一种基于神经网络训练模型的数据可视化方法[发明专利]

专利名称:一种基于神经网络训练模型的数据可视化方法专利类型:发明专利
发明人:陈聪,苏国庆,蒋聪,高梁山,周巍
申请号:CN202010446309.9
申请日:20200525
公开号:CN111528828A
公开日:
20200814
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明公开了一种基于神经网络训练模型的数据可视化方法,采用电阻抗血流图技术原理,从电阻抗及血流图技术的指标中出与脑血管健康状态的相关性指标,S1:高精度阻抗前端模块发出激励信号,通过一对激励电极注入脑部,在大脑内部形成电场,高精度阻抗前端模块,通过一对监测电极,实时获取由上述激励信号引起的电信号,从而测算出相应的脑部电阻抗数据;S2:通过蓝牙模块上传至移动端(手机,pad等)APP,由移动端APP传送到云端EI健康平台,实时进行脑部电阻抗数据分析处理,通过物联网技术实现不同地区众多用户的实时在线监测;S3:脑部训练模型的数据,根据脑部电阻抗变化,经过“去除阻抗基线”,“滤波”等操作转化为脑阻抗血流图数据,为脑血流容积变化做记录。
申请人:陈聪
地址:210000 江苏省南京市栖霞区华电新村3幢101室
国籍:CN
代理机构:北京众合诚成知识产权代理有限公司
代理人:戚星

本文发布于:2024-09-21 11:05:15,感谢您对本站的认可!

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标签:阻抗   脑部   数据   血流   激励
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