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李，2016年生物医学工程专业研究生，2018年国家奖学金获得者，2017-2018年优秀学生干部，2017年江苏省研究生科研实践创新计划项目负责人，2017年国家重点研发计划重点专项“3.17脑卒中康复机器人系统”参与者。

对癫痫发作发出“警报”？

癫痫是一种常见且频发的慢性神经系统疾病，具有突发性、暂时性和复发性，给患者带来极大的痛苦。发作前，及时采取措施抑制或缓解患者的期望。这一切的根源在于准确的预警。

实现预警的途径是设计一种算法，在发作前识别脑电信号中的癫痫样放电，从而实现计算机自动检测。然而，传统的识别算法往往需要人工设计，因此识别精度不高。现有的预警方法也总是存在不稳定、虚警率高、在线预警困难的缺陷。

意识到这一点，李开始考虑更好的基于深度学习算法的解决方案。深度学习最大的优势在于对大数据进行提取、挖掘和组合，以获得更好的效果。他的专利“基于深度学习算法的癫痫预警系统”具有计算复杂度低、实时性好的优点。

发明周期很长，至少要两三年才能应用到临床试验中。但如果以后真的做出了实际的产品，对于患有癫痫等突发性致死性疾病的患者来说，将是一大福音，也将带来可观的经济效益。

“但我一开始没考虑后期的好处。我只觉得这些都是功勋卓著的事情，我做到了。”

少年队就要到了

他和他的团队共同开发了全膝关节置换术中的平衡检测系统，提高了手术中膝关节平衡的准确性，对延长患者假体的使用寿命、减少并发症、提高患者术后生活质量起到了重要作用。

全膝关节置换术中的平衡检查系统

通过无线温控系统，他的团队实现了乳腺癌热疗过程中的实时温度控制。因为癌组织比正常组织升温快，可以有效杀死肿瘤细胞而不损伤正常组织。

对于有心脏病症状的患者，他们将患者的心电节律信息发送到经过训练的深度学习模型中，并将特定类型的心脏病风险反馈给用户。

“手指运动检测识别系统”和“检测异常步态的疾病诊断系统”的发明，利用磁传感器为医学和病人带来了磁传感器的福音...

“申请专利最大的困难是前期，没有任何参考和经验。在这个阶段，临床医生和我们都不知道实际的事情，或者用什么具体的解决方案来实现它们。”

其中难度最大的是与南方医科大学附属南京医院骨科(南京第一医院)合作的全膝关节置换术中软组织平衡检测系统的研发。

“在过去的全膝关节置换术中，它更多地依赖于医生的‘感觉’或经验来调整软组织平衡。我们要做的是开发一个测试系统，帮助没有经验的年轻医生更准确地做出术中判断。”

涉及到医务工作者的结合，他需要填补骨科医学知识的不足，充分了解全膝关节置换术的研究现状和临床问题，让自己的思维更接近医学思维。“临床医生大多很忙，对工程基础知识知之甚少。所以要主动去找他，了解一线医生的想法和思路。”