[发明专利]一种基于卷积神经网络的脉象识别方法和系统在审
| 申请号： | 202310082129.0 | 申请日： | 2023-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN116089797A | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 丁泽;张枫宁;张奕扬;李晓雨;王凤霞;陈涛;孙立宁 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;A61B5/02;A61B5/00;G06F18/24;G06F18/214;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 殷海霞 |
| 地址： | 215000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的脉象识别方法和系统，通过柔性传感器采集寸关尺多部位三维脉象的信号，用所设计的电路板实现可穿戴化采集脉象，并将采集的脉象通过快速傅里叶变化转换为频域信号，将预处理的信号通过卷积神经网络的训练，生成神经网络模型，实现后续可穿戴设备的实时脉象识别。本发明利用采集的寸关尺三维脉象数据进行基于卷积神经网络的脉象识别，该方法利用卷积神经网络通过模拟人类神经元结构逐层进行信息传递的特点，实现特征的自动提取，最终实现脉象识别。同时本发明提供的脉象训练模型能用于脉象识别、脉搏分析等领域。本发明设计了一种基于离子凝胶的柔性压力传感器，其具有良好的稳定性、优异的灵敏度以及良好的生物相容性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 脉象 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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