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[发明专利]基于静态手写图像和动态多传感融合信号的震颤症状评估模型及其装置-CN202310301872.0在审
发明人：张政波;麻琛彬;潘隆盛;宗睿 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请提出一种基于静态手写图像和动态多传感融合信号的震颤症状评估模型及其装置，其包括：静态空间分支、动态时间分支、和骨干网络；静态空间分支用来学习静态手写图像的全局空间特征；动态时间分支用来学习动态多传感融合信号的时频域的谱图特征；骨干网络用来融合全局空间特征、时频域的谱图特征以及EHR特征，由此评估震颤症状。此外，本发明方法还通过消融研究验证了注意力机制、迁移学习策略和引入基于人口特征等先验知识的效用。
基于静态手写图像动态传感融合信号震颤症状评估模型及其装置

[发明专利]无接触的基于视频的精细全身姿态估计的震颤症状多任务评估模型及其装置-CN202310301869.9在审
发明人：麻琛彬;张政波;潘隆盛;宗睿 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请提出一种无接触的基于视频的精细全身姿态估计的震颤症状多任务评估模型及其装置，其包括：姿势关键点估计模块和震颤等级估计模块；姿势关键点估计模块用于受试者的姿势估计，从受试者的执行所述多任务中的任何一种任务的视频帧中提取反映受试者震颤的关键点坐标序列；通过关键点坐标序列来获得的运动特征序列；震颤等级估计模块根据运动特征序列来估计受试者的震颤等级。本申请中的HRTNet‑Dark可以减少编码和解码过程中产生的量化误差，避免连续视频帧预测产生的抖动问题；本申请中的TDT，可以学习运动学特征序列的震颤模式，从而获得高准确度的震颤等级分类性能。
接触基于视频精细全身姿态估计震颤症状任务评估模型及其装置

[发明专利]基于三维骨架提取的移动设备人体位姿估计方法-CN202010863038.7有效
发明人：高浩;李奕;徐枫;宗睿;余新光;潘隆盛;凌至培 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于三维骨架提取的移动设备人体位姿估计方法，将人体视频放入轻量人体骨架识别模型中，得到2D关节点；将所获得的2D关节点通过神经网络构造的回归器，映射得到空间中的3D关节点；根据所获得的3D关节点的坐标信息计算得到被拍摄者的肢体间关节角；根据被拍摄者肢体间关节角以及3D关节点的位置信息，判定被拍摄者的位姿以及拍摄设备的拍摄机位。通过深度神经网络回归器，将轻量人体骨架识别模型得到的2D人体关节点映射到三维空间中3D人体关节点，增加了2D人体关节点几何信息的维度；基于3D人体关节点的几何关系计算肢体夹角，根据肢体间夹角以及关节点的位置关系，有效地预测出人体的位姿以及移动设备的拍摄机位。
基于三维骨架提取移动设备人体估计方法

[发明专利]一种关节点追踪方法、帕金森辅助诊断方法及装置-CN202210203296.1在审
发明人：高浩;李奕;徐枫;宗睿;余新光;潘隆盛;凌至培 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明公开了一种关节点追踪方法、帕金森辅助诊断方法及装置，所述帕金森辅助诊断方法包括如下步骤：将待测的人体视频放入人体骨架提取模型采用多尺度预测得到二维关节点；将人体视频的下一帧采用追踪法得到目标二维关节点；将二维关节点追踪失败的帧使用前后帧交集法得到修正的二维关节点，进而将修正的二维关节点作为新的二维关节点继续追踪；根据追踪的二维关节点以及修正的二维关节点得到精准的关节点序列；将关节点序列输入帕金森评级模型得到帕金森的辅助诊断信息。本发明步骤简单，进一步提高了关节点序列的预测精度以及得到了有效的帕金森辅助诊断信息。
一种关节点追踪方法帕金森辅助诊断装置

[实用新型]野战应急用可充电式冷光源吸引器-CN202023335503.4有效
发明人：张月高;余新光;张博音;李博;张曦;潘隆盛;乔广宇;尚爱加 -专利权人：张月高;张博音
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： A61M1/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种野战应急用可充电式冷光源吸引器，属于临床急救医学应用设备，主要包括手柄、大和小LED灯冷光源、锂电池组、吸引管等；大LED冷光源提供无影灯式照明，导光介质将小LED冷光源的光线导向吸引管前端。手柄内导线连接锂电池组及各电器元件，设有亮度调节和大小LED灯切换控制元件。手柄外壳用塑料、吸引管用轻金属材料制成，硬度高重量轻，可低温气体消毒。在野战和大型紧急救援现场，缺乏外接交流电源和手术无影灯时，无菌条件下将消毒好的吸引器和锂电池取出并组装，选择使用大和/或小LED灯，仍可为大型手术如重型颅脑伤脑疝患者开颅探查及深部手术提供可靠多模式照明和吸引，避免因后送而贻误宝贵救治时机。
野战急用充电式光源吸引

[发明专利]野战应急用可充电式颅脑伤手术吸引装置-CN202110640755.8在审
发明人：张月高;余新光;潘隆盛;张博音;冯世宇;陈琳琳 -专利权人：中国人民解放军总医院京西医疗区
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： A61M1/00 文献下载
摘要：本发明属于临床医学应用设备，主要包括动力瓶、负压瓶、储液瓶以及连接管道；动力瓶内的锂电池和真空泵提供负压动力；负压通过硅胶管传至负压瓶，从手术区域吸出的固体、液体、气体，进入负压瓶，固体存留于金属过滤网上，烟尘先经过活性炭过滤层滤过。两根相同的直型硬质塑料连接管连接负压瓶和储液瓶。负压瓶中的液体自直型连接管A流入储液瓶，储液瓶中的气体自直型连接管B流向负压瓶。动力瓶挂于手术床的床尾，其内的装置可连续工作数十小时以上；负压瓶和储液瓶消毒后高低错位挂于手术器械台旁，吸出的血性液体同样保持无菌状态，可为野战条件下颅脑伤手术的自体输血提供基础条件。
野战急用充电式颅脑手术吸引装置

[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像分割方法、装置及存储介质-CN202010961636.8在审
发明人：高浩;郑磊;徐枫;宗睿;潘隆盛 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像分割方法、装置及存储介质，所述方法包括：选取待分割的原始图像作为测试集和训练集，对训练集进行预处理，得到最终训练集；构建具有残差块的U‑Net卷积神经网络模型，安排具有残差块的U‑Net卷积神经网络模型对最终训练集执行分割任务，获得学习后的U‑Net卷积神经网络模型；对学习后的U‑Net卷积神经网络模型进行优化，获得训练好的U‑Net卷积神经网络模型；将测试集输入训练好的U‑Net卷积神经网络模型，进行图像分割，获得分割完成的图像。本发明能够借助卷积神经网络的U‑Net结构，对核磁共振成像提供精准的图像自动分割，实现疾病的图像检测。
一种基于卷积神经网络图像分割方法装置存储介质

[发明专利]一种基于关节点提取的人体运动轨迹分析方法-CN201910664993.5有效
发明人：高浩;杨泽宇;徐枫;宗睿;余新光;潘隆盛;凌至培 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关节点提取的人体运动轨迹分析方法，所述方法包括如下步骤：将待测人体视频中放入人体骨架识别模型中得到关节点位置序列；根据关节点和人体先验对所述关节点位置序列进行分割得到大尺度关节图像；将所述大尺度关节图像放入关节中心预测网络中得到精细关节点位置；将所述精细关节点位置带回到待测人体视频中得到精细关节点在待测人体视频中的位置；根据精细关节点在待测人体视频中的位置分析得到关节点在视频中的运动轨迹。本发明步骤简单，进一步提高了关节点运动轨迹的预测精度。
一种基于关节点提取人体运动轨迹分析方法

[实用新型]一种立体定向头架-CN201921076463.0有效
发明人：宗睿;徐欣;凌至培;方竹亭;潘隆盛;余新光 -专利权人：方竹亭
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： A61B90/13 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种立体定向头架，包括头环本体，所述头环本体包括前梁、后梁、左侧梁及右侧梁，在所述前梁、后梁、左侧梁及右侧梁上均至少设置一个激光发射器，每个所述激光发射器的激光发射方向均朝向所述头环本体的内侧。本实用新型提供的一种立体定向头架，可以为立体定向头架安装提供校准，克服现在手工安装头架，依靠视觉定位精度不良的问题。
一种立体定向

[发明专利]一种基于深度学习的手写轨迹异常检测方法-CN201911188264.3在审
发明人：宗睿;潘隆盛;高浩;徐枫;李昊伦;余新光 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06K9/68 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的手写轨迹异常检测方法，包括：收集大量测试者的多种手写测试图像和传感器信号数据集；将每组信号映射成相应的图像，并统一所有图像规格；将所有图像按照测试内容和测试过程中测试者手写轨迹是否存在异常进行分类；通过卷积神经网络训练手写图像使网络能识别测试者手写轨迹是否抖动；通过对CNN网络训练信号映射的图像交叉验证测试者是否在测试中发生微弱的抖动。本发明步骤简单，实现了对测试者异常的手写轨迹进行高效准确鉴别。
一种基于深度学习手写轨迹异常检测方法

[发明专利]一种立体定向头架-CN201910613878.5在审
发明人：宗睿;徐欣;凌至培;方竹亭;潘隆盛;余新光 -专利权人：方竹亭
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： A61B90/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种立体定向头架，包括头环本体，所述头环本体包括前梁、后梁、左侧梁及右侧梁，在所述前梁、后梁、左侧梁及右侧梁上均至少设置一个激光发射器，每个所述激光发射器的激光发射方向均朝向所述头环本体的内侧。本发明提供的一种立体定向头架，可以为立体定向头架安装提供校准，克服现在手工安装头架，依靠视觉定位精度不良的问题。
立体定向头架头环激光发射器右侧梁左侧梁后梁前梁安装提供激光发射视觉定位手工安装校准头架

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