[发明专利]基于张量分解的TWA多通道融合估计方法有效
| 申请号： | 201810621048.2 | 申请日： | 2018-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN109009088B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 叶昌荣;李国军;张德平;李国权;林金朝;周晓娜;田飞翔;乔金亮 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | A61B5/366 | 分类号： | A61B5/366 |
| 代理公司： | 成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙) 51250 | 代理人： | 陈千 |
| 地址： | 400065*** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于张量分解的TWA多通道融合估计方法，先获取多个通道的原始ECG信号，并通过预处理得到2‑心拍T波张量；然后对所得的2‑心拍T波张量进行张量分解与重构；然后进行T波交替波形提取，最后在T波内去噪声得到T波交替波形。该方法相对传统方法而言，利用了心拍域的波形信息进行信号的估计和噪声的抑制，具有更强的的噪声抑制性能，同时，在模型中给出时域上逐博变化的自由度，具有更强的波形估计性能和源信号拟合性能，此外，本方法得到的分解后TWA波形具有明显的多维特性，并且和背景T波维度具有对应关系，这对于进一步建立TWA三维矢量模型，提升TWA和相关病理认知具有一定促进和帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 张量 分解 twa 通道 融合 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于张量分解的TWA多通道融合估计方法，其特征在于包括以下步骤：S1：获取多个通道的原始ECG信号，并通过预处理得到2‑心拍T波张量；S2：对步骤S1所得的2‑心拍T波张量进行张量分解与重构；S3：T波交替波形提取；S4：T波内去噪声得到T波交替波形。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆邮电大学，未经重庆邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810621048.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 用于心电信号的特征波检测方法、装置、设备及存储介质-202210399147.7
- 李振齐;赵巍 - 广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
- 2022-04-12 - 2023-10-27 - A61B5/366
- 本申请揭示了一种用于心电信号的特征波检测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取心电信号；采用预设的特征波检测模型的特征提取模块，对所述心电信号进行波形特征提取，得到波形特征图；采用所述特征波检测模型的相位编码模块，将所述波形特征图映射到连续相位空间，得到相位特征图；采用所述特征波检测模型的特征波检测模块，对所述相位特征图进行特征波检测，得到特征波检测结果。从而实现了对相位关系的建模，避免出现离散点，并且不会拖慢算法运行速度。
- 基于张量分解的TWA多通道融合估计方法-201810621048.2
- 叶昌荣;李国军;张德平;李国权;林金朝;周晓娜;田飞翔;乔金亮 - 重庆邮电大学
- 2018-06-15 - 2023-10-24 - A61B5/366
- 本发明提供了一种基于张量分解的TWA多通道融合估计方法，先获取多个通道的原始ECG信号，并通过预处理得到2‑心拍T波张量；然后对所得的2‑心拍T波张量进行张量分解与重构；然后进行T波交替波形提取，最后在T波内去噪声得到T波交替波形。该方法相对传统方法而言，利用了心拍域的波形信息进行信号的估计和噪声的抑制，具有更强的的噪声抑制性能，同时，在模型中给出时域上逐博变化的自由度，具有更强的波形估计性能和源信号拟合性能，此外，本方法得到的分解后TWA波形具有明显的多维特性，并且和背景T波维度具有对应关系，这对于进一步建立TWA三维矢量模型，提升TWA和相关病理认知具有一定促进和帮助。
- 心电数据处理方法、装置、计算机设备与存储介质-202310451323.1
- 李小钦;黄庆玺;黄庆红;龙文瑶 - 毕胜普生物科技有限公司
- 2023-04-25 - 2023-09-29 - A61B5/366
- 本申请涉及一种心电数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取静息状态下的高频QRS包络曲线；根据高频QRS包络曲线确定目标导联数量、肢体导联平均峰值电压与QRS时限，及各导联的高频形态指数；目标导联数量为相应波峰数超过第一阈值、且相应高频形态指数大于或等于第二阈值的导联的数量；肢体导联平均峰值电压为各肢体导联对应的峰值电压的平均值；导联包括肢体导联与胸导联；将由QRS时限确定的权重与由各导联的高频形态指数确定的分值的和值相乘得到心衰风险评估分数；若目标导联数量超过第三阈值，根据肢体导联平均峰值电压与心衰风险评估分数确定心衰风险评估等级。采用本方法能够更为准确地评估心衰风险供医生参考。
- 一种基于U-Net网络的QRS复合波检测方法-202310417011.9
- 王丽荣;邱励燊;张淼 - 苏州大学
- 2023-04-19 - 2023-09-08 - A61B5/366
- 本发明涉及一种基于U‑Net网络的QRS复合波检测方法，包括利用干净心电信号与噪声相加，生成噪声心电信号，得到预训练数据；将噪声心电信号与相对应的干净心电信号作为预先构建的QRS复合波检测网络的输入与输出，预训练QRS复合波检测网络；所述QRS复合波检测网络是基于U‑Net网络构建；利用均方误差作为损失函数，训练预设次数后，输出网络参数；采集原始心电信号与对应的QRS复合波标签，利用网络参数初始化QRS复合波检测网络；将原始心电信号输入初始化后的QRS复合波检测网络中，不断减小网络输出结果与对应QRS复合波标签的Dice损失函数，经过预设次数的训练后，获取训练好的QRS复合波检测网络；获取待检测心电信号图，输入训练好的QRS复合波检测网络中，获取QRS复合波标签图。
- 一种心电信号通用多导联QRS波检测方法-202310427270.X
- 王丽荣;朱文亮;周靖杰;刘江旭;李子豪;鲁思思;刘星宇;李佳程 - 苏州大学
- 2023-04-20 - 2023-08-18 - A61B5/366
- 本申请提供了一种心电信号通用多导联QRS波检测方法，包括：获取待测试的多导联心电信号，将其Z‑score归一化之后输入心电信号通用多导联QRS波检测模型，该模型包括导联蒸馏模块和QRS波检测模块，导联蒸馏模块将导联输入的通道维度轴转换为宽度维度，将多导线信号转换成一个单通道图像，然后利用多个卷积单元对输入的待测试多导联心电信号进行特征提取和特征聚合得到最终的蒸馏信号，将所述蒸馏信号输入QRS波检测模块获取QRS波群的位置信息。
- 心电数据处理方法、装置、计算机设备与存储介质-202310451338.8
- 李小钦;黄庆玺;黄庆红;方红 - 毕胜普生物科技有限公司
- 2023-04-25 - 2023-08-15 - A61B5/366
- 本申请涉及一种心电数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取静息状态下的高频QRS包络曲线；根据高频QRS包络曲线确定目标导联数量与阳性导联数量；目标导联数量为相应波峰数超过第一阈值、且相应导联阳性指标指示为阳性的导联的数量；阳性导联数量为相应导联阳性指标指示为阳性的导联的数量；若目标导联数量超过第二阈值，根据阳性导联数量确定类型指标；根据高频QRS包络曲线按照类型指标确定相应参考特征；根据参考特征确定目标风险评估等级。采用本方法能够通过无创方式准确、高效地评估心肌炎风险，以供医生参考，以便于医生结合临床症状高效而准确地识别受测者的心脏健康状况。
- 一种基于心搏间期数据对QRS波类型进行标记的方法-202011355331.9
- 叶志刚;尹小红;袁胜兰;李方果;郑土宏;刘建斌;顾煜 - 深圳市科瑞康实业有限公司
- 2020-11-26 - 2023-07-14 - A61B5/366
- 本发明实施例涉及一种基于心搏间期数据对QRS波类型进行标记的方法，所述方法包括：连续获取多个第一QRS波群数据；根据心搏间期范围集合，对倒数第2个和最后1个第一QRS波群数据，进行第一QRS波类型标记处理，得到第一类型数据和第二类型数据；获取第二QRS波群数据；计算生成第二心搏间期数据；根据心搏间期范围集合、第二心搏间期数据、第一类型数据和第二类型数据，对第二QRS波群数据，进行第二QRS波类型标记处理，得到对应的第三类型数据。本发明实施例在心电监护设备的监护流程中增加对QRS波类型进行标记的处理流程，扩大了心电监护设备的信号识别范围，提高了心电监护设备对异常心搏信号的识别能力。
- 心电QRS波群检测方法及装置、电子设备和存储介质-202310543703.8
- 李钦策;何润南;刘阳;袁永峰;赵娜;张泽 - 哈尔滨工业大学
- 2023-05-15 - 2023-07-04 - A61B5/366
- 本公开涉及一种心电QRS波群检测方法及装置、电子设备和存储介质，涉及心电信号检测技术领域。所述的方法，包括：获取待检测的心电信号；基于所述待检测的心电信号中心电RR间期概率分布构建高斯混合模型对应的概率转移模型；基于所述概率转移模型及动态贝叶斯网络，对所述待检测的心电信号进行心电QRS波群检测。本公开实施例可实现心电信号的QRS波群检测。
- 一种基于多级平滑包络的QRS波检测方法及系统-202310093325.8
- 王凯;洪申达;耿世佳;魏国栋;章德云;傅兆吉;周荣博;俞杰;鄂雁祺 - 合肥心之声健康科技有限公司
- 2023-02-10 - 2023-06-06 - A61B5/366
- 一种基于多级平滑包络的QRS波检测方法及系统，包括：根据预处理生成的ECGpre数据构建聚类模型，对聚类模型指定簇上的ECG信号进行精细滤波，生成精细滤波后的ECG数据并记为ECG
- 一种心功能分析算法-202111413547.0
- 马孝权;黄武 - 成都泰盟软件有限公司
- 2021-11-25 - 2023-05-26 - A61B5/366
- 本发明公开了一种心功能分析算法，属于心功能分析技术领域，目的在于解决现有技术通过人为观察心电波形，得到心电波形对应的数值，导致识别精度不一、识别速度慢的问题。其基于波形特征，通过算法能有效且迅速的识别波形，得到统一规则下的数据。能够准确的识别QRS波群各时段信息，快速的获得波形大量QRS波群数据，且使用统一标准，避免因肉眼识别造成的精度不一的问题。本发明适用于心功能分析算法。
- 一种心电信号中QRS波的检测方法、装置、设备和存储介质-202010094040.2
- 赵巍;胡静;王红梅;贾东亚 - 广州视源电子科技股份有限公司
- 2020-02-11 - 2023-05-02 - A61B5/366
- 本发明实施例公开了一种心电信号中QRS波的检测方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：对采集到的心电信号进行预处理，得到若干段设定长度的样本信号；对样本信号进行特征提取，生成样本信号在三个尺度上的特征向量，三个尺度上的特征向量的长度分别为设定长度的二分之一、四分之一和八分之一；根据样本信号对应的特征向量构建预设长度的锚点，根据锚点的值确认样本信号中的候选区域以及候选区域的分数；将候选区域和特征向量输入到候选区识别模块，依次经过候选区识别模块的卷积层、激活层、批归一化层和线性全连接层的计算，输出一个二维向量表征候选区域中的QRS波和非QRS波。本方案实现了对复杂信号的精确处理，对新信号的快速适应。
- 一种心电信号中心拍的分析方法、装置、设备和存储介质-202010085728.4
- 赵巍;胡静;贾东亚;王红梅 - 广州视源电子科技股份有限公司
- 2020-02-11 - 2023-04-18 - A61B5/366
- 本发明实施例公开了一种心电信号中心拍的分析方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：对采集到的心电信号进行预处理，得到若干段设定长度的样本信号；对样本信号进行特征提取，生成样本信号在三个尺度上的特征向量；根据特征向量构建预设长度的锚点，根据锚点计算心拍的基准点位置；将每个心拍在对应的宽度范围内的特征向量输入到类型识别模块，依次经过类型识别模块的卷积层、激活层、批归一化层和线性全连接层的计算，输出一个五维向量，五维向量用于表征心拍对应属于五种心拍类型的概率。本实施例实现自动对模块进行同步训练，节约了训练时间。
- QRS波群位置确定方法、装置、设备及存储介质-202010117504.7
- 贾东亚;赵巍 - 广州视源电子科技股份有限公司
- 2020-02-25 - 2023-04-07 - A61B5/366
- 本申请实施例公开了一种QRS波群位置确定方法、装置、设备及存储介质，涉及心电检测技术领域，其包括：获取导联心电信号序列，导联心电信号序列包括至少一个QRS波群；利用编码神经网络模型对导联心电信号序列进行编码，以得到导联心电信号序列的第一语义特征向量；利用解码神经网络模型对第一语义特征向量进行解码，以得到QRS波群在导联心电信号序列中的位置信息。采用上述方法可以解决现有技术中通过手工设计特征使得QRS波群的检测抗噪能力弱的技术问题，利用机器学习的方式构建编码神经网络模型和解码神经网络模型，可以实现QRS波群的自动检测，且训练得到的模型无需手工设计特征，具有较优的性能、较好的泛化能力以及较强的抗噪能力。
- 一种群体心电图心律失常诊断方法-202210858236.3
- 程香荣;刘莉华;秦柯柯;张恒源;黄武 - 成都怡康科技有限公司
- 2022-07-21 - 2023-03-28 - A61B5/366
- 本发明公开了一种群体心电图心律失常诊断方法，包括：获取心电图的心电信号；识别心电信号中的R(i)波和确定R(i)波的位置；计算RR(i)间期时间；识别QRS(i)波群的时限特征参数；确定R(i)波的频率特征参数F(i)；识别P(i)波以及P(i)波的位置；根据P(i)波的位置识别心电信号的P波出现规律特征参数；确定心电信号的节律特征参数；输出心律失常诊断结果。本发明基于相量变换方法实现了R(i)波和P(i)波的准确识别，以及通过可靠的面积积分法实现QRS(i)波群时限是否宽大畸形的判定，并结合其他心电信号病理特征的识别，实现了可靠且实用的群体心电图心律失常的诊断。
- 一种心电信号的噪声检测方法及系统-202210342755.4
- 马亚全;王祥 - 深圳华清心仪医疗电子有限公司
- 2022-03-31 - 2023-03-24 - A61B5/366
- 本发明公开了一种心电信号的噪声检测方法及系统，方法包括：获取采集的心电信号，将心电信号转化为数字信号；基于宽窗口对所述数字信号进行检测，输出低频噪声的类型；基于窄窗口对所述数字信号进行检测，输出高频噪声的类型；根据所述低频噪声的类型和所述高频噪声的类型，输出噪声检测结果。本发明实施例采用宽窄窗口结合的方法进行心电信号噪声的检测，针对低频噪声变化慢的特点采用宽窗口进行检测，而针对高频噪声变化快的特点采用窄窗口进行检测，用于心电图信号的噪声检测，辅助用户进行心电图的诊断，减少误判的发生；具有运算速度快，检测结果精度高等特点。
- 一种确定QRS波群位置的方法、装置及计算机可读介质-202211320287.7
- 钱晓仑;马传龙;裴振涛;孟国柱 - 北京超思电子技术有限责任公司
- 2022-10-26 - 2023-01-31 - A61B5/366
- 本发明公开了一种确定QRS波群位置的方法、装置及计算机可读介质，具体包括：首先，对目标对象的原始心电信号进行预处理，得到高频信号和低频信号；其次，基于阈值法对高频信号对应的滑动平均频率信号进行检测，得到具有QRS波群的准极值对信号；最后，沿着第一极值信号对应的时间轴反方向上查找QRS波群的起始位置所在的第一区间，则将第一区间中满足第一预设条件的低频信号所对应的时间点确定为QRS波群的起始位置；沿着第二极值信号对应的时间轴反方向上查找QRS波群的终止位置所在的第二区间，则将第二区间中满足第二预设条件的低频信号所对应的时间点确定为QRS波群的终止位置。由此，提高了QRS波群位置检测的准确率。
- 一种QRS波群的检测方法及装置-202211320290.9
- 钱晓仑;马传龙;裴振涛;孟国柱 - 北京超思电子技术有限责任公司
- 2022-10-26 - 2022-12-23 - A61B5/366
- 本发明公开了一种QRS波群的检测方法及装置，该方法一具体实施方式包括：首先，对目标对象的原始心电信号进行预处理，得到高频信号；并将高频信号按照预设时间窗口计算滑动平均值，得到平均频率信号；之后采用双阈值法对平均频率信号依次进行检测，得到准极值对信号；其中，准极值对信号包括极大值信号和极小值信号；最后若准极值对信号满足第一预设条件，则确定准极值对信号具有对应的QRS波群。由此，本实施例能够基于双阈值法对心电信号进行检测，并基于第一预设条件判断检测后所获得的准极值对信号是否具有对应的QRS波群，提高了QRS波群检测的准确率，解决了现有技术中由于心电信号幅度波动较大导致QRS波群检测不准确的问题。
- 一种基于目标检测的心电图分析方法及装置-202110379629.1
- 田禾;任天令 - 大同千烯科技有限公司
- 2021-04-08 - 2022-11-18 - A61B5/366
- 本发明提供了一种基于目标检测的心电图分析方法，心电图分析方法包括用获取的样本心拍数据构建目标检测模型，将待分析心电信号输入目标检测模型，获取分析结果，构建的目标检测模型包括以下步骤：将获取的样本心拍数据转换为二维图像，对二维图像进行初步特征提取，输出原始图像的特征图；对原始图像的特征图进行融合和提取，输出最终特征图；对最终特征图进行运算完成回归和分类，输出若干组QRS复合波位置、心拍类别和置信度；对输出的QRS复合波位置、心拍类别和置信度进行筛选，输出分析结果；本发明提供的方法，缓解人工提取特征以及特征受R峰检测精度影响的问题，无需人工检测QRS复合波以及提取特征也可作为模型输入并得到分析结果。
- 多导联QRS波群检测方法、装置、设备及存储介质-202010117503.2
- 贾东亚;赵巍 - 广州视源电子科技股份有限公司
- 2020-02-25 - 2022-11-04 - A61B5/366
- 本申请实施例公开了一种多导联QRS波群检测方法、装置、设备及存储介质，涉及心电检测技术领域，其包括：获取多导联心电信号中每个单导联心电信号对应的QRS波群位置概率序列；融合各QRS波群位置概率序列得到融合概率序列；按照设定计算规则处理融合概率序列中处于滑动窗口范围内的各第一采样点得到融合概率序列的积分序列；基于积分序列中各第二采样点对应的第一数值得到多导联心电信号的QRS波群检测结果。采用上述方法可以解决现有技术中检测QRS波群时没有充分挖掘多导联心电信号包含的信息，使得检测结果正确率有限的技术问题，通过积分序列确定QRS波群检测结果，有效考虑了多导联心电信号包含的信息，可以更准确的检测出多导联心电信号中的QRS波群。
- 一种基于奇异值分解的心电信号中肌电噪声去除方法-202210730311.8
- 刘星谷;王竹卿;刘童 - 四川大学
- 2022-06-24 - 2022-11-01 - A61B5/366
- 本发明公开了一种基于奇异值分解的心电信号中肌电噪声去除方法，具体包括以下步骤：S1、合成噪声心电信号：合成噪声信号主要用于验证算法的有效性以及评价降噪效果，使用干净心电信号和肌电噪声在不同放大系数上叠加合成污染程度不同的模拟噪声信号；S2、寻找心电信号QRS波：寻找心电信号QRS波提取心电信号主要特征，心电信号包含P波、T波、QRS波等，本发明涉及心电信号降噪技术领域。该基于奇异值分解的心电信号中肌电噪声去除方法，相比于传统降噪方法，本方法在心电信号被噪声污染严重时具有强大降噪效果，其输出信噪比、噪声提升都比小波变换阈值法、带通滤波器高，代表更强降噪能力，同时均方根误差比传统方法小，说明其失真较小。
- 运动心电数据分析方法、装置、计算机设备与存储介质-202210646515.3
- 黄庆红 - 毕胜普生物科技有限公司
- 2022-06-09 - 2022-10-21 - A61B5/366
- 本申请涉及一种运动心电数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取并分析运动心电数据得到高频QRS波形曲线；从高频QRS波形曲线上选取运动阶段的起始点与结束点分别作为第一参考点与第二参考点；或，从高频QRS波形曲线中选取候选波形曲线，选取候选波形曲线上均方根电压最大的第一参考点，在第一参考点后选取均方根电压最小的第二参考点；或，选取候选波形曲线上均方根电压最大的第一参考点，选取运动阶段的结束点作为第二参考点；根据第一参考点、第二参考点与高频QRS波形曲线确定波形下降区域面积；根据波形下降区域面积确定关注级别。采用本方法能够提高心脏健康状况的识别准确性。
- 定位QRS-T波参考水平的方法、系统、设备及介质-202210797009.4
- 梁威;王之翰 - 长沙博为软件技术股份有限公司
- 2022-07-08 - 2022-10-04 - A61B5/366
- 本发明公开了一种定位QRS‑T波参考水平的方法、系统、设备及介质，方法包括：获取输入信号；根据输入信号的PR段时长和PR段采样数判断输入信号的PR段是否满足一元线性回归条件，若输入信号的PR段满足一元线性回归条件，将输入信号进行滤波，得到带通滤波信号；将带通滤波信号的PR段进行一元线性回归，得到一元线性回归方程；根据一元线性回归方程判断带通滤波信号的PR段是否存在特殊波形；若带通滤波信号的PR段不存在特殊波形，判断带通滤波信号的PR段是否倾斜，若带通滤波信号的PR段不存在倾斜，根据一元线性回归方程定位QRS‑T波参考水平。多轮决策判断PR段是否适用，并提高定位QRS‑T波参考水平的精度。
- 基于特征模板匹配的QRS波群检测方法、装置、介质及设备-202111542679.3
- 王凯;洪申达;耿世佳;魏国栋;章德云;俞杰;傅兆吉 - 安徽心之声医疗科技有限公司
- 2021-12-16 - 2022-09-27 - A61B5/366
- 本发明公开了一种基于特征模板匹配的QRS波群检测方法、装置、介质及设备，属于心电学技术领域。首先对心电信号进行预处理，然后使用预处理后的信号进行特征转换；再选择可靠的经典检测算法对QRS波群进行严格地阈值筛选，使得QRS波群的误报率极低；之后使用筛选出的QRS波群制作多类特征模板；进而再用降低阈值的经典检测算法筛选待匹配的QRS波群，保持极低的漏报率；最后使用多类特征模板对候选QRS波群进行相似度匹配计算，并进行阈值划分，再将结果中的QRS波群重采样至原始频率即可。本发明采用多类QRS波群模板和多种波形特征相结合的方法，相对于现有技术，在保持较高检测准确率的同时有效地提高检测速度。
- 窦性与交界性异位心搏聚类方法、装置、设备和介质-202210587628.0
- 于小林;陈俊;周忠军 - 深圳邦健生物医疗设备股份有限公司
- 2022-05-27 - 2022-09-23 - A61B5/366
- 本发明公开了窦性与交界性异位心搏聚类方法、装置、设备和介质，包括：先获取窄QRS心搏。再识别目标心搏的R波峰值点，并基于目标心搏的R波峰值点向时间减少的方向搜寻P波峰值点，从而得到PR间期。然后对第i心搏进行判别。若第i心搏的PR间期在预设的PR间期范围内，则将第i心搏确定为窦性心搏。若第i心搏未被确定为窦性心搏，则识别第i心搏中的主体PR间期，并识别第i心搏中的窦性P波和非窦性P波，若这些识别结果满足任一预设的交界性异位心搏确定条件，则将第i心搏确定为交界性异位心搏；最后，将第i心搏确定为问题心搏。再进行循环的判别，直至i大于窄QRS心搏的数量，从而把这两类窄QRS心搏进行精确聚类和判别，缩短分析时间。
- 心拍信号基准点确定方法、心拍类型识别方法及装置-202110260893.3
- 赵巍;李振齐;胡静 - 广州视源电子科技股份有限公司;广州希科医疗器械科技有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
- 2021-03-10 - 2022-09-20 - A61B5/366
- 本发明公开了一种心拍信号基准点确定方法、心拍类型识别方法及装置。在获取心电信号后，对心电信号进行特征提取，得到心电信号在多个不同尺度的特征图，基于特征图确定QRS波群的概率图，概率图中概率值大于概率阈值的局部极大值点表示QRS波群的位置信息的候选点，针对每一QRS波群，从多个概率图中筛选出概率值最大的候选点作为表示QRS波群的位置信息的目标点，以及目标点对应的特征图作为目标特征图，基于目标特征图上的区域特征图确定QRS波群所属的心拍信号的基准点。无需基于预设锚点和锚框进行检测，只需基于目标特征图上的区域特征图确定QRS波群所属的心拍信号的基准点即可，节省了计算资源，提高了基准点的检测效率。
- 基于深度自编码器的QRS波群形态识别方法和装置-201911391621.6
- 朱俊江;濮玉;陈红岩;林彩梅 - 上海数创医疗科技有限公司
- 2019-12-30 - 2022-09-06 - A61B5/366
- 本申请涉及一种基于深度自编码器的QRS波群形态识别方法和装置，以不同形态类型QRS波群形成若干训练集，并分别训练构建多个深度自编码器模型，而后新的待测心拍分别输入到训练好的所有深度自编码器模型中，通过对比输入与输出的均方误差，选取均方误差中的最小值来确定QRS波群的形态类型，使得本申请的基于深度自编码器的QRS波群形态识别方法和装置具有识别准确度高，不依赖判断者经验的优点。
- 一种基于手持式单导心电检测仪的12/18导联测量方法-202210581701.3
- 王荣;石钟阳 - 王荣;山东力天世纪医疗科技有限公司
- 2022-05-26 - 2022-08-16 - A61B5/366
- 本发明公开了一种基于手持式单导心电检测仪的12/18导联测量方法，手持式单导心电检测技术领域，本发明能够采用12/18导联心电图测量方法，并将检测信号远程上传至服务器中，从而实现院外对心血管疾病的管理，以期做到对疾病早发现、早预防、早治疗，且通过处理终端对心电数据进行处理的方式，无需医生进行实时查看，即可根据接收信号进行分析处理，减轻医护人员负担，且分析处理的过程中通过多部除噪、滤波处理，保障心电信号的有效传输，并加以Adaboost分类器、Canny算法分类器和FCN算法分类器对接收到的心电信号进行特征提取，再经由多特征卷积神经网络进行训练，实现了对心电信号中多特征信号分类的准确度，提升心电信号检测精度。
- 动态心电图遗漏QRS波批量分析方法及系统-202210394261.0
- 方健;王胜;李洁 - 无锡市中健科仪有限公司
- 2022-04-15 - 2022-08-05 - A61B5/366
- 本发明提供一种动态心电图遗漏QRS波批量分析方法，其可以协助临床医生批量找到遗漏的QRS波，同时批量修改正补回遗漏QRS波，极大的提高了心电图分析的效率。其通过构建叠加QRS波形图和QRS波标记数量柱状图，通过将叠加QRS波形图中QRS峰值波形处的心拍总数M和QRS波标记数量N进行比较，批量找到所有QRS标记遗漏的区域，无需临床人员人工逐条查找，极大的提高了心电图分析的效率。同时，本发明也公开了一种动态心电图遗漏QRS波批量分析系统。
- 心电图信号中QRS波识别方法、装置、设备和存储介质-202110099334.9
- 赵燕洁 - 浙江荷清柔性电子技术有限公司
- 2021-01-25 - 2022-07-26 - A61B5/366
- 本发明提出一种心电图信号中QRS波识别方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：采用高通和/或低通滤波方式，对采集的心电图信号进行滤波处理，以得到滤波后的心电图信号；采用隔点差分的方式，对滤波后的心电图信号中符合设定间隔的间隔采样点进行采样值差分，以得到隔点差分后的心电图信号；对隔点差分后的心电图信号顺序进行二次采样值差分、采样值平方处理和积分滤波，以得到待识别的心电图信号；对待识别的心电图信号进行QRS波识别，以确定QRS波的波峰位置。由此，可以降低T波被误识别为QRS波的概率，提升QRS波识别结果的准确性。
- 一种QRS波检测方法、装置及电子设备-202011339363.X
- 徐平;吕晓;黄茂林;盖彦蓉 - 联想（北京）有限公司
- 2020-11-25 - 2022-07-26 - A61B5/366
- 本申请公开了一种QRS波检测方法装置及电子设备，其中方法包括：对待检测的心电信号中各待检测位置处的子波信号进行聚类处理，获得若干子波集合；在所述子波集合的个数为两个的情况下，对所述两个子波集合中的各子波信号进行信号分解，获得信号分解后的子波信号；基于分解后的子波信号确定目标检测阈值；基于所述目标检测阈值对各所述分解后的子波信号进行检测，确定出目标QRS波。本申请通过对预检测出的QRS波进行聚类，然后对聚类获得的两类信号进行信号分解，并重新确定检测阈值，从而能够对预检测出的QRS波进行进一步检测，以从预检测出的QRS波中准确的确定出目标QRS波和干扰波，提高了QRS波检测的准确率。
- 专利分类
