发明专利]一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法-CN201710192271.5在审
发明人：吴小玲;李修寒;竺明月;张可;王伟;杨悦;韩佳薇 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2017-03-28 - 公布日： 2017-08-29 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法，其前期准备临床上获取正常心电信号和各类心脏性疾病的心电信号，将信号进行分段，并利用小波分析算法提取信号频率节律信息，并将获取到的频率节律信息分类送入深度学习框架进行训练，得到各类训练完的深度学习模型。后期运用用户佩戴可进行数据传输的心电采集装置，将采集到的心电信号上传到服务器，服务器提取信号频率节律信息并将频率节律信息首先送入到训练完的正常心电频率节律的深度学习模型进行判别，若存在心脏性疾病的征兆，将心电频率节律信息依次送入到训练好的各类心脏性疾病的深度学习模型中进行刷选评价，返回给用户具体类别心脏性疾病风险的报告单。
一种基于深度学习算法心脏性疾病风险预警系统方法

[实用新型]基于磁传感器检测异常步态的疾病诊断系统-CN201620558427.8有效
发明人：吴小玲;张可;李修寒;汤福南;李盈曦;魏天远 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2016-06-12 - 公布日： 2017-06-06 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种基于磁传感器检测异常步态的疾病诊断系统，包括磁传感器阵列、行走台和跑带、下位机、无线传输模块、上位机、机架、磁源；在机架上设有行走台和跑带，在机架的一端设有下位机和无线传输模块，磁传感器阵列的设置在机架中部的左右两侧，所述无线传输模块用于将下位机处理后的数字信号发送给上位机。每个磁传感器阵列由N个磁传感器组成，其中N≥10；磁传感器为等间距排列的一列；所述的磁源为6个小磁体，6个小磁体分别放置在双腿的髋关节，膝关节与踝关节处。本实用新型提出并研制的基于磁传感器检测异常步态的疾病诊断系统不仅能够精确的诊断步态异常患者的病因，且适用于异常步态不典型的患者，表明步态异常的性质和程度。
基于传感器检测异常步态疾病诊断系统

[发明专利]基于压缩感知的蛋白批量测定方法-CN201410480261.8有效
发明人：朱松盛;王伟;李修寒;王超;吴小玲;段磊;刘宾 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2014-09-18 - 公布日： 2014-12-17 - 主分类号： G01N9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于压缩感知的蛋白浓度批量检测方法，包括以下步骤：步骤一，将N个待检测样本顺序排列并依次编号，将其视为蛋白浓度一维分布向量；通过计算机生成采样矩阵，采样矩阵的列数为N，采样矩阵的行数为M，根据采样矩阵行向量每一行元素的输出顺序依次从N个待测样本中取液，将每行N次取液混合作为一个采样，共得到M个采样；步骤二，将M个采样按照顺序依次进行蛋白浓度检测，测得采样矩阵中不同行向量对应的采样蛋白浓度，利用质量计算公式：m＝ρV，其中：m为采样蛋白的质量、ρ为采样蛋白的质量浓度、V为采样的液体体积；步骤三，选择稀疏变换，构成超完备字典；步骤四，利用恢复算法对N个待检测样本的蛋白浓度进行重建。
基于压缩感知蛋白批量测定方法

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