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[发明专利]共振呼吸频率测定方法、交互提示生成方法、装置及设备-CN202211502730.2有效
发明人： 吴万庆;胡铁瀚;袁敖;杨艺荣;巫烨力 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种共振呼吸频率测定方法、交互提示生成方法、装置、设备及存储介质。共振呼吸频率测定方法包括：分别获取使用者在至少七种预设呼吸频率下对应的生物电阻抗信号；确定与每种生物电阻抗信号对应的心率特征和血流动力特征；依据心率特征和/或血流动力特征确定与每种预设呼吸频率对应的自主神经平衡水平；将自主神经平衡水平最高的预设呼吸频率设置为共振呼吸频率。本申请利用生物电阻抗信号评估使用者的生理状态，具有稳定、高精度、高灵敏度和高普适性的优点；此外，采用多指标算法综合评估使用者的生理状况，能够避免单一指标评估造成的偶然性误差，有助于进一步提升评估的精度。
共振呼吸频率测定方法交互提示生成装置设备

[发明专利]一种轻量化的模型训练方法、房颤检测方法、装置及系统-CN202211442391.3在审
发明人： 吴万庆;詹泽汇;梁颖珊;郑颖芳;陈佳荣;胡铁瀚 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： A61B5/35 文献下载
摘要：本申请提供了一种轻量化的模型训练方法、房颤检测方法、装置及系统。模型训练方法包括：获取用于训练模型的样本数据，其中，样本数据包括心电信号及其对应的识别结果；依据心电信号确定心电特征；依据由心电特征和识别结果构成的配对训练数据对房颤识别模型进行训练，获得训练完成的房颤识别模型；其中，房颤识别模型包括依次连接的输入层、隐藏层和输出层；输入层包括5个神经元节点；隐藏层包括6个神经元节点；输出层包括1个神经元节点。本申请训练完成的房颤识别模型具备区分房颤信号和正常心电信号的能力，同时具备轻量化和易移植等与嵌入式设备相适配的特性，便于移植到各类心电信号的采集端作为房颤快速准确的初筛工具。
一种量化模型训练方法房颤检测装置系统

[发明专利]一种基于紧凑型卷积神经网络的抑郁症识别方法及系统-CN202110364597.8有效
发明人： 吴万庆;韦程琳;蒋明哲;张献斌 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于紧凑型卷积神经网络的抑郁症识别方法及系统，所述方法包括：获取若干个受测者的脑电信号数据；其中，所述受测者包括抑郁症受测者和正常受测者；对所述脑电信号数据进行数据预处理，并按照预设的比例将预处理后的脑电信号数据划分为训练数据集和测试数据集；将所述训练数据集输入至预先构建的紧凑型卷积神经网络，以对所述紧凑型卷积神经网络进行训练，在所述紧凑型卷积神经网络达到预设的收敛状态时，生成抑郁症识别模型；将所述测试数据集输入至所述抑郁症识别模型进行识别并分别输出抑郁症识别结果以及正常识别结果。通过实施本发明能够有效降低识别模型对数据质量的依赖性，并提高识别的准确性。
一种基于紧凑型卷积神经网络抑郁症识别方法系统

[发明专利]一种个性化的疼痛识别方法及系统-CN202210837565.X在审
发明人：蒋明哲;吴万庆;张献斌;皮瑶 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种个性化的疼痛识别方法及系统，该方法包括：获取生理信号并进行降噪处理和特征提取，得到生理特征；对生理信号进行状态判断，得到生理状态；根据生理状态对生理特征进行处理，构建疼痛识别模型；基于疼痛识别模型对待测信号进行识别，得到疼痛识别结果。该系统包括：提取模块、判断模块、处理模块和识别模块。通过使用本发明，能够提高模型对于疼痛的动态变化和不同个体的适应性。本发明作为一种个性化的疼痛识别方法及系统，可广泛应用于疼痛识别领域。
一种个性化疼痛识别方法系统

[发明专利]基于二维连续模型的多生理信号情绪定量评估方法-CN202210069289.7在审
发明人： 吴万庆;幸运;蒋明哲;张献斌 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二维连续模型的多生理信号情绪定量评估方法，该方法包括：采集多生理信号数据并进行预处理，得到预处理后的信号；对预处理后的信号进行时域特征、频域特征和非线性域特征提取处理，得到多生理信号特征；将多生理信号特征进行融合并训练支持向量回归模型，得到情绪识别模型；获取待测信号并输入至情绪识别模型，输出情绪评估结果。通过使用本发明，能够利用生理信号对情绪客观准确的分析，且具有一定的普适性。本发明作为一种基于二维连续模型的多生理信号情绪定量评估方法，可广泛应用于预测分析领域。
基于二维连续模型生理信号情绪定量评估方法

[发明专利]一种基于过滤式特征选择的情绪识别方法及系统-CN202210069288.2在审
发明人： 吴万庆;幸运;蒋明哲;张献斌 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于过滤式特征选择的情绪识别方法及系统，该方法包括：采集原始心电信号、原始脉搏波信号和原始皮肤电信号，得到单一信号样本集；对单一信号样本集进行信号去噪处理、降采样处理和分解处理，得到预处理后信号；对预处理后信号进行时域特征提取、频域特征提取和非线性特征提取，得到信号特征；对信号特征进行特征选择和特征融合，并构建得到融合信号样本集；基于融合信号集训练分类模型，得到多生理信号情绪识别模型。该系统包括：数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、特征选择模块和识别模块。通过使用本发明，能够完整的表达情绪特征，从而提高情绪识别模型的效果。本发明可广泛应用于情绪识别领域。
一种基于过滤特征选择情绪识别方法系统

[发明专利]一种面向单导联心电图的分类方法、系统及装置-CN202110258443.0有效
发明人： 吴万庆;张献斌;韦程琳 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向单导联心电图的分类方法、系统及装置，该方法包括：获取ECG信号数据并对ECG信号数据进行预处理，得到预处理后的ECG信号；对预处理后的ECG信号进行特征提取，得到深度特征、时间特征和质量特征；将深度特征、时间特征和质量特征进行融合并基于支持向量机进行分类，得到分类结果。该系统包括：预处理模块、多尺度特征提取模块和分类模块。该装置包括存储器以及用于执行上述面向单导联心电图的分类方法的处理器。通过使用本发明，够有效解决特征维数过高带来的维度诅咒问题和信号质量高低不齐带来的特征无法有效提取问题。本发明作为一种面向单导联心电图的分类方法、系统及装置，可广泛应用于心电信号分类检测。
一种面向单导联心电图分类方法系统装置

[发明专利]一种基于深度学习的滑坡风险巡检方法及系统-CN202110339901.3有效
发明人：柳春娜;申剑;余凌;李健源;胡纯卿;刘轶;方仲超;吴必朗;吴万庆;林俊杰;邱晓松 -专利权人：中国水利水电科学研究院;华电西藏能源有限公司
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的滑坡风险巡检方法及系统。该方法包括：采用无人机拍摄巡检库区的岸坡图像，并记录岸坡图像的拍摄位置；获取所述滑坡风险预测模型，并向所述滑坡风险预测模型配置训练好的模型权重；其中，用于训练模型权重的样本为岸坡图像，标签为滑坡风险的位置和滑坡风险所属的滑坡类别；将待识别的岸坡图像输入配置权重后的滑坡风险预测模型，获得库区岸坡存在滑坡风险的位置以及滑坡风险所属各滑坡类别的置信度，其中，所述滑坡风险的位置包括滑坡风险的中心坐标、宽和高。本发明基于深度学习的无人机滑坡风险巡检方法，不仅可以节约人力物力财力、提高识别效率，还可以拍摄并检测出人工视角的盲点。
一种基于深度学习滑坡风险巡检方法系统

[发明专利]一种用于冠心病预诊断中的改进型随机森林模型及其预诊断系统-CN202110488133.8在审
发明人： 吴万庆;蒋明哲;张献斌 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于冠心病预诊断中的改进型随机森林模型及其预诊断系统，基于特征选择结合统计机器学习算法，对冠心病患者临床检验中使用到的近百个指标进行筛选，建立高预测精度的模型，可作为是否进行冠脉造影的依据，且通过合并临床检验指标及图像检测结果以及患者电子病历信息计算患者目前患有冠心病的风险，以及为后续确诊提供评估依据。
一种用于冠心病诊断中的改进型随机森林模型及其系统

[发明专利]一种水库消落带的无人机巡航路线规划方法及系统-CN202110367567.2在审
发明人：柳春娜;申剑;余凌;吴必朗;胡纯卿;姜付仁;方仲超;李健源;吴万庆;刘轶;林俊杰;邱晓松 -专利权人：中国水利水电科学研究院;华电西藏能源有限公司
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种水库消落带下的无人机巡航路线规划方法及系统。该方法包括：获取无人机巡检的地形数据以及水库的设计参数数据；根据无人机巡检的地形数据以及水库的设计参数数据划分重点区域以及特殊区域；根据水库的初始化环境地图和无人机自身参数确定最大迭代次数以及初始路径；对每个区域进行风险评估，确定每个区域的风险值；根据风险值对所有的区域进行排序，并将排序后的区域进行连通处理；将初始路径作为优化目标确定成本函数，并利用全局最优头脑风暴法对所述成本函数进行迭代，确定在最大迭代次数以内的最优飞行路径；根据最优飞行路径进行非常规巡检以及进行常规巡检。本发明提高了水库边坡巡检效率。
一种水库消落带无人机巡航路线规划方法系统

[发明专利]一种基于时间卷积神经网络的脑电情绪识别方法及系统-CN202110360719.6在审
发明人： 吴万庆;韦程琳;蒋明哲;张献斌 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时间卷积神经网络的脑电情绪识别方法及系统，所述方法包括：获取若干个受试者的带有情绪标签的脑电信号数据；其中，脑电信号数据包括基线信号和情绪诱发信号；根据基线平均值对情绪诱发信号进行基线校准，以将脑电信号数据转换为样本数据；将经过数据标准化处理后的样本数据表示为向量序列，并将向量序列分割为等长的向量片段；将分割后的向量片段输入至预先构建的时间卷积神经模型，通过时间卷积神经模型提取脑电信号数据的时间特征信息；利用预设的softmax分类器根据时间特征信息进行情绪类别判断并输出分类结果。通过实施本发明能够简化模型的复杂度并提高模型在硬件资源中的利用率，进而提高情绪识别的效率和准确性。
一种基于时间卷积神经网络情绪识别方法系统

[发明专利]一种用于江河鱼类图像自动采集的无缆式装置-CN202110280375.8在审
发明人：柳春娜;申剑;刘今朝;余凌;吴琼;方仲超;邱晓松;吴万庆;龚科;卿华 -专利权人：中国水利水电科学研究院;华电西藏能源有限公司
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G05D1/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于江河鱼类图像自动采集的无缆式装置。该用于江河鱼类图像自动采集的无缆式装置，包括：无人机机体、定位系统、避障系统、拍摄系统、运动控制系统和通信系统。其中，定位系统、避障系统、拍摄系统和通信系统和运动控制系统均装载在无人机机体上，且定位系统、避障系统、拍摄系统和通信系统均与运动控制系统连接。本发明提供的这一无缆装置通过采用运动控制系统，可以使装载有拍摄系统、定位系统、避障系统和通信系统等部件的无人机机体，自主完成水下拍摄任务，以实现在节省人力的前提下，通过无缆方式解决了江河水下鱼类图像自动采集的问题，进而在提高图像采集效率和清晰度的同时，减少对江河鱼类的扰动。
一种用于江河鱼类图像自动采集无缆式装置

[发明专利]一种不平衡单导联心电数据分类方法及系统-CN202110258782.9在审
发明人： 吴万庆;张献斌;韦程琳 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明公开了一种不平衡单导联心电数据分类方法及系统，该方法包括：获取原始心电信号并对原始心电信号进行预处理，得到预处理后的心电信号；对预处理后的心电信号进行深度特征提取并对深度特征降维，得到多数类特征和少数类特征；基于SMOTE算法对少数类特征进行合成，得到少数类特征合成样本；根据多数类特征和少数类特征合成样本对原始心电信号进行SVM分类，得到分类结果。该系统包括：预处理模块、特征提取模块、样本合成模块和分类模块。通过使用本发明，能够深度挖掘ECG信息的深度特征进行样本生成，以提高模型的分类准确度。本发明作为一种不平衡单导联心电数据分类方法及系统，可广泛应用于信号分类领域。
一种不平衡单导联心电数据分类方法系统

[实用新型]动脉血气检测装置-CN201821981088.X有效
发明人：傅聿铭;陈亚斌;崔小兵;郭魁元;管郑生;吴万庆;杨战锋;郭晓磊;罗昭锋;闫军浩;王婵 -专利权人：郑州大学第五附属医院
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： A61B5/157 文献下载
摘要：动脉血气检测装置，包括注射针头、显示屏和PLC控制器，注射针头上安装有安装座，安装座上设有螺纹接口，安装座的螺纹接口内螺纹连接有探头组件；综上所述，本实用新型通过显示器真实反映抽取血液的动静脉血性质，避免了现有技术通过肉眼判断的主观性及偏差；新技术使用过程中，注射针头为一次性用品，避免了重复应用，降低医院内感染的风险。
动脉血气检测装置

[发明专利]一种基于数据增强与模型融合的病理性近视识别方法-CN202011578831.9在审
发明人：张晓云;崔建峰;黄建玉;吴万庆;熊飞兵;韦程琳;蒋明哲;陈浩;徐飞翔;刘琳 -专利权人：厦门理工学院
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于数据增强与模型融合的病理性近视识别方法，首先对待识别的眼底图片进行算法操作以提升数据质量，然后将眼底图像送入深度学习模型进行识别，输出识别结果；所述深度学习模型包括一级模型和次级模型，一级模型的输出接入硬投票器模型作为分类器构成次级模型框架；将一级模型输出作为次级模型的输入；在次级模型中统计每条样本中预测结果项中出现的众数，作为最终的识别结果。此种方法基于多种经典卷积神经网络自动识别眼底图像，同时采用模型融合策略与多种数据增强方式建立模型，从而解决小样本下模型训练不完备情况、避免过拟合以及提高模型泛化效果，一定程度上提高模型的表达能力和泛化能力。
一种基于数据增强模型融合理性近视识别方法

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