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[发明专利]呼吸模式背心以及利用其进行呼吸模式量化方法-CN202010907593.5在审
发明人：郑捷文;郝艳丽;兰珂;王佳晨 -专利权人：北京海思瑞格科技有限公司
申请日： 2020-09-02 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： A61B5/08 文献下载
摘要：本申请提出一种呼吸模式背心，其包括胸呼吸传感器和腹呼吸传感器；所述胸呼吸传感器包括多条第一导线，每条第一导线为一个独立的电感器，该多条第一导线自上而下分布在背心本体的胸部的不同高度位置；每条第一导线所构成的电感器的电感值在受试者胸呼吸时发生变化；所述腹呼吸传感器包括多条第二导线，每条第二导线为一个独立的电感器，该多条第二导线自上而下分布在背心本体的腹部的不同高度位置；每条第二导线所构成的电感器的电感值在受试者腹呼吸时发生变化。通过在胸部和腹部分别设有多条作为电感器的导线，可准确绘制各部位每条导线的呼吸运动曲线，了解患者的真实呼吸情况，医护人员可以据此判断患者真实呼吸模式。
呼吸模式背心以及利用进行量化方法

[发明专利]睡眠呼吸事件检测方法-CN202110167659.6有效
发明人：张政波;王钊;李涛;兰珂;武迪;曹德森 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： A61B5/087 文献下载
摘要：本申请涉及一种睡眠呼吸事件检测方法，其根据受试者的胸、腹呼吸信号，初步判定睡眠呼吸事件，然后采用与所述胸、腹呼吸信号对应的血氧饱和度数据和三轴加速度数据进行校准，从而确定睡眠呼吸事件；所述睡眠呼吸事件为呼吸睡眠暂停或低通气；其中呼吸睡眠暂停为阻塞性睡眠呼吸暂停、中枢性睡眠呼吸暂停、或混合性睡眠呼吸暂停。
睡眠呼吸事件检测方法

[发明专利]一种可穿戴式评估术后肺部并发症风险的系统-CN202310106543.0在审
发明人：喻鹏铭;郭应强;郑捷文;兰珂;贺茂庆;郝艳丽;佘英佳 -专利权人：喻鹏铭;北京海思瑞格科技有限公司
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： A61B5/08 文献下载
摘要：本发明公开一种可穿戴式评估术后肺部并发症风险的系统，包括：数据采集模块，包括：背心、脉搏血氧仪和信号记录盒，用于在执行亚极量运动实验时采集被评估者的生理信号，数据处理模块，与数据采集模块连接，用于基于生理信号的峰值和斜率，对生理信号处理得到特征数据；模型计算模块，与数据处理模块连接，用于将特征数据输入至利用随机梯度算法训练包括特征数据的术前临床生理特征数据得到的模型中，计算得到术后肺部并发症发生率；模型评估模块，与模型计算模块连接，根据墨尔本小组评分量表，确定被评估者是否发生术后肺部并发症。本发明的系统通过各个模块相互协作，能够准确预测肺部并发症的概率，为临床提供精准医学干预指导。
一种穿戴评估术后肺部并发症风险系统

[发明专利]睡眠呼吸事件检测装置-CN202110177025.9有效
发明人：郑捷文;兰珂;武迪;王钊;郝艳丽 -专利权人：北京海思瑞格科技有限公司
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： A61B5/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种睡眠呼吸事件检测装置，包括：信号预处理模块、潮气量计算模块、阈值设定模块、呼吸事件判断模块、校准模块；其根据受试者的胸、腹呼吸信号，初步判定睡眠呼吸事件，然后采用与所述胸、腹呼吸信号对应的血氧饱和度数据和三轴加速度数据进行校准，从而确定睡眠呼吸事件；所述睡眠呼吸事件为呼吸睡眠暂停或低通气；其中呼吸睡眠暂停为阻塞性睡眠呼吸暂停、中枢性睡眠呼吸暂停、或混合性睡眠呼吸暂停。
睡眠呼吸事件检测装置

[发明专利]用于心律失常分类的深度模型、利用该模型的方法及装置-CN202110556223.6有效
发明人：张政波;麻琛彬;兰珂;曹德森;晏沐阳;颜伟 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请提出一种用于心律失常分类的深度模型、利用该模型的方法及装置，其中，该深度模型包括：表征学习部分和序列学习部分；表征学习部分用于接收由原始心电信号解析的等长序列；表征学习部分基于MSCNN结构进行构建，由两个不同尺度堆叠的卷积块支路构成；支路一卷积核尺度较大，用以捕获心电信号的低频信息，以多尺度特征输出；支路二卷积核尺度较小，用以捕获心电信号的高频信息，以多尺度特征输出；支路一输出的多尺度特征和支路二输出的多尺度特征进行拼接，形成多尺度深度特征，用于输入到序列学习部分；序列学习部分基于以LSTM为基本单元的Seq‑Seq网络进行构建，所述Seq‑Seq网络在其编码器和解码器之间设置有注意力机制层；其输出为时序深度特征。
用于心律失常分类深度模型利用方法装置

[发明专利]一种术前基于亚极量运动试验评估PPCs风险的方法-CN202310096280.X有效
发明人：郑捷文;兰珂;佘英佳;贺茂庆;郝艳丽 -专利权人：北京海思瑞格科技有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请涉及一种术前基于亚极量运动试验评估PPCs风险的方法，包括：获取在进行亚极量运动试验前中后被评估者的连续呼吸信号；基于连续呼吸信号提取被评估者术前呼吸信号特征数据组，术前呼吸信号特征数据组包括潮气量特征数据组、通气量特征数据组、呼吸频率特征数据组和吸气呼气时间特征数据组中的至少两组；每一特征数据组中包括至少一项特征数据；以上述特征数据，和术前临床生理特征数据作为变量，以术后肺部并发症概率作为函数构建预测模型。本申请通过获取与术后肺部并发症相关的数据以及建立好的预测模型，能够准确的得出心脏瓣膜手术后出现肺部并发症的概率，从而为手术治疗方案的制定提供了指导规避了风险。
一种基于极量运动试验评估 ppcs 风险方法

[发明专利]心电信号质量评估方法-CN202110167678.9有效
发明人：徐浩然;张政波;李涛;兰珂;武迪;麻琛彬;曹德森 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本申请公开一种心电信号质量评估方法，其包括以下步骤：对待评估的心电信号进行加窗拆分，得到经分割的心电信号；对该经分割的心电信号进行特征提取；将所提取的特征值输入到模型中，得到分类得分score1；利用阈值L1、L2比较所述分类得分score1，如果score1＝L2，该心电信号判断为类别1，为信号质量好；如果L1≤score1L2，该心电信号判断为类别2，信号质量中等；如果score1L1，采用均值滤波对所述经分割的心电信号进行去基线处理，然后对去基线后的经分割的心电信号进行特征提取，将所提取的特征值输入到所述经训练的心电信号质量评估模型中，得到分类得分score2，若score2＜L1，则该心电信号判断为类别3，信号质量差，若score2＞L1，则该心电信号判断为类别2，信号质量中等。
电信号质量评估方法

[发明专利]呼吸信号质量评估方法-CN202110167675.5有效
发明人：张政波;徐浩然;赵静;兰珂;王佳晨;麻琛彬;曹德森 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： A61B5/08 文献下载
摘要：本申请提出一种呼吸信号质量评估方法，其包括：对待评估的呼吸信号进行加窗拆分，得到经分割的呼吸信号；对该经分割的呼吸信号进行特征提取；将所提取的特征值输入到经训练的呼吸信号质量评估模型中，得到分类得分score；利用阈值L1、L2比较所述分类得分score，如果score＝L2，该呼吸信号判断为类别1，为信号质量好；如果L1≤scoreL2，该呼吸信号判断为类别2，信号质量中等；如果scoreL1，该呼吸信号判断为类别3，信号质量差。
呼吸信号质量评估方法

[实用新型]一种便于收卷的团扇-CN202222777154.4有效
发明人：黄晓瑜;兰珂;李辉;余林浩;陈新雨;黄清华 -专利权人：桂林信息科技学院
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： A45B27/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种便于收卷的团扇，涉及团扇技术领域。本申请包括一种便于收卷的团扇，包括扇骨、扇面和扇柄，扇柄一端固定安装有连接件，扇骨端部活动插接在连接件中心通孔内，扇骨内部转动安装有中心轴。本申请通过在扇骨与扇柄的连接处增加连接件连接，连接件能够对扇骨进行限位，使得扇骨与扇柄能够个更好的对接，方便平稳调整扇骨从扇柄中伸出的长度，适应不同的使用需求，通过弹力绳与扇面连接，弹力绳受力伸缩能够维持扇面的平整。在连杆内侧安装与边条连接的第一弹片和第二弹片的组合结构，维持拉杆位置的稳定，进而保持边条和连杆之间的夹角，使得扇面能够稳定保持在扇骨外部，组成稳定的团扇结构。
一种便于团扇

[发明专利]一种基于连续生理数据的个体化状态监测分析方法和设备-CN202010205811.0有效
发明人：张政波;都昌平;曹德森;徐浩然;兰珂 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本申请公开一种基于连续生理数据的个体化状态监测分析方法，其包括：在指标数据库G中，找到与所述输入向量最为接近的n个指标向量，构成矩阵D；对于矩阵D的每个指标向量xj，找到与其最为接近的n个指标向量并构成矩阵Dj；计算该输入向量与其估计向量之间的差值，作为第一差值Vre；计算矩阵D中的每个指标向量xj与其估计向量Vjest的差值，并构成差值库Gre；计算差值库Gre的均值μ1与方差∑1；计算差值库Gre的马氏距离平方最大值h：计算自由度为k的卡方分布0.95分位点的λ值；计算得到近似真实的协方差矩阵；计算马氏距离hre；然后通过自由度为k的卡方分布累积分布函数来计算SCI的具体数值。
一种基于连续生理数据个体化状态监测分析方法设备

[发明专利]一种术前基于睡眠阶段数据的术后肺部并发症概率预测方法-CN202310096690.4在审
发明人：郑捷文;兰珂;佘英佳;贺茂庆;郝艳丽 -专利权人：北京海思瑞格科技有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本公开属于肺部并发症预测领域，具体而言涉及一种术前基于睡眠阶段数据的术后肺部并发症概率预测方法，包括：获取被预测者术前生理临床特征数据组，所述术前生理临床特征数据组包括术前生理特征数据组和术前临床特征数据组；获取术前临床特征数据组包括，采集被预测者睡眠阶段的连续生理信号，基于部分所述连续生理信号提取被预测者术前临床特征数据；基于所述生理特征数据组和临床特征数据以预测函数得到预测的肺部术后并发症概率；其中为输入的被预测者特征数据形成的数组x的并发症概率，θ为特征系数形成的向量，为第n项特征数据对应的特征系数，x为特征数据形成的向量。以在术前方便且相对准确地评估肺部术后并发症的概率。
一种基于睡眠阶段数据术后肺部并发症概率预测方法

[发明专利]检测入睡点的方法-CN202110167676.X有效
发明人：张政波;李涛;王钊;兰珂;郝艳丽;曹德森 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本申请提出一种检测入睡点的方法，其包括：通过受试者的心电信号获得MP矩阵；通过MP矩阵获得状态转移点；通过该受试者的与所述心电信号同步的三轴加速度信号获得睡眠期；通过所述睡眠期，在所述状态转移点中确定入睡点。
检测入睡方法

[发明专利]一种量化人体生理状态的分析方法和设备-CN202010205805.5有效
发明人：张政波;曹德森;王钊;兰珂 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本申请的量化人体生理状态的分析方法，其包括：在指标数据库G中，找到与输入向量最为接近的n个指标向量，该n个指标向量构成矩阵D；利用找到优化参数w；利用优化参数w求得估计向量Vest，Vest＝Dw；对于矩阵D的每个指标向量xj，找到与其最为接近的n个指标向量并构成矩阵Dj，利用找到优化参数wj；利用优化参数wj求得估计向量Vjest，Vjest＝Djwj；计算该输入向量与其估计向量之间的差值，作为第一差值Vre；计算矩阵D中的每个指标向量xj与其估计向量Vjest的差值，作为第二差值；全部第二差值构成差值库Gre；根据第一差值Vre在差值库Gre中的分布情况，计算状态变化指数。
一种量化人体生理状态分析方法设备

[发明专利]基于可穿戴设备数据的静息心率计算方法-CN202210624522.3在审
发明人：范勇;张政波;兰珂;王佳晨 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： A61B5/0245 文献下载
摘要：本申请提出一种基于可穿戴设备数据的静息心率计算方法，其包括：数据预处理步骤：加速度静息判断步骤：利用三轴加速度信号差分和判断与该三轴加速度信号对应的心电信号是否为静息状态并确定心电信号的初步静息段，基于初步静息段的长短和间隔筛选出基于加速度信号的静息段；心率恢复判断步骤：自心电信号获得逐秒心率趋势；计算心率趋势下降上升拐点，该拐点即为心率恢复点；静息段心率计算步骤：心率恢复点到基于加速度信号的静息段的结束点为加速度联合心率的静息段；计算出加速度联合心率的静息段的静息心率；静息心率聚合步骤：将一天中所有加速度联合心率的静息段的静息心率使用中位数进行聚合，得到一天的静息心率。
基于穿戴设备数据心率计算方法

[发明专利]连续生理信号质量评估方法-CN202110177021.0在审
发明人：兰珂;郑捷文;郝艳丽;徐浩然;麻琛彬 -专利权人：北京海思瑞格科技有限公司
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本申请公开一种连续生理信号质量评估方法，其包括：通过加窗将原始生理信号进行分割；对经分割的信号进行预处理；该预处理包括去信号基线、带通滤波、中值滤波；对经预处理的信号进行特征值提取；将提取的特征值输入到预训练模型中，得到评分结果score；再根据设定的阈值L1、L2对评分结果进行判断，得到信号质量的评估结果；该预训练模型为孤立森林模型。
连续生理信号质量评估方法

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