专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]实现测量的方法和装置-CN201610867043.9有效
  • 沈东雪;张在阳 - 深圳市理邦精密仪器股份有限公司
  • 2016-09-29 - 2022-03-08 - A61B5/318
  • 本公开揭示了一种实现测量的方法和装置。所述方法包括:根据配置的标准模式进行数据采集,得到标准模式对应的数据;切换标准模式至附加模式;进行附加模式下的数据采集,得到附加模式对应的数据;整合所述标准模式和附加模式对应的数据由此,便在标准模式的基础上额外附加多测量,即附加模式下的数据采集,得到两份数据,进而,动输出测量的数据,在基于常规的测量进行了额外附加的测量时
  • 实现多导联心电测量方法装置
  • [发明专利]数据的分类处理方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202210233060.2有效
  • 徐啸 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2022-03-09 - 2023-06-23 - A61B5/318
  • 本发明涉及人工智能及数字医疗领域,并提供了一种数据的分类处理方法、装置、存储介质及计算机设备。其中方法包括:获取待测用户的单数据,并通过单数据处理模型,得到单数据的分类预测概率;根据单数据的分类预测概率,对单数据进行分类处理,得到单数据的分类结果;当单数据的分类结果为第二分类结果时,获取待测用户的数据,并通过多数据处理模型,得到数据的分类预测概率;根据数据的分类预测概率,对数据进行分类处理,得到数据的分类结果。上述方法可以提高通过单设备对数据进行分类处理的准确性。
  • 数据分类处理方法装置存储介质计算机设备
  • [实用新型]一种无线采集设备-CN201921704007.6有效
  • 陶海兵 - 陶海兵;南京擎卡软件科技有限公司
  • 2019-10-12 - 2020-10-30 - A61B5/0402
  • 本实用新型公开了一种无线采集设备,包括采集设备本体和盒子,采集设备本体包括上肢模块、下肢模块和胸模块,上肢模块、下肢模块和胸模块用于无线传输,盒子与上肢模块、下肢模块和胸模块之间性连接,用于存放模块,给模块充电,盒子通过无线网络与后台进行数据传输。本实用新型采用无线连接,数据传输的效率和准确率高;灵活组合进行单,三,五,十二数据采集,数据信息的采集更加准确;本实用新型的制作成本低廉,性能优良,适应医学领域的分析,研究,健康指导等
  • 一种多导联无线采集设备
  • [发明专利]一种电信号传输方法-CN202310257110.5有效
  • 匡明;杨文林;李刚;张阳萍;刘晓华 - 杭州康晟健康管理咨询有限公司
  • 2023-03-17 - 2023-06-06 - A61B5/318
  • 本发明公开了一种电信号传输方法,其中所述方法包括:采集装置广播发送自身剩余电量信息;采集装置基于剩余电量信息的比较确定自身为节点设备则广播建立连接请求,否则监听建立连接请求;节点设备同时接收所有非节点设备发送的电信号,将所述非节点设备发送的电信号和所述节点设备采集的电信号处理后打包形成电信号数据包,所述电信号数据包内添加有多项附加信息;节点设备将所述数据包发送至管理装置,管理装置恢复并同步显示所有心电信号通过本发明的方法实现信号设备的功耗管理,无需手动输入操作对使用者友好,对不同电信号进行时间纠偏,提高病情判断的准确度。
  • 一种多导联心电信号传输方法
  • [发明专利]智能穿戴式安放及识别装置及其方法-CN201711374565.6在审
  • 曹贵梅 - 曹贵梅
  • 2017-12-19 - 2018-04-13 - A61B5/0408
  • 本发明公开了一种智能穿戴式安放及识别装置及其方法,该装置包括穿戴体、贴片、内置在穿戴体内的皮肤触点干式电极和多组对应型号位置放置的型号识别装置;皮肤触点干式电极与型号识别装置的电极触点之间采用柔性导电材料连接,贴片具有与型号识别装置的电极触点相匹配的电极,贴片还内置有I/O读取模块;贴片通过电极与电极触点的配合而定位和放置于型号识别装置上,从而实现两者通。本发明结构简单合理,型号识别装置可以对该贴片进行定位和识别,而该贴片可以读取型号识别装置所识别的类型,并在相关设备(采集器)上显示,因而使用方便。
  • 智能穿戴式导联安放识别装置及其方法
  • [发明专利]一种基于向量拍分类方法及装置-CN202110267983.5有效
  • 汪巧群;李毅 - 咸宁职业技术学院;武汉中旗生物医疗电子有限公司
  • 2021-03-12 - 2022-07-12 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种基于向量拍分类方法及装置,所述方法包括:同步采集各电信号,分别从各电信号中寻找R点,并根据各R点位置进行信号融合和信号分割,确定多个同步拍信号;根据同步拍信号和预设的转换矩阵,确定对应的空间向量环;将空间向量环投射都不同的平面上,生成对应的平面向量环;将同步拍信号、空间向量环和平面向量环分别输入至对应的训练完备的分类模型,输出对应的拍分类概率;根据多个拍分类概率的加权结果,确定同步拍信号对应的最终拍分类概率。本发明综合所有来进行拍分类,通过多综合的方式从不同方向综合对拍进行分类。使拍分类更准确。
  • 一种基于向量分类方法装置
  • [发明专利]电极贴-CN201911170797.9在审
  • 邓晓菲;孙洪雨 - 武汉中科医疗科技工业技术研究院有限公司
  • 2019-11-26 - 2020-02-28 - A61B5/0408
  • 本申请涉及一种电极贴。所述电极贴包括电极贴基体、信号处理单元、至少一个固定电极和至少一个活动电极。所述电极贴基体包括贴合皮肤面。所述信号处理单元设置于所述电极贴基体。所述固定电极与所述信号处理单元连接。所述活动电极与所述信号处理单元连接。所述活动电极相对于所述电极贴基体活动设置。所述电极贴通过对准所述电极贴基体在人体的位置即可对准所述固定电极在人体的位置,所述活动电极能够根据人体差异灵活调整采集的位置,因此所述电极贴具有贴附位置准确,使用方便快捷的优点。
  • 多导联心电电极
  • [发明专利]电信号的类型识别方法、系统及辅助系统-CN202310400960.6有效
  • 赵韡;周亚;袁靖;刁晓林;霍燕妮 - 中国医学科学院阜外医院
  • 2023-04-14 - 2023-07-28 - A61B5/318
  • 本申请公开了一种电信号的类型识别方法、系统及辅助系统,首先通过数据采集模块获取电信号以及与其中部分电信号相关联的患者特征信息与电信号类型标签,再依次输入数据预处理模块和数据集划分模块分别完成数据预处理和数据集划分,然后经由模型生成模块训练并存储自监督模型,最后当服务计算模块接收到电信号的类型识别请求时,自动调用已训练的自监督模型,基于请求携带的数据获得与设定的各种电信号类型对应的概率信息,同时可调用心判读模块内置的判读模型对心电图进行判读本申请方法及系统,能够基于更少的标签数据训练得到电信号的类型识别模型,同时提高模型识别准确性。
  • 多导联心电信号类型识别方法系统辅助
  • [发明专利]基于特征融合的电信号标签分类方法-CN202310746383.6在审
  • 孙明;田玲;闫科;单荣臻;夏宇昂;邓博文 - 电子科技大学
  • 2023-06-21 - 2023-09-15 - A61B5/318
  • 本发明公开了一种基于特征融合的电信号标签分类方法,包括:S1:采集电信号数据;S2:对电信号数据进行预处理,得到预处理后的电信号;S3:分别提取预处理后的电信号的HRV特征、深度空间特征和深度时序特征;S4:融合HRV特征、深度空间特征和深度时序特征,得到融合特征;S5:利用全连接层和Sigmoid层对融合特征进行处理,得到电信号的标签分类结果。本发明利用了不同结构之间的互补能力,提取和有效融合电信号各的特征,实现了不同角度间的信息互补,获得了更具表征性的电信号特征,有效地提高数据的标签分类的准确性。
  • 基于特征融合多导联心电信号标签分类方法
  • [发明专利]基于融合神经网络的标签心律失常分类方法-CN202310524265.0在审
  • 刘澄玉;吴菁;李建清 - 东南大学
  • 2023-05-10 - 2023-07-28 - A61B5/363
  • 本发明公开了一种基于融合神经网络的标签心律失常分类方法,具体步骤为:将原始电信号经过预处理后输入到由卷积神经网络构成的局部特征提取模块进行电信号的局部显著性特征提取。将卷积神经网络提取到的浅层电信号特征输入到循环神经网络构成的时序特征提取模块进行电信号的时序特征提取。融合心局部显著性特征与时序特征,形成最终用于分类的特征。将融合后的特征输入线性分类层,输出标签类别。使用推广至多标签场景的Softmax结合交叉熵损失函数,进行网络训练。本发明能同时提取电信号的局部显著特征以及时序特征,并能缓解标签数据集数据不平衡问题,具有良好的表现性能。
  • 基于融合神经网络标签多导联心律失常分类方法

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