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[发明专利]可电击心律识别方法、穿戴式心律转复除颤器及存储介质-CN202310624666.3有效
发明人： 周登仕;陈锦 -专利权人：苏州维伟思医疗科技有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： A61N1/39 文献下载
摘要：本申请提供了一种可电击心律识别方法、穿戴式心律转复除颤器及存储介质，涉及信号处理的技术领域，其中的可电击心律识别方法包括：获取被监测者的心电数据、运动数据及输入阻抗数据；根据从心电数据中提取的心电特征值，识别心电数据是否符合可电击心律并得到相应的初始识别结果；若初始识别结果指示心电数据符合可电击心律，则根据运动数据对初始识别结果进行第一次正确性判断；若第一次正确性判断指示初始识别结果正确，则根据输入阻抗数据对初始识别结果进行第二次正确性判断；若第二次正确性判断指示初始识别结果正确，则得到心电数据符合可电击心律的最终识别结果。基于此，本申请能够有效地降低识别可电击心律的失误率。
电击心律识别方法穿戴存储介质

[发明专利]可电击心律识别方法、穿戴式心律转复除颤器及存储介质-CN202310544023.8有效
发明人： 周登仕;陈锦 -专利权人：苏州维伟思医疗科技有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： A61N1/39 文献下载
摘要：本申请提供了一种可电击心律识别方法、穿戴式心律转复除颤器及存储介质，涉及信号处理的技术领域，其中的可电击心律识别方法包括：实时获取被监测者的心电数据；根据从心电数据中提取的心电特征参数，识别心电数据是否符合可电击心律并得到相应的初始识别结果；若初始识别结果指示心电数据符合可电击心律，则将心电数据输入预设的干扰数据识别模型，通过干扰数据识别模型识别心电数据中是否存在相似干扰数据（其与可电击心律相似）；若心电数据中不存在相似干扰数据，则得到心电数据符合可电击心律的最终识别结果。基于此，本申请能够有效地降低识别可电击心律的失误率。
电击心律识别方法穿戴存储介质

[发明专利]一种心电信号处理方法、装置、设备及存储介质-CN202310029690.2有效
发明人： 周登仕;陈锦;刘刚 -专利权人：苏州维伟思医疗科技有限公司
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： A61B5/352 文献下载
摘要：本公开提供了一种心电信号处理方法、装置、设备及存储介质，涉及信号处理技术领域。所述方法包括获取待处理心电信号；基于所述待处理心电信号获取特征集合中的特征对应的特征值，根据所述特征集合中所有特征的特征值以及权重，确定所述待处理心电信号属于可电击信号的概率；若所述概率大于阈值，则确定所述待处理心电信号属于可电击信号。通过至少两种域中符合特征选取条件的特征组成的特征集合，对待处理心电信号进行分析，以提高识别可电击信号的准确率和效率。
一种电信号处理方法装置设备存储介质

[发明专利]体征信号的质量评估方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210240679.6在审
发明人：郑杰;周登仕;任泓安;陈锦 -专利权人：苏州维伟思医疗科技有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及信号分析技术领域，提供一种体征信号的质量评估方法、装置、电子设备和存储介质。体征信号的质量评估方法包括：基于时间窗口自采集到的体征信号流中截取当前时间窗口的体征信号；按采样点对当前时间窗口的体征信号进行逐点前向差分计算，获得当前组前向差分值；对当前组差分值进行直方图统计，并计算直方图的各组频数分布的标准差；根据标准差与质量阈值，获得当前时间窗口的体征信号的质量评估结果。本发明的信号质量评估不依赖于特征提取、且无需采用机器学习训练算法模型，而通过前向差分计算和直方图统计，便捷、准确地获得质量评估结果，整体运算复杂度低，适用于可穿戴设备，且算法时延小，能够实现对体征信号的实时质量评估。
体征信号质量评估方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于卷积神经网络的房颤分类方法-CN201910298192.1在审
发明人：李智;周登仕;李健 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： A61B5/046 文献下载
摘要：本发明针对采集后的心电信号，采用小波变换进行预处理，去除心电信号中包含的肌电噪声、工频噪声以及基线漂移等噪声，然后将去除噪声后的心电信号转换并分割成5s时间段和10s时间段的图片，再送到卷积神经网络模型中进行训练和房颤心电信号的分类预测。本发明在房颤心电信号诊断处理过程中不需要特征提取阶段，简化系统模型同时提高识别准确率，对心脏病精准识别有着重要意义。
心电信号噪声卷积神经网络时间段去除预处理简化系统模型特征提取阶段诊断处理过程工频噪声基线漂移小波变换重要意义分类准确率肌电心脏病采集分割预测转换图片

[发明专利]基于多特征提取的心电识别方法-CN201810190709.0在审
发明人：李智;周登仕;李健;彭韵陶;陈志博 -专利权人：四川大学
申请日： 2018-03-08 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：为了提高心电信号的识别准确率，提出了基于多特征提取的心电识别方法。本发明通过分别提取心电信号的变换域特征（循环矩阵提取特征）、统计学特征（PCA降维后特征）和形态学特征（RR间期特征），组合三个特征送到分类器中进行分类。本发明对心电信号的分类精确率高，且模型构建只需少量数据，对心脏病精准识别有着重要意义。
特征提取心电提取心电信号变换域特征统计学特征形态学特征模型构建提取特征心电信号循环矩阵重要意义分类器分类准确率对心心脏病