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  • 基于深度学习的轻量级两层嵌套睡眠分期方法、可穿戴式设备
基于深度学习的轻量级两层嵌套睡眠分期方法、可穿戴式设备 受理;
  • 专利(申请)号: CN202510156218.4
  • 专利类型: 发明;
  • 主分类: 暂无;
  • 产业领域: 脑电信号的睡眠监测
  • 专利来源: 高校;
  • 申请日: 2025-02-12
  • 原始申请人: 西安电子科技大学
  • 当前专利权人: 西安电子科技大学
  • 交易方式: 转让;
  • 其他交易方式:
  • 参考价格(元): ¥50000
  • 联系方式: 远诺-龚雪18329540641

本专利目前处于实审阶段

睡眠对健康至关重要,是必不可少的生理过程,也是身体恢复和巩固记忆的重要组成部分。睡眠不足、不规律会引发生理和心理上的各种问题和疾病,如免疫力下降、记忆力衰退、抑郁焦虑,情绪不稳定等。世界卫生组织发布的一项调查显示,全球27%的人口存在睡眠问题,睡眠质量评估是一项重要的早期风险指标,可以有效降低各种疾病的发病率。

简介

本发明属于脑电信号的睡眠监测技术领域,具体涉及一种基于深度学习的轻量级两层嵌套睡眠分期方法、可穿戴式设备。

应用前景

本发明涉及一种用于神经刺激器的两步式电荷恢复电路,包括:电压衰减模块、主动电荷恢复控制模块、主动电荷恢复电路和被动电荷恢复电路。通过电压衰减模块对刺激结束后的电极电压进行衰减处理后,利用主动电荷恢复控制模块对衰减处理后的残余电压进行电压时间转换和电压极性检测处理并根据处理结果产生控制信号,利用该控制信号控制主动电荷恢复电路对神经刺激器的电极进行至少一个周期的主动电荷恢复,直至电极的当前残余电压小于预设的阈值电压,然后利用被动电荷恢复电路对完成主动电荷恢复的电极进行被动电荷恢复。本发明采用两步式对残余电荷进行恢复,得到更精确的残余电压精度并且可减小高电压刺激对采集脑电信号的影响。

创新点

本发明提出的基于深度学习的轻量级两层嵌套睡眠分期方法,具有更适合在可穿戴式等边缘硬件设备上部署、更加适应实际需求的优势。

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