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[实用新型]一种居家体检仪-CN201921582206.4有效
发明人：胡海峰;张晓朋;马丽;孙建勇;周志青;喻恒;王飞飞 -专利权人：平顶山学院
申请日： 2019-09-23 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： A61B5/0402 文献下载
摘要：本实用新型涉及体检设备领域，具体涉及一种居家体检仪，包括：壳体，壳体内设置有多参数控制板、存储器、电池组、通信模块以及用于进行血压监测的血压模块，多参数控制板上电连接有指纹识别模块、血氧监测模块、体温监测模块、血糖监测模块、心电监测模块以及电源开关，血压模块、存储器和通信模块均和多参数控制板电连接。本方案集成了血压、血氧、血糖、体温、心电五种常规监测模块，能够对五种体征参数进行监测。
一种居家体检

[实用新型]一种可视听诊器-CN201020698340.3有效
发明人：余文兵;李旭;刘学强;徐峰 -专利权人：北京超思电子技术有限责任公司
申请日： 2010-12-27 - 公布日： 2011-08-03 - 主分类号： A61B7/04 文献下载
摘要：本实用新型提供一种可视听诊器，其中，包括听诊头和听筒；听诊头包括：支架；中央处理器，中央处理器设置在所述支架上；用于检测心音参数的心音传感器设置在所述支架的第一表面上；用于检测心电参数的4片心电测量电极环绕所述心音传感器设置在所述支架的第一表面上；用于显示所述人体生理参数的显示器，显示器固定在支架的第二表面上。本实用新型中的可视听诊器，通过将4片心电传感器102环绕设置在心音传感器的周围，方便对心脏部位的定位，提高检测心电参数或心音参数的准确性，通过分别在听筒和听诊头上设置无线收发单元，听筒和听诊头可以通过无线方式来传输信号，以将人体生理参数发送到手机、计算机等通讯终端上，以方便远程会诊。
一种可视听诊器

[发明专利]一种基于三维心电叠加图的心电图分析方法-CN202211565814.0在审
发明人：方健;陈洪;王胜;李洁 -专利权人：无锡市中健科仪有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： A61B5/346 文献下载
摘要：本申请提供基于三维心电叠加图的心电图分析方法，其能够针对海量的动态心电图数据，实现快速地定位全心搏中存在异常的P波和T波的样本数据，同时方法简单形象，容易掌握。其构建三维心电波叠加图，通过三维心电波叠加图将波形叠加图、色谱图、特征参数散点图和样本图之间建立图形对应关系；通过心电叠加图快速找到幅度变化剧烈的QRS波，通过色谱图快速找到明显变化P波或/和T波，定位到有异常嫌疑的数据；设计基于特征参数和时间表示的特征参数散点图，弥补色谱图中心电波的电压幅度被转换成颜色的深浅导致的观察困难问题，通过特征参数散点图对每个心拍数据的心拍特征参数值进行确认，结合样本图对每个嫌疑数据确认，最终定位到异常数据
一种基于三维叠加心电图分析方法

[实用新型]一种基于远心摄像头的眼镜参数测量仪-CN201821416699.X有效
发明人：孔繁鹤 -专利权人：孔繁鹤
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G01M11/02 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种基于远心摄像头的眼镜参数测量仪，包括底座和控制器，所述底座的上表面设有检测区域，所述底座上设有支撑臂，所述支撑臂远离所述底座的一端朝向所述检测区域可拆卸设置有远心摄像头，所述底座的一侧表面设有电路接口，所述控制器分别与所述远心摄像头、键盘和显示屏电连接，所述电路接口分别与所述控制器和显示屏电连接。本实用新型的基于远心摄像头的眼镜参数测量仪，通过远心摄像头获取待测眼镜图像信息，并通过图像处理算法确定待测眼镜的光学中心参数值，检测方便、效率高，无需依赖检测人员的经验，检测精度高。
摄像头远心底座参数测量仪控制器眼镜本实用新型电路接口检测区域电连接支撑臂显示屏检测图像处理算法可拆卸设置光学中心眼镜图像上表面键盘

[发明专利]动态心电图分析方法、心电监测设备以及存储介质-CN202010399138.9在审
发明人：欧凤;邱四海;范健威;黄少雄;周峰 -专利权人：深圳市理邦精密仪器股份有限公司
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： A61B5/346 文献下载
摘要：本申请涉及心电监测技术领域，具体公开了一种动态心电图分析方法、心电监测设备以及存储介质，该方法包括：采集若干个导联的心电信号；基于分析参数评估导联的心电信号的信号质量；根据导联的心电信号的信号质量的评估结果，判断是否对导联的心电信号进行分析。通过上述方式，能够根据导联的心电信号的信号质量，判断是否对导联的心电信号进行分析。
动态心电图分析方法监测设备以及存储介质

[发明专利]基于生理和行为指标的帕金森病症状定量化评估方法-CN202010457829.X有效
发明人：盛雨辰;易飞舟;冯皓;曾雪枚;刘姗姗;袁礼琨;柯燕琳 -专利权人：复嶂环洲生物科技（上海）有限公司
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： A61B5/389 文献下载
摘要：该方法包括：利用长时间自由活动状态监测方法获取的运动、肌电、脑电、心电参数数据；利用患者日记和医生日记记录的运动状态对区间进行标定；利用定量评估规范化流程分别获取运动、肌电、脑电、心电参数数据；对所述信号的运动学及电生理学参数进行分析处理并进行量化定级；对信号分类进行统计学分析，分析各参数与UPDRS量表评分的可靠性，相关性，特异性及敏感性；分别建立基于多参数的帕金森病开关期和症状判别模型。
基于生理行为指标帕金森病症状量化评估方法

[发明专利]一种心电数据实时分析诊断预警云系统-CN201910952124.2在审
发明人：逯鹏;奚昊;王汉章;张亚彬;高杨;胡艳华;赵倩倩;漆连鑫;汪盈盈;韩昕哲 -专利权人：郑州大学
申请日： 2019-10-09 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： A61B5/0402 文献下载
摘要：本发明公开了一种心电数据实时分析诊断预警云系统，包括心电数据采集终端、外接设备、基于web的用户交互界面、后端核心服务器群组、心电诊断算法。所述的心电数据采集终端主要包括Holter，无线心电贴，心电手环三种设备，用于人体生理参数的采集；所述的外接设备与心电数据采集终端相连，接收心电数据后传给后端核心服务器群组；所述的基于web的用户交互界面由患者端，医生端，管理员端三部分构成，向后端核心服务器群组发送操作请求，接收并显示响应数据；所述的后端核心服务器群组由多个功能处理服务器组成，用于心电数据的接收，转发，持久化存储；所述的心电诊断算法主要包括深度学习算法，小波分析算法，形态分析算法，用于心电数据的诊断。
核心服务器心电数据群组算法心电数据采集用户交互界面外接设备心电诊断终端发送操作请求人体生理参数持久化存储诊断功能处理实时分析无线心电响应数据小波分析形态分析学习算法云系统手环向后心电服务器预警转发采集医生

[发明专利]单导联心电信号房颤自动检测方法-CN202010745421.2在审
发明人：李来国;刘通;臧睦君;刘胜强;刘澳伟 -专利权人：鲁东大学
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： A61B5/046 文献下载
摘要：本发明公开了一种单导联心电信号房颤自动检测方法，它包括：1）提取原始心电信号的R波顶点；2）截取心拍心电数据，生成心拍心电信号样本；3）搭建心拍心电信号的卷积神经网络模型；4）训练卷积神经网络的参数；5）对测试集样本进行自动识别；运用现代的卷积神经网络算法对心拍心电数据进行底层卷积，随后对心拍心电数据底层卷积所得到的特征进一步进行高维特征的高层融合，得到最终特征进而输入到分类器进行分类得到心拍心电数据分类结果然后通过对每一条单导联心电信号的所有心拍心电数据分类结果进行处理，得到单导联心电信号的预测类别；此方法对单导联心电信号的识别得到了较高的准确率；其中房颤信号的识别的准确率可达到99.84%。
单导联心电信号房颤自动检测方法

[发明专利]一种智能人体健康参数测量装置和人体健康参数测量方法-CN201811561520.4在审
发明人：杨佳威;葛华勇;王海杰;应国宏;杨肖南 -专利权人：杭州暖芯迦电子科技有限公司
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： A61B5/0402 文献下载
摘要：本发明提供一种随时可实现准确和方便测量的智能人体健康参数测量装置和人体健康参数测量方法。该装置和方法可灵活地应用在各类人体经常性接触的日常场所，如马桶、方向盘和沙发等，方便人们随时随地获取健康参数。包括处理模块、电极模块、模拟开关、心电信号检测模块和人体成分检测模块；所述的处理模块和模拟开关电连接；所述的心电信号检测模块和人体成分检测模块分别与模拟开关电连接；所述的心电信号检测模块和人体成分检测模块分别与电极模块电连接
人体健康参数人体成分检测心电信号检测电极模块模拟开关电连接测量装置处理模块测量健康参数智能电极方向盘马桶沙发灵活应用

[发明专利]基于LSTM神经网络心电提取方法、系统、设备及介质-CN202011072931.4在审
发明人：钱龙;王文波 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属心电监测技术领域，公开了一种基于LSTM神经网络心电提取方法、系统、设备及介质，采用GA对LSTM网络的超参数作寻优处理，得出学习率、隐层神经元数和训练次数的最佳组合；利用寻优的参数组合构建的GA‑LSTM模型作为母体胸部心电信号与腹壁混合信号之间的非线性变换函数；在此基础上应用非线性变换函数计算母体胸部信号的最佳估计；从母体腹壁的混合信号中进行分离，即可分离提取得到最佳的胎儿心电信号的估计。本发明出的心电信号提取模型可以获取更为清晰的胎儿心电信号。
基于 lstm 神经网络提取方法系统设备介质

[发明专利]一种基于深度学习的心电参数计算方法-CN202010936006.5在审
发明人：吴健;俞洪蕴;郑向上;陈潇俊 -专利权人：浙江大学山东工业技术研究院
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明属于医疗数据技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的心电参数计算方法。一种基于深度学习的心电参数计算方法，包括以下步骤：S1、数据集构建；S2、标签预处理；S3、数据集标准化及扩充；S4、模型训练；S5、模型验证，根据第二标签预测点位所属的波段，并将预测的波段与第一标签的波段进行对比本发明所要解决的技术问题是实际应用中心电数据的波段切分主观性强、变异度大、受采集环境影响过大、以及传统方法适应性差和准确率有待提升等问题，提供一种基于深度学习的心电参数计算方法。
一种基于深度学习参数计算方法

[发明专利]一种手指部位多参数生理信号采集装置-CN202010076868.5在审
发明人：赵起超;杨苒;李召 -专利权人：北京津发科技股份有限公司
申请日： 2020-01-23 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： A61B5/0205 文献下载
摘要：一种手指部位多参数生理信号采集装置，包括：心率数据采集模块，包括心率数据采集单元和光电信号处理单元，所述光电信号处理单元用于获取所述心率数据采集单元采集的光电信号并得到心率数据和血氧数据；心电数据采集模块，包括心电数据采集单元和心电数据处理单元，所述心电数据处理单元用于将所述心电数据采集单元获取的心电信号进行模数转换并得到心电数据；皮电数据采集模块，用于获取皮电信号并进行模数转换得到皮电数据；皮温数据采集模块，用于获取皮温信号并进行模数转换后得到皮温数据；以及处理器，分别与所述心率、心电、皮电和皮温数据采集模块连接，用于对所述心率、心电、皮电和皮温数据进行处理后得到对应的最终数据序列。
一种手指部位参数生理信号采集装置

[发明专利]一种基于遗传算法及元胞自动机的异常心电信号检测方法-CN202111596774.1在审
发明人：朱俊江;吕金涛;商圆圆 -专利权人：上海数创医疗科技有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明涉及心电信号异常检测技术领域，为一种基于遗传算法及元胞自动机的异常心电信号检测方法，包括以下步骤：S1，采集真实的心电信号；S2，以仿真的心电信号与真实的心电信号之间的误差最小化为优化目标，利用遗传算法求取出最优的心电仿真模型的参数值；S3，采用遗传算法，以最小化采集得到的心电信号模型仿真出的心电信号为目标，求出最优的参数值，根据最优的参数值是否在正常范围内，给出是否具有心脏疾病以及心脏疾病的种类的辅助结论。通过采用遗传算法，以最小化采集得到的心电信号与模型仿真出的心电信号为目标，求出最优的参数值，根据参数值是否在正常范围内，给出是否具有心脏疾病以及心脏疾病的种类的辅助结论。
一种基于遗传算法自动机异常电信号检测方法

[发明专利]心电信号波形的检测研究方法-CN202011097680.5在审
发明人：王永涛;薛汝成 -专利权人：山东平伟医疗技术有限公司
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： A61B5/0402 文献下载
摘要：本发明公开了心电信号波形的检测研究方法，包括以下步骤：步骤一：心电信号类型的选择，深度神经网络参数是根据预先设计的学习规则对输入的心电样本进行学习，不断优化得到的，因此要选择合适的心电信号类型送入网络中进行学习训练；步骤二：心电信号特征选择，利用现有算法提取心电特征会在提取过程中造成心电特征信息损失，完整的心拍中保留了心电信号中所有的信息；在心电信号预处理的过程中，本发明使用双重滤波对心电信号去噪滤波，提出了自适应差分阈值算法对滤波后的心电信号进行特征提取
电信号波形检测研究方法

[发明专利]一种高强度运动下机体疲劳评估方法-CN202310449990.6在审
发明人：李章勇;何淑玲;钟丽莎;李春阳;刘鑫 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明属于人体运动测量技术领域，具体涉及一种高强度运动下机体疲劳评估方法；该方法包括：采集静息状态以及高强度运动后的疲劳状态的心电、脑电信号；对心电信号进行去噪处理；定位去噪后的心电信号的R波，得到RR间期序列；根据RR间期序列得到心电特征；对脑电信号进行去噪处理，计算去噪后的脑电信号的功率谱密度；构建脑网络，脑网络中的节点为脑电电极，边权值为节点间的相位锁定值；计算脑网络参数；对心电特征、脑电信号的功率谱密度和脑网络参数进行筛选，得到最优特征集合；根据最优特征集合进行机体疲劳评估，得到机体疲劳评估结果本发明通过融合心电和脑电信号进行评估，从而使得评估结果更加准确。
一种强度运动机体疲劳评估方法