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[发明专利]基于特征映射的睡眠分期方法、装置、设备、介质及产品-CN202310901019.2在审
发明人：陈贤祥;邵益梓;方震;杜利东;王鹏;李振锋 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于特征映射的睡眠分期方法、装置、设备及存储介质，可以应用于睡眠评估技术领域。该方法包括：从睡眠状态下的至少一种生理信号中提取手工特征，利用预先构建的多任务全卷积残差模型，执行睡眠分期任务和特征映射任务，所述睡眠分期任务包括基于所述手工特征，提取所述深度特征，所述深度特征与所述手工特征之间具有相合性，所述特征映射任务包括将所述深度特征嵌入映射至所述手工特征，得到深度嵌入特征，采用浅层决策树，对所述深度嵌入特征进行自动睡眠阶段判读，生成整晚睡眠图。
基于特征映射睡眠分期方法装置设备介质产品

[发明专利]一种智能手表理疗的实现方法-CN202310660879.1在审
发明人：杨兴旺;李望攀;肖伟群;方震;赵湛;陈贤祥;张伟;轩运动 -专利权人：佳禾智能科技股份有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： A61N1/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能手表理疗的实现方法，涉及保健技术领域，其方法步骤如下：S1：使用人员通过表带将智能手表佩戴在手腕上；S2：通过智能手表中的各个检测模块自动检测手腕上的“外关”穴位；S3：使用人员可以选择不同的方式来调整按摩强度和频率；S4：智能手表通过低频脉冲发生器模块发出低频脉冲信号为使用人员进行按摩；S5：通过用户界面模块可以在手表上显示使用人员自己的健康数据，使人员可以方便的查看数据，实现对使用人员进行健康保健，通过对人体手腕的“外关”穴位进行按摩，使用低频脉冲进行按摩，可以避免对人体产生过大的刺激，同时也可以达到较好的按摩效果，实现清肝明目、去除酸痛的效果。
一种智能手表理疗实现方法

[发明专利]一种巴宾斯基特征识别方法及装置-CN202311004583.0在审
发明人：王鹏;方震;赵荣建;何光强 -专利权人：南京润楠医疗电子研究院有限公司;中科心感（南京）医疗电子科技有限公司
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：一种巴宾斯基特征识别方法及装置，涉及本发明涉及医疗设备领域，解决了现有技术中夜晚休息时无法发现巴宾斯基特征无法及时发现中枢神经系统内大脑或脊髓的病变的技术问题，方法包括：根据获取到的所述脚趾的电容变化率，确定用户的所述脚趾的状态；获取所述用户脚趾的综合电容变化率；确定所述脚趾的状态为背伸状态时，确定所述综合电容变化率大于预设的第一阈值时，确定所述巴宾斯基特征阳性。本发明实施例的技术方案，通过刺激用户的脚底，并识别脚趾运动状态，可自动识别病情发作，即使在在夜晚休息时发病也可快速发现，为患者节省了宝贵的救治时间。
一种巴宾斯基特征识别方法装置

[发明专利]基于卷积和循环神经网络运动员心理压力评估方法及系统-CN202111641148.X有效
发明人：史东林;谢凤玲;夏攀;方震 -专利权人：河北体育学院;中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积和循环神经网络运动员心理压力评估方法及系统，其方法包括：S1：基于运动员的心跳变化建立心理压力数据集；S2：基于所述心理压力数据集构建并训练心理压力监测模型，压力监测模型包括卷积网络层和循环网络层；S3：根据所述心理压力监测模型，预测运动员心理压力等级结果。本发明利用卷积神经网络和循环神经网络能够自动提取心电信号特征，一定程度上克服了传统方法手工提取特征的局限性。
基于卷积循环神经网络运动员心理压力评估方法系统

[实用新型]一种用于涡轮增压器压壳气嘴安装的工装-CN202321312189.9有效
发明人：罗朋;方震;赵亮 -专利权人：阿路米（无锡）有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： B25B27/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于涡轮增压器压壳气嘴安装的工装，其包括机架以及升降组件，机架包括平行设置的底板以及顶板，顶板以及底板之间连接有支撑柱，升降组件包括升降气缸以及升降板，升降气缸连接于顶板的顶面，升降气缸的输出轴延伸至顶板与底板之间并与升降板连接，升降板的底面滑动连接有第一连接板，第一连接板的底面转动连接有连接块，连接块的底面上竖直设置有连接柱，连接柱的底端开设有安装槽。本申请具有扩大气嘴安装工装的适用范围的效果。
一种用于涡轮增压器压壳气嘴安装工装

[发明专利]一种利用逐层切割法识别重力异常体深度及规模的方法-CN202310689341.3在审
发明人：梁霄;储飞;孙鸿博;徐如刚;黄显良;肖伟鹏;鲍子文;方震;洪德全;郑海刚 -专利权人：安徽省地震局
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01V7/06 文献下载
摘要：本发明涉及重力场监测及勘探领域，提供一种利用逐层切割法识别重力异常体深度及规模的方法及系统，包括以下步骤：根据重力异常网格数据计算以(x,y)点为中心切割半径为网格点距r0圆周上的点重力异常的平均值A(x，y)；根据切割半径为r0圆周上的点与中心点(x,y)的重力差异计算权系数g；计算切割半径为网格点距r0的局部重力异常与剩余重力异常；以上一步获得的剩余重力异常作为本层切割的计算网格，计算切割半径为2倍网格点距的局部重力异常与剩余重力异常；以此类推，成倍扩大切割半径，获取不同切割半径的局部重力异常与剩余重力异常。由于切割半径与深度成正比，不同切割半径获取局部重力异常代表了不同深度地质体的响应，获取的不同切割半径下的局部重力异常与地质异常体的深度及规模有明显的对应关系，具有明显的物理意义。
一种利用切割识别重力异常深度规模方法

[发明专利]一种精准的心冲击信号逐拍心率计算装置及方法-CN202010191922.0有效
发明人：白忠瑞;何光强;赵荣建;方震 -专利权人：南京润楠医疗电子研究院有限公司
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： A61B5/0245 文献下载
摘要：本发明提出一种精准的心冲击信号逐拍心率计算方法，包括S1:获取初始混合信号；S2：从初始混合信号中分离出纯净的BCG心冲击信号；S3：选取一段时长为T的心冲击信号中所有的时长为t的信号段；S4：计算每段信号两两间相关系数并进行顺序聚类；S5：选取中间值均值最高的一类信号段求平均作为心跳模板；S6：计算后续各信号段与心跳模板的相关系数并构建相关系数函数；S7：从相关系数函数中定位心跳位置；S8：根据心跳位置序列输出逐拍心率；S9：判断连续5个被判定为心跳位置的相关系数小于阈值，如果是返回S3，如果否返回S6。对心跳信号进行一系列处理后，再进行计算逐拍心动周期，用于精准的对心冲击心动周期进行计算。
一种精准冲击信号心率计算装置方法

[发明专利]一种检测酒醉浓度的手表-CN202310527089.6在审
发明人：杨兴旺;邬梦;李望攀;肖伟群;方震;赵湛 -专利权人：佳禾智能科技股份有限公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G04G21/02 文献下载
摘要：本发明公开了酒精检测技术领域的一种检测酒醉浓度的手表，包括表壳，所述表壳顶部固定安装有显示屏，所述表壳一侧开设有两个呈对称分布的透气孔，通过吹气管一端从开孔滑出，通过酒精探头，进而可对人体挥发的体液中的酒精浓度进行检测，通过启动风扇，进而可对表壳内部的含有酒精的气体进行吹动，以此解决了目前广泛使用的交通管理部门用于检查机动车驾驶员酒后驾车的酒精测试仪，具有较高的专业性，虽然测量精度较高，但是体积较大，只适宜交通管理者携带，一般的驾驶员只能被动地接受检测，检测方法也只能以吹气为主，同时测试后装置内的酒气难以消散，从而对下次的测试结果产生影响的问题。
一种检测酒醉浓度手表

[发明专利]一种基于毫米波雷达的多目标生理信息提取方法及装置-CN202310627639.1在审
发明人：方震;刘畅宇;张浩;王鹏;杜利东;陈贤祥 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： A61B5/0205 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于毫米波雷达的多目标生理信息提取方法、装置、电子设备及存储介质，属于生理信号提取技术领域，其中，持续获取多个目标的雷达反射信号；从雷达反射信号中分离出不同距离的第一反射信号；从第一反射信号中分离出不同角度的第二反射信号；基于第二反射信号对应的角度和距离建立空间滤波器；将雷达反射信号输入空间滤波器得到目标反射信号；基于目标反射信号获取目标用户的生理信息。该方法通过对多个目标叠加的雷达反射信号依次进行距离分离和角度分离，能够得到不同目标的距离和角度，基于距离和角度建立的空间滤波器提取目标反射信号能够避免不同目标相互干扰，实现目标用户生理信息的精准提取。
一种基于毫米波雷达多目标生理信息提取方法装置

[发明专利]一种非接触式心肺复苏按压动作监测方法及系统-CN202310677938.6在审
发明人：方震;张浩;朱华栋;刘业成;耿芳琳;姚奕成;王鹏;杜利东;陈贤祥 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种非接触式心肺复苏按压动作监测方法，方法包括：获取监测区域图像；获取监测区域图像中按压关键点的大地坐标；跟踪检测所述按压关键点大地坐标的Z轴值Zw，据此获取按压动作的按压曲线；基于按压曲线的一个或多个按压参数监测心肺复苏按压动作。本申请中，心肺复苏按压动作质量监测方法为非接触式监测方法，其进行按压质量监测时无需与人员进行直接接触，不会对用户造成外伤，具有舒适性好的特点；进一步，本申请的心肺复苏按压动作质量监测方法使用户接受度高，适用于临床抢救场景下的广泛使用，具有适用性强的特点。
一种接触式心肺复苏按压动作监测方法系统

[发明专利]一种基于多阵元超声的局部脉搏波速检测方法、装置-CN202310460466.9在审
发明人：方震;许立锐;杜利东;王鹏;陈贤祥 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： A61B8/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于多阵元超声的局部脉搏波速检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于超声回波识别技术领域，该方法包括：在多个检测位置获取动脉血管前后壁的超声回波；基于互相关算法对超声回波进行分析得到动脉血管的直径变化波形；基于多个检测位置之间的距离和对应的直径变化波形之间的时间差计算局部脉搏波速。该方法降低了脉搏波速的检测难度，提高了脉搏波速的检测精度。
一种基于多阵元超声局部脉搏波速检测方法装置

[实用新型]一种适用于野外宏观观测的综合测量仪-CN202321274757.0有效
发明人：赵楠;赵希磊;戚浩;方震;周冬瑞 -专利权人：安徽省地震局
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种适用于野外宏观观测的综合测量仪，下侧支撑机构安装在防护机构的底部，用于对防护机构进行支撑；在防护机构内设置有测量单元、控制器、蓄电池以及无线通信模块，测量单元以及无线通信模块均与控制器电连接。该综合测量装置通过测量单元对宏观网点的气象变化以及水文变化进行测量，再由无线通信模块将测量结果传输至台网中心数据收集管理系统，能够远程监测各个宏观网点的气象变化和水文变化，从而无需人工读取监测结果，减少了人工成本，由水平调节机构对太阳能电池板水平角度进行调节，由俯仰调节机构对太阳能电池板的俯仰角度进行调节，进而能够根据需求改变太阳能电池板的朝向以及俯仰角度。
一种适用于野外宏观观测综合测量仪

[发明专利]一种基于毫米波雷达的身份识别方法及系统-CN202310457883.8在审
发明人：方震;姚奕成;张浩;王鹏;杜利东;陈贤祥 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于毫米波雷达的半监督身份识别方法及系统，方法包括：获取毫米波雷达的点云数据和距离‑速度图数据；对点云数据和距离‑速度图数据进行预处理；利用预处理后的点云数据和距离‑速度图数据对设计的点云身份识别模型和距离‑速度图身份识别模型进行协同训练，得到点云身份识别模型的预测概率和距离‑速度图身份识别模型的预测概率；融合点云身份识别模型的预测概率和距离‑速度图身份识别模型的预测概率。本发明通过对点云身份识别模型和距离‑速度图身份识别模型进行半监督协同训练的方法，相互引导利用无标签数据，提高模型性能；同时，融合两种身份识别模型的预测，实现更高的身份识别的准确度。
一种基于毫米波雷达身份识别方法系统

[发明专利]一种基于毫米波雷达的心肺复苏按压检测评估方法及系统-CN202310437900.1在审
发明人：朱华栋;刘业成;方震;张浩;刘继海;张挺 -专利权人：中国医学科学院北京协和医院
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明提供一种基于毫米波雷达的心肺复苏按压检测评估方法，通过使用毫米波雷达来对心肺复苏的按压进行检测，从而通过其波形得到相应的按压深度、按压频率和按压/放松时间比三个参数，再通过与标准预设参数的对比来判断按压是否标准，精确指导心肺复苏按压，还会通过语音提示不标准的按压，促进施救者按压标准化。
一种基于毫米波雷达复苏按压检测评估方法系统

[发明专利]一种基于多模态生理参数信号的疲劳程度评估方法及系统-CN202210006028.0有效
发明人：谢凤玲;史东林;何征岭;方震 -专利权人：河北体育学院
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态生理参数信号的疲劳程度评估方法及系统，其中方法主要包括S1、采集多模态生理参数数据；S2、提取多模态生理参数数据的时域、频域和非线性特征；S3、基于步骤S2提取的时域、频域和非线性特征构建用于疲劳程度评估的集成学习模型，并利用集成学习模型对疲劳程度进行评估预测。系统包括用于采集多模态生理参数数据的数据采集模块和用于对采集的数据进行疲劳程度评估的微处理器，以及数据存储模块，低功耗蓝牙模块和供电模块。本发明通过构建多样的特征集合和模型组合，实现最终的集成预测，增强了模型的准确度和泛化性能。
一种基于多模态生理参数信号疲劳程度评估方法系统

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