CN110504025A - 基于生物磁的生物特征码的识别方法及系统、识别终端 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于生物磁的生物特征码的识别方法及系统、识别终端，包括以下步骤：获取磁图仪所采集的生物磁的生物特征码；基于所述生物特征码进行个体识别和/或病变识别。本发明的基于生物磁的生物特征码的识别方法及系统、识别终端能够基于心磁场、脑磁场、眼磁场、胃磁场、脊椎磁场和肌肉磁场等生物磁实现个体识别及病变识别。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理的技术领域，特别是涉及一种基于生物磁的生物特征码的识别方法及系统、识别终端。
背景技术
人体生物磁场是由生物电流产生。人体生命活动的氧化还原反应是不断进行的。在这些生化反应过程中，发生电子的传递，而电子的转移或离子的移动均可形成电流称为生物电流。人体脏器如心、脑、眼等都有规律性的生物电流流动。根据Biot－Savart定律，运动着的电荷会产生磁场，从这个意义上说，人体凡能产生生物电信号的部位，必定会同时产生生物磁信号。心磁场、脑磁场、眼磁场等都属于这一类磁场。
人体所产生的生物磁场如心磁场、脑磁场、眼磁场都非常微弱，又常常处于周围环境的磁场噪声中，给测定工作带来了极大的困难。超导量子干涉器件(SuperconductingQuantum Interference Device，以下简称SQUID)的研制成功，使生物磁场的研究进入高速发展时期。SQUID的探测分辨率可达到10-15特斯拉，是现有技术中研究生物磁场首选的磁传感器。通过对人体磁场的检测，把所获人体磁场的信息应用于临床多种疾病的诊断及推进一些疑难病症的治疗中，都有重要的意义。例如，多通道的SQUID磁传感器阵列目前已经被制作成多通道心磁图仪(如36通道、64通道心磁图仪)和脑磁图仪(如数百通道)并应用于磁成像的研究，如开展冠心病等早期诊断，进行脑部肿瘤早期检测等研究，具有重要参考价值。
因此，如何充分利用心磁场、脑磁场、眼磁场等生物磁场来实现人体研究将成为极具前景的课题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于生物磁的生物特征码的识别方法及系统、识别终端，能够基于心磁场、脑磁场、眼磁场、胃磁场、脊椎磁场和肌肉磁场等生物磁实现个体识别及病变识别。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于生物磁的生物特征码的识别方法，包括以下步骤：获取磁图仪所采集的生物磁的生物特征码；基于所述生物特征码进行个体识别和/或病变识别。
于本发明一实施例中，所述生物磁包括但不限于心磁场、眼磁场、脑磁场、胃磁场、脊椎磁场和肌肉磁场。
于本发明一实施例中，基于所述生物特征码进行个体识别时，在特征码数据库中查找与所述生物特征码相一致的匹配特征码，所述生物特征码对应的个体与所述匹配特征码对应的个体相一致。
于本发明一实施例中，基于所述生物特征码进行病变识别时，将所述生物特征码与预设特征码进行比较；若二者不一致，则表明所述生物磁对应的器官发生病变。
对应地，本发明提供一种基于生物磁的生物特征码的识别系统，包括获取模块和识别模块；
所述获取模块用于获取磁图仪所采集的生物磁的生物特征码；
所述识别模块用于基于所述生物特征码进行个体识别和/或病变识别。
本发明提供一种识别终端，包括处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述识别终端执行上述的基于生物磁的生物特征码的识别方法。
最后，本发明提供一种基于生物磁的生物特征码的识别系统，包括上述的识别终端和磁图仪；
所述磁图仪用于采集的生物磁的生物特征码并发送至所述识别终端。
于本发明一实施例中，所述生物特征码为生物磁的某一电流偶极子的二维空间位置随时间变化的函数曲线和二维矢量方向随时间变化的函数曲线。
于本发明一实施例中，所述生物特征码为生物磁的某一电流偶极子的三维空间位置随时间变化的函数曲线和三维矢量方向随时间变化的函数曲线。
于本发明一实施例中，所述电流偶极子为所述生物磁的所有电流偶极子中信号强度最大的电流偶极子。
于本发明一实施例中，所述磁图仪包括但不限于心磁图仪、眼磁图仪、脑磁图仪、胃磁图仪、脊椎磁图仪和肌肉磁图仪。
于本发明一实施例中，所述磁图仪采用心磁图仪时，基于心脏的跳动采集心磁场信息，并提取生物特征码。
于本发明一实施例中，所述磁图仪采用眼磁图仪时，基于某一激发信号采集眼磁场信息，并提取生物特征码。
于本发明一实施例中，所述磁图仪采用脑磁图仪时，基于某一激发信号采集脑磁场信息，并提取生物特征码。
如上所述，本发明的基于生物磁的生物特征码的识别方法及系统、识别终端，具有以下
有益效果：
(1)能够基于心磁场、脑磁场、眼磁场、胃磁场、脊椎磁场和肌肉磁场等生物磁实现个体识别及病变识别；
(2)有助于对人体自身的进一步认知；
(3)有助于疾病的诊断，准确度极高，且对人体非入侵无伤害，临床可行性强。
附图说明
图1显示为本发明的基于生物磁的生物特征码的识别方法于一实施例中的流程图；
图2显示为本发明的基于生物磁的生物特征码的识别系统于一实施例中的结构示意图；
图3显示为本发明的识别终端于一实施例中的结构示意图；
图4显示为本发明的基于生物磁的生物特征码的识别系统于另一实施例中的结构示意图；
图5显示为于一实施例中某一电流偶极子的x方向随时间变化的函数曲线；
图6显示为于一实施例中某一电流偶极子的y方向随时间变化的函数曲线；
图7显示为于一实施例中某一电流偶极子的x位置随时间变化的函数曲线；
图8显示为于一实施例中某一电流偶极子的y位置随时间变化的函数曲线。
元件标号说明
21 获取模块
22 识别模块
31 处理器
32 存储器
41 识别终端
42 磁图仪
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
本发明的基于生物磁的生物特征码的识别方法及系统、识别终端能够基于心磁场、脑磁场、眼磁场、胃磁场、脊椎磁场或肌肉磁场等生物磁实现个体识别及病变识别，从而实现人体自身的识别和疾病的诊断，准确度极高，同时无创伤无介入，临床可行性高，具有极强的实用性。需要说明的是，本发明所涉及的生物磁包括但不限于心磁场、脑磁场、眼磁场、胃磁场、脊椎磁场或肌肉磁场，是指人体某一器官所生成的磁场。
如图1所示，本发明的基于生物磁的生物特征码的识别方法包括以下步骤：
步骤S1、获取磁图仪所采集的生物磁的生物特征码。
具体地，心磁图仪、眼磁图仪、脑磁图仪、胃磁图仪、脊椎磁图仪或肌肉磁图仪等磁图仪用来实时采集人体的心磁场信息、眼磁场信息、脑磁场信息、胃磁场信息、脊椎磁场信息或肌肉磁场信息，并基于所述心磁场信息、所述眼磁场信息、所述脑磁场信息、所述胃磁场信息、所述脊椎磁场信息或所述肌肉磁场信息来提取人体的生物特征码，最后再将所提取的生物特征码发送至识别终端。
步骤S2、基于所述生物特征码进行个体识别和/或病变识别。
对于一个特定的个体，在健康状态下其所对应的生物特征码非常稳定且易于识别，具有亿分之一误差的识别率。也就是说，在健康状态下个体具有与之唯一对应的特征码，个体与特征码一一对应。因此，可基于所获取的生物特征码进行个体识别和病变识别。
于本发明一实施例中，基于所述生物特征码进行个体识别时，在特征码数据库中查找与所述生物特征码相一致的匹配特征码，所述生物特征码对应的个体与所述匹配特征码对应的个体相一致。具体地，所述磁图仪预先采集个体的生物特征码，并存储至特征码数据库。进行个体识别时，在所述特征码数据库中查找与所获取的生物特征码相匹配的匹配特征码。若所述特征码数据库中不存在与所述生物特征码相匹配的匹配特征码，则无法进行个体识别；若所述特征码数据库中存在与所述生物特征码相匹配的匹配特征码，则所述生物特征码对应的个体与所述匹配特征码对应的个体相一致，从而实现了个体识别。
于本发明一实施例中，基于所述生物特征码进行病变识别时，将所述生物特征码与预设特征码进行比较；若二者不一致，则表明所述生物磁对应的器官发生病变。具体地，对于每个个体，在健康状态下所采集的特征码作为预设特征码。将实时所采集的生物特征码与所述预设特征码进行比对，若二者一致，则表明所述生物磁对应的器官未发生病变；若二者不一致，则表明所述生物磁对应的器官发生病变，从而实现了个体的病变识别。例如，所述生物磁为心磁场、脑磁场、眼磁场、胃磁场、脊椎磁场或肌肉磁场时，若所述生物特征码与所述预设特征码不一致时，表明心脏、眼睛或大脑等部位发生病变。
如图2所示，于一实施例中，本发明的基于生物磁的生物特征码的识别系统包括获取模块21和识别模块22。
获取模块21用于获取磁图仪所采集的生物磁的生物特征码。
具体地，心磁图仪、眼磁图仪、脑磁图仪、胃磁图仪、脊椎磁图仪或肌肉磁图仪等磁图仪用来实时采集人体的心磁场信息、眼磁场信息、脑磁场信息、胃磁场信息、脊椎磁场信息或肌肉磁场信息，并基于所述心磁场信息、所述眼磁场信息、所述脑磁场信息、所述胃磁场信息、所述脊椎磁场信息或所述肌肉磁场信息来提取人体的生物特征码，最后再将所提取的生物特征码发送至识别终端。
识别模块22与获取模块21相连，用于基于所述生物特征码进行个体识别和/或病变识别。
对于一个特定的个体，在健康状态下其所对应的生物特征码非常稳定且易于识别，具有亿分之一误差的识别率。也就是说，在健康状态下个体具有与之唯一对应的特征码，个体与特征码一一对应。因此，可基于所获取的生物特征码进行个体识别和病变识别。
于本发明一实施例中，所述识别模块基于所述生物特征码进行个体识别时，在特征码数据库中查找与所述生物特征码相一致的匹配特征码，所述生物特征码对应的个体与所述匹配特征码对应的个体相一致。具体地，所述磁图仪预先采集个体的生物特征码，并存储至特征码数据库。进行个体识别时，在所述特征码数据库中查找与所获取的生物特征码相匹配的匹配特征码。若所述特征码数据库中不存在与所述生物特征码相匹配的匹配特征码，则无法进行个体识别；若所述特征码数据库中存在与所述生物特征码相匹配的匹配特征码，则所述生物特征码对应的个体与所述匹配特征码对应的个体相一致，从而实现了个体识别。
于本发明一实施例中，所述识别模块基于所述生物特征码进行病变识别时，将所述生物特征码与预设特征码进行比较；若二者不一致，则表明所述生物磁对应的器官发生病变。具体地，对于每个个体，在健康状态下所采集的特征码作为预设特征码。将实时所采集的生物特征码与所述预设特征码进行比对，若二者一致，则表明所述生物磁对应的器官未发生病变；若二者不一致，则表明所述生物磁对应的器官发生病变，从而实现了个体的病变识别。例如，所述生物磁为心磁场、脑磁场、眼磁场、胃磁场、脊椎磁场或肌肉磁场时，若所述生物特征码与所述预设特征码不一致时，表明心脏、眼睛或大脑发生病变。
需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(digitalsingnalprocessor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(CentralProcessingUnit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
如图3所示，于一实施例中，本发明的识别终端包括：处理器31及存储器32。
所述存储器32用于存储计算机程序。
所述存储器32包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
所述处理器31与所述存储器32相连，用于执行所述存储器32存储的计算机程序，以使所述识别终端执行上述的基于生物磁的生物特征码的识别方法。
优选地，所述处理器31可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－ProgrammableGateArray，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
如图4所示，于一实施例中，本发明的基于生物磁的生物特征码的识别系统包括上述的识别终端41和磁图仪42。
所述磁图仪42与所述识别终端41相连，用于采集的生物磁的生物特征码并发送至所述识别终端41。
具体地，所述磁图仪42与所述识别终端41通过有线或无线的方式相连，从而实现数据通信。其中，所述无线方式包括3G、4G、WiFi、蓝牙等方式。
对于心磁场，所述磁图仪采用心磁图仪。所述心磁图仪基于心脏的跳动采集心磁场信息，并提取生物特征码。具体地，所述心磁图仪在心脏跳动的一个周期内，采集心磁场信息，并提取生物特征码。
对于眼磁场，所述磁图仪采用眼磁图仪。所述眼磁图仪基于某一激发信号采集眼磁场信息，并提取生物特征码。
对于脑磁场，所述磁图仪采用脑磁图仪。所述脑磁图仪基于某一激发信号采集脑磁场信息，并提取生物特征码。其中，所述激发信号可以是突发光电、声音等信号。
对于胃磁场，所述磁图仪采用胃磁图仪。所述胃磁图仪基于某一激发信号采集胃磁场信息，并提取生物特征码。
对于脊椎磁场，所述磁图仪采用脊椎磁图仪。所述脊椎磁图仪基于某一激发信号采集脊椎磁场信息，并提取生物特征码。
对于肌肉磁场，所述磁图仪采用肌肉磁图仪。所述肌肉磁图仪基于某一激发信号采集肌肉磁场信息，并提取生物特征码。
对于本发明的基于生物磁的生物特征码的识别系统而言，重点在于生物磁的生物特征码的采集。下面详细介绍一下生物磁的生物特征码。
于本发明一实施例中，所述生物特征码为生物磁的某一电流偶极子的三维空间位置随时间变化的函数曲线和三维矢量方向随时间变化的函数曲线。具体地，心脏的跳动每一周期所产生的心磁场可以最高用一个七维时空的生物特征码来标识。所述七维时空的生物特征码包括一维时间、三维空间的心肌电流偶极子的位置和三维心肌电流偶极子的方向。也就是说，x，y，z三维空间上心肌电流偶极子的位置随时间变化的函数曲线和x，y，z三维空间上心肌电流偶极子的方向随时间变化的函数曲线可作为生物识别码来标识生物磁。对于一个特定的个体，当心脏发生病变时，心脏的生物特征码也发生变化；当病情稳定了，心脏的生物特征码也稳定了。因此，跟踪一个人的心脏的生物特征码可以诊断心脏有否病变。对于眼磁场、脑磁场、胃磁场、脊椎磁场和肌肉磁场等生物磁，同样可以采用七维时空的生物特征码来标识；从而实现眼部、大脑、胃部、脊椎和肌肉的病变诊断。
于本发明一实施例中，所述生物特征码为生物磁的某一电流偶极子的二维空间位置随时间变化的函数曲线和二维矢量方向随时间变化的函数曲线。也就是说，进行个体识别和病变识别时，也可以采用五维时空的生物特征码。具体地，所述五维时空的生物特征码包括一维时间、二维空间的心肌电流偶极子的位置和二维心肌电流偶极子的方向。也就是说，x，y二维空间上心肌电流偶极子的位置随时间变化的函数曲线和x，y二维空间上心肌电流偶极子的方向随时间变化的函数曲线可作为生物识别码来标识生物磁。
需要说明的是，无论采用七维时空的生物特征码还是五维时空的生物特征码，其均是针对生物磁的某一电流偶极子而言的。具体地，所述磁图仪对所采集的生物磁信息进行分析，选取信号强度最强的电流偶极子，取出该电流偶极子的二维空间位置和二维空间方向的分量大小，并获取二维空间位置和二维空间方向的分量随时间变化的函数曲线，即所述个体对应的生物体特征码，从而保证个体识别和病变识别的准确度。
图5-8所示即为某一个体在二维空间上的位置和方向随时间变化的函数曲线，即该个体的五维生物特征码。需要说明的上，这四条时间的函数曲线一些时间段消失，是间断的。具体地，在P波发生前、P波结束到Q波发生前、S波结束到T波发生前、T波结束后曲线是间断的。另外，如果信号混乱无法提取偶极子时曲线也是间断，但这些间断也是该个体的生物特征，也可用于个体识别和病变识别。
综上所述，本发明的基于生物磁的生物特征码的识别方法及系统、识别终端能够基于心磁场、脑磁场、眼磁场、胃磁场、脊椎磁场和肌肉磁场等生物磁实现个体识别及病变识别；有助于对人体自身的进一步认知；有助于疾病的诊断，准确度极高，且对人体非入侵无伤害，临床可行性强。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (14)
1.一种基于生物磁的生物特征码的识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
获取磁图仪所采集的生物磁的生物特征码；
基于所述生物特征码进行个体识别和/或病变识别。
2.根据权利要求1所述的基于生物磁的生物特征码的识别方法，其特征在于：所述生物磁包括但不限于心磁场、眼磁场、脑磁场、胃磁场、脊椎磁场和肌肉磁场。
3.根据权利要求1所述的基于生物磁的生物特征码的识别方法，其特征在于：基于所述生物特征码进行个体识别时，在特征码数据库中查找与所述生物特征码相一致的匹配特征码，所述生物特征码对应的个体与所述匹配特征码对应的个体相一致。
4.根据权利要求1所述的基于生物磁的生物特征码的识别方法，其特征在于：基于所述生物特征码进行病变识别时，将所述生物特征码与预设特征码进行比较；若二者不一致，则表明所述生物磁对应的器官发生病变。
5.一种基于生物磁的生物特征码的识别系统，其特征在于：包括获取模块和识别模块；
所述获取模块用于获取磁图仪所采集的生物磁的生物特征码；
所述识别模块用于基于所述生物特征码进行个体识别和/或病变识别。
6.一种识别终端，其特征在于：包括处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述识别终端执行权利要求1至4中任一项所述的基于生物磁的生物特征码的识别方法。
7.一种基于生物磁的生物特征码的识别系统，其特征在于：包括权利要求6所述的识别终端和磁图仪；
所述磁图仪用于采集的生物磁的生物特征码并发送至所述识别终端。
8.根据权利要求7所述的基于生物磁的生物特征码的识别系统，其特征在于：所述生物特征码为生物磁的某一电流偶极子的二维空间位置随时间变化的函数曲线和二维矢量方向随时间变化的函数曲线。
9.根据权利要求7所述的基于生物磁的生物特征码的识别系统，其特征在于：所述生物特征码为生物磁的某一电流偶极子的三维空间位置随时间变化的函数曲线和三维矢量方向随时间变化的函数曲线。
10.根据权利要求8或9所述的基于生物磁的生物特征码的识别系统，其特征在于：所述电流偶极子为所述生物磁的所有电流偶极子中信号强度最大的电流偶极子。
11.根据权利要求7所述的基于生物磁的生物特征码的识别系统，其特征在于：所述磁图仪包括但不限于心磁图仪、眼磁图仪、脑磁图仪、胃磁图仪、脊椎磁图仪和肌肉磁图仪。
12.根据权利要求11所述的基于生物磁的生物特征码的识别系统，其特征在于：所述磁图仪采用心磁图仪时，基于心脏的跳动采集心磁场信息，并提取生物特征码。
13.根据权利要求11所述的基于生物磁的生物特征码的识别系统，其特征在于：所述磁图仪采用眼磁图仪时，基于某一激发信号采集眼磁场信息，并提取生物特征码。
14.根据权利要求11所述的基于生物磁的生物特征码的识别系统，其特征在于：所述磁图仪采用脑磁图仪时，基于某一激发信号采集脑磁场信息，并提取生物特征码。
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1471374A (zh) * | 2000-08-29 | 2004-01-28 | 心磁图检查中的局部缺血识别、量化和局部定位 | |
| CN101247758A (zh) * | 2005-05-11 | 2008-08-20 | 明尼苏达大学评议会 | 用于利用磁感应进行成像的方法和设备 |
| US20110082371A1 (en) * | 2008-06-03 | 2011-04-07 | Tomoaki Chono | Medical image processing device and medical image processing method |
| CN103810381A (zh) * | 2014-01-26 | 2014-05-21 | 同济大学 | 一种基于多通道心磁图的冠心病特征参数提取方法 |
| CN105975783A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-09-28 | 宁波大学 | 基于移动近场通信的医疗监护系统 |
| CN106923790A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-07-07 | 上海理工大学 | 脑磁图检测中的高精度快速定位系统及方法 |
| CN107123019A (zh) * | 2017-03-28 | 2017-09-01 | 华南理工大学 | 一种基于生理数据与情绪识别的vr购物推荐系统及方法 |
| CN107133353A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-09-05 | 杭州全视软件有限公司 | 一种基于生物信息的自治式责任管理方法 |
| CN206601705U (zh) * | 2017-03-16 | 2017-10-31 | 成都厚立信息技术有限公司 | 一种基于远程数据获取与分析的医疗健康系统 |
-
2018
- 2018-05-16 CN CN201810468751.4A patent/CN110504025A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1471374A (zh) * | 2000-08-29 | 2004-01-28 | 心磁图检查中的局部缺血识别、量化和局部定位 | |
| CN101247758A (zh) * | 2005-05-11 | 2008-08-20 | 明尼苏达大学评议会 | 用于利用磁感应进行成像的方法和设备 |
| US20110082371A1 (en) * | 2008-06-03 | 2011-04-07 | Tomoaki Chono | Medical image processing device and medical image processing method |
| CN102056547A (zh) * | 2008-06-03 | 2011-05-11 | 株式会社日立医疗器械 | 医用图像处理装置及医用图像处理方法 |
| CN103810381A (zh) * | 2014-01-26 | 2014-05-21 | 同济大学 | 一种基于多通道心磁图的冠心病特征参数提取方法 |
| CN105975783A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-09-28 | 宁波大学 | 基于移动近场通信的医疗监护系统 |
| CN106923790A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-07-07 | 上海理工大学 | 脑磁图检测中的高精度快速定位系统及方法 |
| CN206601705U (zh) * | 2017-03-16 | 2017-10-31 | 成都厚立信息技术有限公司 | 一种基于远程数据获取与分析的医疗健康系统 |
| CN107123019A (zh) * | 2017-03-28 | 2017-09-01 | 华南理工大学 | 一种基于生理数据与情绪识别的vr购物推荐系统及方法 |
| CN107133353A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-09-05 | 杭州全视软件有限公司 | 一种基于生物信息的自治式责任管理方法 |
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