研究成果
慢病智能诊疗模型
基于可穿戴设备的远程智慧康复云平台系统
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论文：
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Lei Yu, Daxi Xiong, Liquan Guo, et al. A Remote Quantitative Fulg-Meyer Assessment Framework for Stroke Patients Based on Wearable Sensor Networks [J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2016, 128: 100-110. (Link)
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[2]
Lei Yu, Daxi Xiong, Liquan Guo, et al. A Compressed Sensing-Based Wearable Sensor Network for Quantitative Assessment of Stroke Patients [J]. Sensors, 2016, 16(2): 202. (Link)
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[3]
郁 磊，郭立泉，王计平等. 基于压缩感知与穿戴式传感器网络的量化康复评定研究[C]. 2015年中国生物医学工程联合学术年会, 2015年10月16日-19日, 南京, 中国.
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[4]
王跃，郁 磊，傅建明等. 基于ELM的脑卒中上肢康复Brunnstrom远程智能评定系统[J]. 生物医学工程学杂志, 2014, 31(2): 251-256.
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[5]
易铭，郁 磊，王计平等. 可用于移动设备的心律失常分类算法研究[J]. 计算机仿真, 2014, 31(7): 243-246.
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[6]
万泽明，方强，郁 磊等. 基于Gap Statistic和广义互相关的单通道表面肌电信号分解[J]. 航天医学与医学工程, 2014, 27(2): 101-106.
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[7]
王景丽，李亮，郁 磊等. 基于遗传算法和极限学习机的Fugl-Meyer量表自动评估[J]. 计算机应用, 2014, 34(3): 907-910.
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[8]
郁 磊，郭立泉，方强. 基于极限学习机的居家上肢康复动作识别模型[J]. 世界康复工程与器械, 2012, 2(3): 52-55.
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[9]
Lei Yu, Jiping Wang, Qiang Fang, et al. Brunnstrom stage automatic evaluation for stroke patients using Extreme Learning Machine [C]. Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS), 28-30 November 2012, Hsinchu, Taiwan, pp. 380-383.
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[10]
Lei Yu, Liquan Guo, Xudong Gu, et al. LVQ neural network applied for upper limb motion recognition for home-based stroke rehabilitation [C]. International Symposium on Bioelectronics and Bioinformatics (ISBB), 3-5 November, 2011, Suzhou, China, pp. 151-154.
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专利：
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软件著作：
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多模态运动认知障碍智能评测云平台系统
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论文：
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[1]
冯鑫，郁磊，许斐，李阳，靳祯. 基于Cookie Theft测验的脑小血管病患者认知沟通能力数字化测评[J]. 云南师范大学学报(自然科学版)，2020，40(5)：21-24.
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[2]
刘王亚，郁磊，任璐，赵娅蓉，李阳，靳祯. 基于随机森林的阿尔茨海默病患者结构能力智能评测[J]. 2020，40(5)：17-20.
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[3]
蔡嘉鑫，郁磊，关博，任璐，李阳. 50岁以上中老年人计算力情况分析——以中西部城市为例[J]. 山西医科大学学报，2020，51(12)：1289-1297.
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[4]
王文剑，刘峰，郁磊，任璐，关博，李阳. 帕金森病患者手部灵活性的机器学习评估方法[J]. 山西大学学报(自然科学版)，2021，44(1)：42-50.
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专利：
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软件著作：
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[1]
郁磊，靳祯. 认知功能评测云平台系统v1.0. 登记号：2020SR0732472.
慢病患者物联网居家智能照护云平台系统
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论文：
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专利：
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软件著作：
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糖尿病患者运动模式下血糖智能预测及精确控制
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论文：
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[1]
靳俊, 郁磊, 靳祯. 不同强度有氧运动下糖尿病患者血糖代谢模型仿真研究[J]. 生物医学工程学杂志, 2019, 36(2): 274-280.
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[2]
Qiang Fang, Lei Yu, Peng Li. A New Insulin-glucose Metabolic Model of Type 1 Diabetes Mellitus: An In Silico Study [J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2015, 120(1): 16-26. (Link)
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[3]
Peng Li, Lei Yu, Qiang Fang, et al. A Simplification of Cobelli's Glucose-Insulin Model for Type 1 Diabetes Mellitus and Its FPGA Implementation [J]. Medical & Biological Engineering & Computing, 2015: 1-15. (Link)
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专利：
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软件著作：
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