中国人民解放军空军特色医学中心

本发明公开了带安全静默机制的闭环警觉度调控系统及方法，涉及人机交互控制以及闭环控制技术领域，通过采集操作者脑电信号，结合任务阶段信息、环境状态信息以及操作风险信息，对操作者当前及未来时间窗口内的警觉度状态进行预测，并根据安全风险等级动态控制神经刺激过程，实现刺激输出、任务安全约束以及警觉度调节之间的闭环协同控制。本发明建立安全风险评估模型，将任务阶段、环境状态以及操作者警觉度融合分析，根据风险等级动态决定刺激允许状态，解决现有闭环刺激系统仅依据脑状态调整刺激，而忽略刺激可能影响关键任务操作安全的问题，实现刺激行为与任务安全状态协同控制，避免关键操作阶段产生不必要刺激，提高系统安全性。

本发明涉及医学检验技术领域，具体涉及一种凝血检验凝块样本筛选方法及系统。筛选方法包括以下步骤：S1：获取待测凝血样本的常规凝血检测指标数据，常规凝血检测指标数据包括活化部分凝血活酶时间和D‑二聚体；S2：将常规凝血检测指标数据输入至公式（1）、公式（2）或公式（3）中，得到一个待测凝血样本属于凝块样本的预测指数，将预测指数与其对应公式的预设判定阈值进行比较，若预测指数大于或等于所述判定阈值，则预测待测样本为凝块样本，需要人工进一步复核确认；该方法能够直接计算出反映样本凝固风险的预测指数，将该预测指数与预设的阈值比较，即可快速、客观地预测样本是否为凝块样本。

本申请公开了一种基于机器学习的爆炸冲击波超压预测方法及系统，属于航空救生与人工智能技术领域。该方法首先获取目标测点对应的座舱几何参数、人体姿态参数以及火工品参数，然后基于所获取的参数进行特征处理，得到与目标测点匹配的多维几何特征向量，最后将当前目标测点的多维几何特征向量输入预先训练的超压预测代理模型中，得到目标测点对应的超压峰值预测值。本申请充分考虑人体姿态、舱体反射、自遮挡等复杂几何因素对冲击波的影响，并采用机器学习模型进行预测，能够有效提高超压预测的精度、准确性和实时性。

本申请涉及一种机组人员疲劳快速检测与恢复装备，属于航空航天保障技术领域，包括检测系统、恢复系统和总控系统。检测系统含记录机组人员任务前后状态的自检表及评估身体疲劳系数的飞行疲劳快速检测仪，立位平衡检测仪，实现主客观结合的疲劳评估；恢复系统包括持续维持负氧离子环境的恢复舱，舱内集成超低温冷疗舱、下肢负压体能恢复舱和带治疗床的康复理疗仪，下肢负压体能恢复舱通过传送装置可包覆仰躺机组人员腰部以下部位；总控系统连接检测与恢复系统，根据疲劳程度控制各装置运作。所有功能模块集成于负氧离子环境中，省去机组人员在独立舱室间的移动时间，延长有效恢复时长，显著提升恢复效率与效果。