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[发明专利]一种基于动态心电图的异常判断方法、装置和电子设备-CN202311041028.5在审
发明人：曹青 -专利权人：上海交通大学医学院附属瑞金医院
申请日： 2023-08-17 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于动态心电图的异常判断方法、装置和电子设备，涉及信息处理技术领域，通过采集用户的动态心电信号，所述动态心电信号包括多个导联的原始心电信号；通过心电信号预处理模型对每个所述原始心电信号进行去噪，得到去噪后的心电信号；通过心电信号分割模型分别对所述去噪后的心电信号中的波群进行标记，提高预测的准确率，按照预设比对条件对所述被标记的波群进行判断，得到异常检测结果。
一种基于动态心电图异常判断方法装置电子设备

[发明专利]一种健康状况应急检测方法及系统-CN202310732024.5在审
发明人：闫新;余国成;杜飞 -专利权人：深圳市普天宜通技术股份有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本发明公开了一种健康状况应急检测方法及系统，所述方法包括：获取用户的心电数据、血氧数据以及血压数据，所述血氧数据包括血氧饱和度和脉率，所述血压数据包括收缩压和舒张压；对所述心电数据、所述血氧数据以及所述血压数据进行数据分析，确定异常心电数据、异常血氧数据以及异常血压数据；根据所述异常心电数据、所述异常血氧数据以及所述异常血压数据生成检测报告。本发明通过应急站对用户进行心电数据、血氧数据以及血压数据采集并分析，确定用户心电、血氧以及血压是否异常，并提取出其中的异常数据，进一步根据异常数据生成检测报告，用户可以便捷的获取到自身的健康状况报告，便于根据自身的异常数据采取必要的健康护理方案。
一种健康状况应急检测方法系统

[发明专利]基于小波变换的心电特征提取方法、系统、装置及介质-CN202010730424.9有效
发明人：李桂香;许为康;谭仲威;徐飞;陈军;黄德群;唐元梁;赵琛;吴凯 -专利权人：广东省医疗器械研究所
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本发明公开了基于小波变换的心电特征提取方法、系统、装置及介质，方法包括：对采集到的心电数据进行小波滤波处理，确定小波基函数；根据小波基函数和心电数据，确定R波位置值的波形图；通过设定阈值提取R波；根据小波基函数对波形图中的Q波能量和S波能量进行加强；以R波位置为基点，通过设定的第一有限区域窗来提取Q波和S波；根据小波基函数对波形图中的P波能量和T波能量进行加强；以Q波位置为基点，通过设定的第二有限区域窗来提取P波；以及以S波位置为基点，通过设定的第三有限区域窗来提取T波。本发明能够准确提取心电数据中的关键特征，降低特征波的误检率和漏检率，可广泛应用于心电数据处理技术领域。
基于变换特征提取方法系统装置介质

[发明专利]使用声音对身体部位成像-CN201980006524.2有效
发明人：乔纳森·B·舒特;普拉莫德辛格·H·塔库尔;米彬;布莱恩·A·克拉克;安琪;拉姆什·瓦里亚;克日什托夫·Z·西尔耶科 -专利权人：心脏起搏器股份公司
申请日： 2019-01-03 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及使用声音对身体部位成像。在实施例中，系统包括运动传感器和被通信地耦合到该运动传感器的处理设备。运动传感器被配置为感测由源发出的声音产生的加速度波并且响应于感测到加速度波而生成加速度测量结果，其中源与受试者的身体部位相关联。处理设备被配置为接收加速度测量结果并且使用运动传感器的位置和加速度测量结果确定源的位置。此外，处理设备被配置为使用确定出的源的位置和加速度测量结果对受试者的身体部位成像。
使用声音身体部位成像

[发明专利]心电数据分析方法、装置、计算机设备与存储介质-CN202311013655.8在审
发明人：李小钦;黄庆玺;黄庆红;左能;方红 -专利权人：毕胜普生物科技有限公司
申请日： 2023-08-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本申请涉及一种心电数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取在第一阶段对应于目标心电检测采集的当前心电数据；当前心电数据至少包括当前静息心电信号；按照目标心电检测对当前心电数据中QRS波群的高频成分进行分析得到当前整体风险评估分数；对当前静息心电信号进行分析得到自律神经支配评估分数与心功能评估分数；获取受测者在第二阶段对应的历史整体风险评估分数；历史整体风险评估分数由目标心电检测对应的历史心电数据确定；根据当前整体风险评估分数、历史整体风险评估分数、自律神经支配评估分数与心功能评估分数确定康复指导参考指标；康复指导参考指标包括整体风险变化指标与目标风险评估等级。
数据分析方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]监护系统、房颤综合管理的方法和显示监护数据的方法-CN202080107609.2在审
发明人：刘梦星;孙泽辉;关则宏;何先梁;叶文宇 -专利权人：深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：监护系统、房颤综合管理的方法和显示监护数据的方法，该方法通过获取患者的至少两项生命体征参数的监护数据（1），至少两项生命体征参数中包括心电参数；获取患者发生的房颤事件的信息（2）；根据获取的房颤事件的信息和至少两项生命体征参数的监护数据，显示房颤综合视图（3）。房颤综合视图中包括：至少两项生命体征参数的趋势图（810）、房颤事件趋势图（820），以及房颤负荷图（830）。可见，医生能通过房颤综合视图了解患者的综合情况，便于快速的采取应对措施，提高了房颤管理的效率。
监护系统房颤综合管理方法显示数据

[发明专利]一种基于PQRST波位置识别的RonT信号检测方法-CN202111291032.8有效
发明人：苏腾;吴军;鞠海涛;樊昭磊;张伯政;张宁宁;林菲 -专利权人：众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：一种基于PQRST波位置识别的RonT信号检测方法，通过使用一种基于PQRST波位置识别的RonT信号检测方法，进一步挖掘出RonT波形的特征，利用一种基于PQRST波位置识别的RonT信号检测方法，可以有效检测出包含RonT波的心电波形数据，使用F1值，可以定量分析检测RonT的识别效果，对RonT识别研究有促进作用。缓解RonT波的检测尚缺乏医学上的金标准且检测准确性不高的问题。
一种基于 pqrst 位置识别 ront 信号检测方法

[发明专利]基于连续心搏活动序列特征-SVM模型的心搏分类方法-CN202010445891.7有效
发明人：李润川;申圣亚;张宏坡;陈刚;王宗敏 -专利权人：郑州大学
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于连续心搏活动序列特征‑SVM模型的心搏分类方法，包括以下步骤：S1、采用连续小波变化去除心电信号中的噪声；S2、对经过步骤S1处理后的心电信号进行分割截取出完整的心搏，然后从截取出的心搏中进行特征提取，并将提取到的特征按类别建立以下数据集：集合A＝{470单心搏形态特征}，集合B＝{21个连续RR间期}集合C＝{491连续心搏全局序列特征}；S3、将步骤S2中的数据集中的任一个集合输入到采用SVM算法模型中进行心搏分类；本发明具有良好的心搏分类准确性。
基于连续活动序列特征 svm 模型分类方法

[发明专利]早搏检测方法及其电子设备和介质-CN202010432393.9有效
发明人：张杰;黄曦;李宏宝;范竞文 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本申请涉及信息技术处理领域，公开了一种早搏检测方法及其电子设备和介质。本申请的早搏检测方法包括：采用早搏检测功能对用户进行早搏检测，在采用早搏检测功能检测出用户出现早搏的情况下，采用早搏类型判断功能判断用户出现的早搏类型，并基于早搏检测功能得到的检测数据计算用户的早搏负荷，在计算出的早搏负荷大于早搏类型判断功能判断出的早搏类型所对应的早搏负荷阈值的情况下，对用户进行早搏风险提醒。本申请的早搏检测技术避免了电子设备的单一检测功能能够持续进行早搏检测但无法识别早搏类型的缺点，综合利用两个检测功能实现早搏的持续检测和早搏类型的判定，进而实现两种不同类型早搏的差异化风险提醒，避免大量错误提醒或对风险认识不足。
早搏检测方法及其电子设备介质

[发明专利]一种心电信号智能分析方法及系统、智能心电辅助系统-CN202211220314.3有效
发明人：赵韡;樊晓寒;刁晓林;霍燕妮;袁靖;周亚;程怀兵 -专利权人：中国医学科学院阜外医院
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本申请公开了一种心电信号智能分析方法及系统、智能心电辅助系统，方法包括如下步骤：获取多个心电信号、与心电信号相关联的患者其它信息、心电异常标签、心电危急值标签，构建样本数据集；将样本数据集划分为训练集、验证集和测试集，基于训练集构建训练心电异常识别模型、心电危急值识别模型，将待分析的心电信号输入训练好的心电异常识别模型，得到心电异常预测概率，当心电异常预测概率高于预设阈值时，再将心电信号及与心电信号关联的患者其它信息输入心电危急值识别模型，输出心电危急值预测概率。本申请方法及系统，能够利用心电信号、与心电信号相关联的患者的其它信息，给出预测概率，提高心电信号异常识别、心电危急值识别的准确率。
一种电信号智能分析方法系统辅助

[发明专利]信号解析装置、信号解析方法和程序-CN202180089013.9在审
发明人：塚田信吾 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：信号解析装置具备：生物体信息取得部，取得示出解析对象的心脏的心周期的一个周期的量的波形中包括的R波的时间区间的波形来作为对象时间波形；以及解析部，取得通过第一累积分布函数与第二累积分布函数的差或加权差所产生的时间波形即近似时间波形、或者通过第一累积分布函数与第二累积分布函数的差或加权差加上水准值而得到的结果所产生的时间波形即近似时间波形来近似对象时间波形时的、确定第一单峰分布的参数的至少一部分参数、确定第一累积分布函数的参数的至少一部分参数、确定第二单峰分布的参数的至少一部分参数、确定第二累积分布函数的参数的至少一部分参数中的至少任一个，来作为示出心脏的心肌的活动的参数。
信号解析装置方法程序

[发明专利]信号解析装置、信号解析方法和程序-CN202180089220.4在审
发明人：塚田信吾 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：信号解析装置具备解析部，该解析部取得通过第一单峰分布的累积分布函数即第一累积分布函数与第二单峰分布的累积分布函数即第二累积分布函数的差所产生的波形或对该波形加上水准值而得到的波形来近似R波的时间波形时的、确定第一单峰分布、第一累积分布函数、第二单峰分布以及第二累积分布函数中的至少任一个的参数的至少一部分，取得通过第三单峰分布的累积分布函数即第三累积分布函数与第四单峰分布的累积分布函数即第四累积分布函数的差所产生的波形或对该波形加上水准值而得到的波形来近似T波的时间波形的时间轴反转后的波形时的、确定第三单峰分布、第三累积分布函数、第四单峰分布以及第四累积分布函数中的至少任一个的参数的至少一部分，通过所取得的参数的运算来取得示出心脏的心肌的活动的参数。
信号解析装置方法程序

[发明专利]分析心电图信号的方法-CN202010315635.6有效
发明人：詹韵玄;潘可涵;李威儒;陈亮恭;彭莉甯 -专利权人：宏碁股份有限公司;阳明大学
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本发明提供一种分析心电图信号的方法。通过传感器测量心电图信号。于心电图信号中检测一或多个指定波形。自每一个指定波形中获取多个心电图特征。将所述心电图特征输入多个候选模型中，藉以获得多个候选分数。将每一个候选分数与标准值进行比较，以在所述候选分数中获得理想分数。选择与理想分数对应的一个候选模型作为风险预测模型，以通过风险预测模型来预测疾病风险。
分析心电图信号方法

[发明专利]一种基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法-CN202310431752.2在审
发明人：柳仁松;舒明雷;周书旺;单珂;刘照阳;刘辉;谢小云;刘瑞霞;陈长芳;王记伟 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学（山东省科学院）;山东省计算中心（国家超级计算济南中心）
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：一种基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，对基线漂移、电极运动噪声、肌电噪声与心电信号频带有一部分重叠进行和很好的分离识别，并通过心电形态学特征算法有效消除了重叠频带部分的噪声。对强噪声干扰的心电信号,波形形态发生严重失真,该算法降噪效果明显，可以在心电波形严重失真的情况下很好的还原信号波性特征。同时该算法泛化性好，对不同类型的心电信号降噪性能同样有效。
一种基于信号分量单元形态学特征方法

[发明专利]一种高精度的心电图特征点检测方法-CN202210487331.7有效
发明人：吕俊;李磊;蔡瑞涵;谢胜利 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本发明公开一种高精度的心电图特征点检测方法，采用已标注特征波位置信息的心电图数据构建模型训练集、超参数验证集和测试评估集；建立多分支编解码网络模型；对心电图进行R峰检测；将测试评估集输入优化的多分支编解码网络模型；采用超参数验证集得到特征波的起止时刻；对特征波的起止时刻进行峰值检测，得到特征波的峰值时刻，完成心电图特征点检测。通过多频带心电图多特征波联合检测的概率图模型，提高了输入信号信噪比，清晰地表征了各特征波隐变量之间的关联推断关系；根据概率图模型的条件概率因子分解，设计了具有注意力机制的多分支编解码网络模型，降低了心电图信号特征提取对波形变异和噪声的敏感性，提高了心电图特征点检测精度。
一种高精度心电图特征检测方法

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