一种老年心理健康状态智能评估系统

    公开(公告)号:CN118711820A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202411069631.9

    申请日:2024-08-06

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明涉及神经网络技术领域,具体为一种老年心理健康状态智能评估系统,系统包括:拓扑特征提取模块基于情绪监测需求,收集老年人的脑波信号数据,利用拓扑数据分析计算每个信号的Betti数,创建持久图。本发明中,采用拓扑数据分析和图神经网络技术,将脑波信号数据转化为能够表征心理状态的多维特征空间,进而构建情绪预测模型,实现从生理信号到情绪状态的直接映射,提升情绪监测的准确性和效率,拓扑数据分析通过计算Betti数并创建持久图,有效捕捉数据的非线性和复杂特性,使情绪状态的预测更加精确,图神经网络的结构自适应调整确保网络能随数据流的变化实时更新,在提升老年心理健康评估的科学性和实用性方面取得显著效果。

    一种基于大数据的健康饮食管理系统

    公开(公告)号:CN115019936A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210654718.7

    申请日:2022-06-09

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明涉及饮食管理技术领域,具体为一种基于大数据的健康饮食管理系统,包括个人信息模块、饮食标签模块、数据分析模块、营养知识模块、健康指导模块与信息更新模块,所述个人信息模块用于输入填写个人慢性病例信息、年龄信息与体型信息,将个人慢性病例信息、年龄信息与体型信息整理为个人健康状况信息并传输至所述数据分析模块中,所述饮食标签模块用于选择所需饮食喜好标签主题信息,并将选择的饮食喜好标签主题信息传输至所述数据分析模块中,本发明能够对人员的日常饮食与运动锻炼起到科学指导作用,并且有利于人员慢性病的护理康复,帮助人员养成健康的日常饮食与运动锻炼的生活习惯。

    一种预约体检中心的健康管理系统及终端

    公开(公告)号:CN115019947A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210654717.2

    申请日:2022-06-09

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明涉及体检管理技术领域,具体为一种预约体检中心的健康管理系统及终端,其中系统包括用户端与管理服务端,所述用户端包括预约选择模块、申请报告模块与信息接收模块,所述管理服务端包括预约管理模块、预约计划模块与通知提醒模块,所述预约选择模块用于参检人员选择预约体检项目与预约时间信息,并且填写个人健康状况信息,所述申请报告模块用于将所述预约选择模块中的预约体检项目、预约时间信息与个人健康状况信息生成预约体检申请报告,本发明使得参检人员在预约体检同时可获取体检计划建议信息,为参检人员判断计划出体检项目与频率提供可靠科学的建议依据,更加有利于保障参检人员的身体健康。

    一种领域知识库属性扩展的方法

    公开(公告)号:CN104573009A

    公开(公告)日:2015-04-29

    申请号:CN201510010013.1

    申请日:2015-01-08

    Applicant: 南通大学

    CPC classification number: G06F16/93 G06F17/2705 G06N5/02

    Abstract: 本发明公开了一种领域知识库属性扩展的方法,包括建立属性要素框架,再通过参考《同义词词林》扩展属性词,从而作为种子集合。将已有的、并且词性标注和经过Gate标注的属性信息作为种子属性集合,设计种子模式,选择与种子模式匹配的内容信息,将这些特征词按照给定的文本模式结构进行模式化表示,从而生成新的文本模式,再用这些自动获取的文本模式来抽取新的特征属性,并将新的特征属性加入属性特征种子集合,不断重复这段过程从而完善扩充属性信息,本发明能提高领域知识库属性扩展覆盖面和精确度,进而提高领域知识库的质量,同时该方法简单高效。

    医院门户网站门诊专家信息抽取系统

    公开(公告)号:CN104281714A

    公开(公告)日:2015-01-14

    申请号:CN201410591272.3

    申请日:2014-10-29

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种医院门户网站门诊专家信息抽取系统,对于查询接口的发现和筛选,采用静态发现和动态筛选相结合的方式,静态发现利用制定的规则,发现web页面中的查询表单;对于无法判断为查询接口的查询表单,采用动态筛选的方法,根据服务器的返回结果进行二次判断。在本发明中,通过建立领域模型,对查询接口所属领域进行分类,利用领域关键词进行表单填写,从而实现多属性查询表单的二次查询且不需要进行“正负”2次查询,节省了系统的开销。对于信息抽取时,噪声信息的过滤,提出了一种网页分块重要度模型,该模型根据网页分块的内容特征和空间特征,通过一定的算法为其分配重要程度值,重要程度值高的分块,为待抽取内容。

    一种基于生理数据监测的电子口罩

    公开(公告)号:CN111387950A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010342274.4

    申请日:2020-04-27

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于生理数据监测的电子口罩,包括罩体和耳带,所述耳带分别与所述罩体两侧相连,其特征在于,在所述罩体内部设置有用于收集口气与唾液的收集器,所述收集器内设有生理数据监测装置,所述生理数据监测装置包括口气检测传感器和唾液检测仪,所述罩体内部还设有电源和无线通讯模块,所述电源与所述口气检测传感器、所述唾液检测仪和所述无线通讯模块电性连接,所述无线通讯模块将所述生理数据监测装置采集的生理数据传输至智能终端系统,所述智能终端系统对所述生理数据进行分析,判断用户的健康状况,尤其是流感和急性呼吸道疾病的感染率,进而得到及时的治疗,降低传播疾病的风险。

    患病风险值预测方法及电子设备

    公开(公告)号:CN108257673A

    公开(公告)日:2018-07-06

    申请号:CN201810031397.9

    申请日:2018-01-12

    Applicant: 南通大学

    Inventor: 钱旦敏

    Abstract: 本发明公开了一种患病风险值预测方法及电子设备,应用于高血压分析。所述患病风险值预测方法包括:采集用户的静态数据和动态数据;对所述静态数据和动态数据进行预处理;通过逻辑学回归以及动态向量机,构建动态预警模型;根据所述预处理后的数据,应用所述动态预警模型对用户进行分类;根据所述用户的分类,计算对应的风险值;所述风险值表示用户患有高血压的风险。该方法采用双数据体系,通过改良Logistic回归和支持向量机,建立用户慢病风险动态预警混合模型,提供精确的患病风险概率值。

    青少年心理健康智能检测设备
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117503136A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311283700.1

    申请日:2023-10-07

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明提供青少年心理健康智能检测设备,涉及心理健康检测技术领域。该青少年心理健康智能检测设备,包括安装底座,所述安装底座的上表面一侧固定连接有两个对称设置的第一支撑板,两个所述第一支撑板之间转动连接有主旋转轴,所述主旋转轴的外表面固定连接有套接固定块,所述套接固定块的上表面固定连接有检测床板,所述安装底座与检测床板之间设置有推动组件,所述检测床板的上表面磁吸连接有活动头枕。本发明,启动伺服电机,伺服电机的输出轴带着螺纹旋转杆旋转,螺纹旋转杆旋转的时候使得套接移动块在L形安装架的外表面滑动,使得两个连接直杆带着语音交互显示屏移动到青少年的头部位置,便于不同情况下使用。

    一种智慧医疗健康监测设备及其系统

    公开(公告)号:CN116584903A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310235983.6

    申请日:2023-03-13

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明提供一种智慧医疗健康监测设备及其系统,涉及健康监测设备技术领域。包括固定底座,所述固定底座外侧壁固定安装有安装支架,所述安装支架外侧壁滑动安装有电子显示器,所述安装支架远离固定底座一端固定安装有身高监测模块;所述固定底座上表面固定连接有两根安装横梁,两根所述安装横梁上表面之间滑动安装有两个移动安装板。通过通过安装支架、电子显示器、身高监测模块、监测座椅、血压监测模块和体重监测模块之间的相互配合,身高监测模块、血压监测模块和体重监测模块集成于一个设备上,在进行体重、血压等监测时无需更换不同的医疗设备,结构简单,易于操作。

    一种多模态情绪分析系统及方法
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118861977A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410891133.6

    申请日:2024-07-04

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明涉及神经网络技术领域,具体为一种多模态情绪分析系统及方法,系统包括:情绪数据采集模块采集面部表情图像、语音样本、文本输入,整合为多模态数据,并添加时间戳标记,建立情绪数据集。本发明中,通过整合面部表情、语音和文本输入创建多维情绪特征,这一方法在提升情绪分析的深度和广度方面带来显著的优势,利用特征点检测、音调和语速参数分离以及情感词汇的识别,极大地增强了数据的利用效率,使得情绪分析更为精确,此外,采用序列模型处理时间序列数据,增强了对情绪变化动态的捕捉能力,这不仅提升了对实时情绪变化的响应速度,也增强了预测未来情绪状态的能力,有效提高了人机交互的适应性和服务的个性化水平。

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