桂林電子科技大學許川佩獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉桂林電子科技大學申請的專利一種基于生物電阻抗的腰圍測量儀及其方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN113080938B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202110380734.7,技術領域涉及:A61B5/107;該發明授權一種基于生物電阻抗的腰圍測量儀及其方法是由許川佩;展翔;陳帥印;張弦;權慧設計研發完成,并于2021-04-09向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于生物電阻抗的腰圍測量儀及其方法在說明書摘要公布了:本發明公開一種基于生物電阻抗的腰圍測量儀及其方法,先構建基于BP神經網絡的腰圍測量模型,該模型的輸入層的輸入向量包括身高、體重、年齡以及三個不同頻率下的腹部阻抗值;輸出層的輸出向量包括腰圍;再利用訓練樣本集對基于BP神經網絡的腰圍測量模型進行訓練。在正式測量之前,利用2個精密電阻對基于生物電阻抗的腰圍測量儀的系統參數即斜率和偏移量進行校正;測量時,采集腹部電壓值,并送入訓練好的基于BP神經網絡的腰圍測量模型中,得到測試者的腰圍。本發明主要用于腰圍測量,相較于傳動機械卷尺的測量方式,基于電阻抗的測量方式能夠消除機械卷尺測量時的由于拉緊力度不同,以及位置的不同所帶來的誤差。
本發明授權一種基于生物電阻抗的腰圍測量儀及其方法在權利要求書中公布了:1.一種基于生物電阻抗的腰圍測量儀,其特征是,由恒流源產生電路、信號采集電路、信號放大電路、信號調理電路、幅相檢測電路、AD數據采集電路、微處理器和數據處理平臺組成;微處理器的控制端與恒流源產生電路連接;恒流源產生電路的輸出端即激勵電極與人體腹部接觸,信號采集電路的輸入端即測量電極與人體腹部接觸,且恒流源產生電路的輸出端與信號采集電路的輸入端相隔一定距離;信號采集電路的輸出端依次經由信號放大電路、信號調理電路、幅相檢測電路和AD數據采集電路后與微處理器的輸入端連接,微處理器的輸出端與數據處理平臺連接; 恒流源產生電路由DSS芯片、放大濾波電路和壓控恒流源電路組成;其中DSS芯片進一步由相位累加器、波形存儲器、數模轉換器和低通濾波器組成;微處理器的控制端連接相位累加器的輸入端,以及相位累加器和數模轉換器的時鐘控制端;相位累加器的輸出端與波形存儲器的輸入端連接,波形存儲器的輸出端與數模轉換器的輸入端連接,數模轉換器的輸出端與低通濾波器的輸入端連接;低通濾波器的輸出端連接放大濾波電路的輸入端,放大濾波電路的輸出端連接壓控恒流源電路的輸入端,壓控恒流源電路的輸出端形成恒流源產生電路的輸出端; 當人體的頻率響應達到穩態時,微處理器將測得的阻抗值讀出,即:通過數據結構算法,創建一個線性隊列鏈表,判斷當誤差逐次逼近為零時,數據處于穩態時期,其中判定穩態的條件為: 式中,LAD為最小絕對誤差,n為隊列中數據個數,ξ為定義的最小穩態誤差; 上述腰圍測量儀所實現的腰圍測量方法為: 步驟1、構建基于BP神經網絡的腰圍測量模型,該基于BP神經網絡的腰圍測量模型由輸入層、隱藏層和輸出層組成;其中輸入層的輸入向量包括身高、體重、年齡以及三個不同頻率下的腹部阻抗值;輸出層的輸出向量包括腰圍; 步驟2、采集訓練樣本集,該訓練樣本集由不同人群的樣本數據組成,每個樣本數據均包括身高、體重、年齡、三個不同頻率下的腹部阻抗值和腰圍; 步驟3、將步驟2所得到的訓練樣本集輸入到步驟1所構建的基于BP神經網絡的腰圍測量模型中,對基于BP神經網絡的腰圍測量模型進行訓練學習,得到訓練好的基于BP神經網絡的腰圍測量模型; 步驟4、將步驟3所得到的訓練好的基于BP神經網絡的腰圍測量模型嵌入到基于生物電阻抗的腰圍測量儀的微控制器中; 步驟5、在正式測量之前,利用2個精密電阻對基于生物電阻抗的腰圍測量儀的系統參數即斜率和偏移量進行校正;即分別將基于生物電阻抗的腰圍測量儀的激勵電極和測量電極接在精密電阻的兩段,基于生物電阻抗的腰圍測量儀通過激勵電極向精密電阻發出激勵信號,測量電極采集精密電阻所反饋的電壓值,此時,基于生物電阻抗的腰圍測量儀的微控制器根據返回的電壓值計算系統的斜率和偏移量;其中: 步驟6、測量時,在基于生物電阻抗的腰圍測量儀中輸入測試者的身高、體重和年齡,將基于生物電阻抗的腰圍測量儀的激勵電極、測量電極和溫度傳感器貼于測試者的腹部,并保證在測量過程中,測試者正常站立且不觸碰外界導電體; 步驟7、基于生物電阻抗的腰圍測量儀通過激勵電極對測試者的腹部分別施加三個不同頻率的激勵信號,測量電極采集這三個不同頻率下的腹部電壓值,并送入微控制器中; 步驟8、基于生物電阻抗的腰圍測量儀的微控制器基于步驟5所確定的統的斜率和偏移量,分別計算三個不同頻率下的腹部阻抗值;其中: Z=K×ADC+ε; 步驟9、腹部健康綜合檢測分析儀的微控制器將所得到的測試者的身高、體重、年齡、三個不同頻率下的腹部阻抗值送入到基于BP神經網絡的腰圍測量模型中,基于BP神經網絡的腰圍測量模型預測出測試者的腰圍。
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