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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]心冲击图信号的检测方法、装置以及设备-CN202210024167.6有效
发明人：张涵;麦耀宗;余宝贤;陈梓钊;陈锡和;林关养 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本申请涉及一种心冲击图信号的检测方法、装置、设备以及存储介质，该方法包括：获取用户的心冲击图信号，根据预设的信号长度，将心冲击图信号划分为若干个心冲击图单元信号；对若干个心冲击图单元信号进行多维特征提取，获取多维特征向量；将多维特征向量进行重构，获取心冲击图单元信号对应的特征向量矩阵，根据特征向量矩阵以及预设的质量评估模型，获取若干个心冲击图单元信号对应的质量评估结果；响应于检测指令，检测指令包括待测用户的心冲击图信号，根据待测用户的初始心冲击图信号，获取待测用户的若干个心冲击图单元信号对应的质量评估结果，根据质量评估结果，从若干个心冲击图单元信号中获取待测用户的目标心冲击图信号。
冲击信号检测方法装置以及设备

[发明专利]一种无创胎儿心电信号质量评估方法-CN202111178668.1在审
发明人：张松;谢佳兴;杨益民;郝冬梅;杨琳;李旭雯;张建楠;张雅俊;刘建利 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-10-10 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： A61B5/344 文献下载
摘要：本发明公开了一种无创胎儿心电信号质量评估方法，将胎儿心电明显的信号与受到强烈干扰或胎儿心电不清晰的信号区分。该方法对采集到的腹部电信号进行预处理和分离，通过计算预处理后的腹部心电信号和分离得到的胎儿心电信号的信息熵、Lempel‑Ziv复杂度、母胎能量比、R波个数等作为评估参数，运用支持向量机判断腹部心电信号和胎儿心电信号为本发明实现了对腹部心电信号和胎儿心电信号的信号质量分类，能够避免因信号质量不高而导致提取错误胎心率的情况，在长时间胎心监护过程中，能够实时判断信号质量，对无创提取准确可靠的胎心率有一定的帮助。
一种胎儿电信号质量评估方法

[发明专利]两导联的胎儿心电信号提取装置及方法-CN201110143388.7无效
发明人：蒲秀娟;韩亮;吴江洲;余月华;张博为;姜文浩;周娜 -专利权人：重庆大学
申请日： 2011-05-31 - 公布日： 2011-10-05 - 主分类号： A61B5/0402 文献下载
摘要：本发明公开了一种两导联的胎儿心电信号提取装置及方法，属于生物医学信号处理技术领域。第一信号采集模块和第二信号采集模块用于对母体心电信号和母体腹壁混合信号分别进行采集，并且分别将处理后的母体心电数字信号和母体腹壁混合数字信号传输给胎儿心电信号提取模块；胎儿心电信号提取模块运用基于在线最小二乘支持向量机的胎儿心电信号提取方法对母体心电数字信号和母体腹壁混合数字信号进行处理，提取得到胎儿心电信号；信号显示模块用于实时显示该胎儿心电信号。本发明的优点是：导联系统设计简单，便于实现；可实时提取胎儿心电信号，便于临床应用；体积较小，便于携带。
两导联胎儿电信号提取装置方法

[发明专利]一种基于深度神经网络的心冲击信号深瓶颈特征提取方法-CN201810017515.0有效
发明人：蒋芳芳;刘星航;刘海滨;张长帅;徐敬傲 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-01-09 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及生物特征提取技术领域，是一种基于深度神经网络的心冲击信号深瓶颈特征提取方法，以心冲击信号为特征提取对象，针对其波形幅值微弱、易受外界干扰的特点，结合同步采集的心电信号，利用深度神经网络挖掘深层特征的机理该特征以心冲击信号做为输入向量，同步心电信号做为目标向量，经过预先设计的9层神经网络进行训练以获取深瓶颈特征，实现心脏动力学性能与电生理特征的有机结合。该特征以日常较易获取的心冲击信号及心电信号做为研究对象，不仅能够克服常规波形特征参数对波形波动的依赖性，同时能够提高单一特征参数的表征性能，是一种应用深度学习理论进行日常心脏功能分析的新尝试。
一种基于深度神经网络冲击信号瓶颈特征提取方法

[发明专利]一种基于心电数据的运动稳定性评估方法及系统-CN202211476815.8在审
发明人：王艳娇;邓木清;李柏延;许耀文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明提出一种基于心电数据的运动稳定性评估方法及系统，所述方法包括：获取用户运动前和运动后的心电信号。提取所述心电信号的心电特征。对所述心电特征进行可视化建模，得到心电特征随时间变化的三维环形动态模型。根据所述三维环形动态模型，对心电特征进行二次特征提取，得到运动稳定性评估参数。所述运动稳定性评估参数包括三维环形动态模型的环形面积、时限向量、近似熵、样本熵和模糊熵。根据运动稳定性评估参数，对用户的运动稳定性进行评估。本发明能够准确反应用户运动前后的心电模式变化情况，从而准确评估用户的运动稳定性，进而根据用户的运动稳定性评估出用户的运动能力，提高了用户运动能力的精度。
一种基于数据运动稳定性评估方法系统

[实用新型]一种基于5G的智慧医疗远程心电系统-CN202122154510.2有效
发明人：徐海鹏;唐华;张华;丁英峰 -专利权人：山东勤成健康科技股份有限公司
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本实用新型公开一种基于5G的智慧医疗远程心电系统，涉及5G通信技术领域，系统方案包括心电设备层，其内至少设置有心电图机、心电向量图机、动态心电图机和腔内心电记录设备；信息传递单元；其内至少设置有信号收发器和所述信号收发器连接的无线接入点；5G网络模块；其内设置有5G模组采集器和转换器；信息交互单元；用于实现心电设备与其他设备信息的交互与转换，其内设置有核心网设备；和信息控制单元；用于实现心电数据信息的远程监控和控制。
一种基于智慧医疗远程系统

[实用新型]可视化心电图机-CN200420088984.5无效
发明人：杨静 -专利权人：北京金尔康科技发展有限公司
申请日： 2004-08-30 - 公布日： 2006-10-18 - 主分类号： A61B5/0402 文献下载
摘要：一种直观、全面反映心脏电活动过程的可视化心电图机。与心电电极并列设有心向量电极和体表希氏束电极，各电极的输出通过电阻网络连接多通道放大器，经数据采集卡与计算机相连。由计算机程序利用心电信号、心向量信号合成空间心向量环，采用自适应谱线增强技术逐拍提取体表希氏束信号，并实时动态显示，打印输出。仪器可三位一体地整体表达心脏的传导束、心肌和细胞生物电活动。
可视化心电图

[发明专利]一种心肌血量分布三维彩色编码显示方法-CN201310723900.4在审
发明人：蒋依秦;杨圣;蔡莎莎;张韶宇 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2013-12-24 - 公布日： 2014-03-19 - 主分类号： A61B5/0402 文献下载
摘要：本发明涉及一种心肌血量分布三维彩色编码显示方法，将心电信号中包含的血量分布信息转化为直观的三维彩色模型上。该方法采集人体十二导联的心电图，将心电图中包含的心肌血量分布信息——ST段的偏移量提取出。在心电轴系统中，通过各导联ST段损伤向量的逆投影得出总的心电损伤向量。建立标准的三维心脏模型，血量分布稀缺区域的中心位置为总损伤向量与心脏模型表面的交点，分布范围和总损伤向量大小成正比，并根据各个位置与血量分布稀缺区域的中心距离的不同进行RGB编码，从而显示出心肌血量在心脏模型表面的分布
一种心肌血量分布三维彩色编码显示方法

[发明专利]基于广义特征值最大化的胎儿心电信号自适应盲提取方法-CN201310729736.8有效
发明人：谢宏;苏博妮;姚楠;夏斌;杨文璐 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2013-12-26 - 公布日： 2014-03-19 - 主分类号： A61B5/0444 文献下载
摘要：本发明提供一种基于广义特征值最大化的胎儿心电信号自适应盲提取方法，采集获得包含母体及胎儿电生理信号的混合数据，基于自适应实时算法，计算设定的周期范围内不同延迟的自相关矩阵关于协方差矩阵的特征值及特征向量，并选择最大特征值对应的特征向量为盲分离向量，从而提取出胎儿心电信号。二阶统计量方法计算简单，运算量小，当观测向量的自相关矩阵的秩接近零时仍然可以有效计算，更便于扩展为实时在线算法，有利于进行产品开发。
基于广义特征值最大化胎儿电信号自适应提取方法

[发明专利]基于心拍分类的心律失常分析方法、装置、设备及介质-CN202210383594.3在审
发明人：李振齐;赵巍 -专利权人：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
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请揭示了一种基于心拍分类的心律失常分析方法、装置、设备及介质，其中方法包括：对目标心拍片段进行形态幅值编码向量生成，作为目标形态幅值编码向量，所述目标心拍片段是所述心拍片段时序集中的任一个心拍片段；对所述目标形态幅值编码向量与预设的心拍模板向量集中的每个心拍模板向量进行内积计算，得到内积值集；根据所述内积值集确定所述目标心拍片段对应的目标心拍类型；根据所述心拍片段时序集对应的各个所述目标心拍类型进行心律失常分析
基于分类心律失常分析方法装置设备介质

[发明专利]一种基于心源性信号的运动负荷水平的估计方法-CN201410016526.9有效
发明人：李延军;严洪;许志;韦明;杨向林;于闯;张琳;余新明;孙宗晓;魏华;宋晋忠;熊祺 -专利权人：中国航天员科研训练中心
申请日： 2014-01-15 - 公布日： 2014-09-24 - 主分类号： A61B5/0205 文献下载
摘要：本发明公开一种基于心源性信号的运动负荷水平的估计方法，首先在“静息——运动”实验中从心电、逐拍血压、光电容积波中提取大量特征，然后从中筛选出个体化运动负荷敏感指标，构成个体化运动负荷敏感指标向量；并根据个体化运动负荷敏感指标向量通过数值计算方法估计出运动负荷估计方程的系数；最后在实际运动状态或非运动状态下，将在实时检测计算得到的心电、逐拍血压、光电容积波特征参数中筛选个体化运动负荷敏感指标向量代入负荷估计方程进行实际运动负荷水平估计。
一种基于心源性信号运动负荷水平估计方法

[发明专利]蛙类离体心脏心电检测辅助装置-CN202110263582.2在审
发明人：李秀国 -专利权人：延边大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： A61B5/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种蛙类离体心脏心电检测辅助装置，它由夹层式底座、底座上设的储液池、储液池上设有的上设中央孔的盖板、储液池底面上设的中央转台放置槽、中央转台放置槽上设有的中央设有中心孔的中央转台、位于底座上且套设在储液池外侧的转盘、设在转盘上的支架、底座和储液池之间设有的心电检测输出装置组成。本发明能够满足在不触碰心脏的条件下调节心脏和引导电极之间的距离和角度，不仅为单纯离体心脏的心电向量环测定、心电轴实验、心肌损伤心电和心电容积导电等的实验教学和研究提供了科学合理的实验条件，还适于检测蛙心灌流离体心脏在不同给药处理前后的心电变化
蛙类离体心脏检测辅助装置

[实用新型]蛙类离体心脏心电检测辅助装置-CN202120513819.3有效
发明人：李秀国 -专利权人：延边大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： A61B5/254 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种蛙类离体心脏心电检测辅助装置，它由夹层式底座、底座上设的储液池、储液池上设有的上设中央孔的盖板、储液池底面上设的中央转台放置槽、中央转台放置槽上设有的中央设有中心孔的中央转台、位于底座上且套设在储液池外侧的转盘、设在转盘上的支架、底座和储液池之间设有的心电检测输出装置组成。该实用新型能够满足在不触碰心脏的条件下调节心脏和引导电极之间的距离和角度，不仅为单纯离体心脏的心电向量环测定、心电轴实验、心肌损伤心电和心电容积导电等的实验教学和研究提供了科学合理的实验条件，还适于检测蛙心灌流离体心脏在不同给药处理前后的心电变化
蛙类离体心脏检测辅助装置

[发明专利]用于高层建筑施工的悬吊式作业平台的晃动检测方法-CN202011466111.3在审
发明人：何文彬 -专利权人：深圳市进致网络科技有限公司
申请日： 2020-12-13 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于高层建筑施工的悬吊式作业平台的晃动检测方法，其包括：通过安装在悬吊式作业平台上的摄像头获取悬吊式作业平台的监控视频；确定所述监控视频中悬吊式作业平台的第一重心轨迹和施工作业人员的第二重心轨迹；对所述第一重心轨迹和所述第二重心轨迹进行一维卷积以获得第一重心轨迹特征向量和第二重心轨迹特征向量；基于所述第一重心轨迹特征向量和所述第二重心轨迹特征向量通过深度神经网络以获得分类特征向量；以及，将所述分类特征向量输入分类函数以获得分类结果
用于高层建筑施工悬吊作业平台晃动检测方法

[发明专利]一种基于多维数据融合的心电信号分类方法-CN202210878825.8在审
发明人：秦静;高福杰;汪祖民;马雪倩;韩悦 -专利权人：大连大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： A61B5/346 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多维数据融合的心电信号分类方法，包括：步骤1：将心电信号切分成若干心拍并输入进时间序列模块，输出时间序列特征z1；步骤2：将心电信号进行短时傅里叶变换得到心电的时频图并输入进时频图模块将特征z1、z2、z3同时输入进特征融合模块进行特征融合，输出融合后的特征向量h；步骤5：将融合后的特征向量h输入进全连接层，使用激活函数进行多分类输出；步骤6：利用步骤1‑5对模型进行心电信号分类的训练，将训练好的模型用于不同数据分布的心电信号的分类任务。
一种基于多维数据融合电信号分类方法

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