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公开(公告)号：CN112315437B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202011086786.5
申请日：2020-10-12
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
摘要： 本发明实施例涉及一种基于视频数据进行血压预测的系统，所述基于视频数据进行血压预测的系统包括：第一设备和云服务器；其中，第一设备包括第一主控模块、第一摄像头、灯光模块、显示屏和第一通讯模块；云服务器包括第二主控模块、合法性校验模块、参数校验模块、数据预处理模块、人工智能血压预测模块和第二通讯模块。使用本发明实施例提供的基于视频数据进行血压预测的系统，无需佩戴任何特定的采集装置即可对血压进行实时检测和持续监测，降低了对测试对象进行实时检测、监测的实现难度，丰富了光体积描计法在监护领域的应用场景。
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公开(公告)号：CN111358450B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010189108.5
申请日：2020-03-17
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
摘要： 本发明实施例涉及一种血压分类方法和装置，所述方法包括：获取同步的心电图ECG信号和光体积变化描记图法PPG信号；对ECG信号进行R点时间特征识别操作生成R点时间序列；对PPG信号进行脉搏波峰值点和谷值点时间特征识别生成峰值点时间序列和谷值点时间序列；根据峰值点时间序列对谷值点、R点时间序列进行特征匹配生成匹配特征时间组序列；根据匹配特征时间组序列进行特征样本数据准备生成随机森林样本组序列；对随机森林样本组序列进行异常样本组删除；将随机森林样本组序列输入随机森林算法模型生成血压分类标签。
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公开(公告)号：CN111248881B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010110286.4
申请日：2020-02-21
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
摘要： 本发明实施例涉及一种对血压进行预测的方法和装置，所述方法包括：获取同步的ECG、PPG信号；对ECG信号进行R点特征识别生成R点时间序列；对PPG信号进行峰值点、谷值点特征识别生成峰值点、谷值点时间序列；对应每个R点时间在PPG信号中提取第一谷值点、第一峰值点和第二谷值点时间，并组成匹配特征时间组；根据匹配特征时间组序列进行随机森林算法模型的特征样本数据准备生成随机森林样本组序列；计算R点心率差并以R点心率差是否满足阈值作为异常样本组判定条件对随机森林样本组序列进行异常样本组删除处理；利用随机森林算法模型对随机森林样本组序列进行回归预测计算生成预测血压数组。
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公开(公告)号：CN111248881A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010110286.4
申请日：2020-02-21
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： A61B5/021 , A61B5/0402
摘要： 本发明实施例涉及一种对血压进行预测的方法和装置，所述方法包括：获取同步的ECG、PPG信号；对ECG信号进行R点特征识别生成R点时间序列；对PPG信号进行峰值点、谷值点特征识别生成峰值点、谷值点时间序列；对应每个R点时间在PPG信号中提取第一谷值点、第一峰值点和第二谷值点时间，并组成匹配特征时间组；根据匹配特征时间组序列进行随机森林算法模型的特征样本数据准备生成随机森林样本组序列；计算R点心率差并以R点心率差是否满足阈值作为异常样本组判定条件对随机森林样本组序列进行异常样本组删除处理；利用随机森林算法模型对随机森林样本组序列进行回归预测计算生成预测血压数组。
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公开(公告)号：CN112070067A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011086771.9
申请日：2020-10-12
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
摘要： 本发明实施例涉及一种光体积描计信号的散点图分类方法和装置，所述方法包括：获取PPG信号；对PPG信号进行信号采样处理生成PPG采样信号；根据PPG采样信号、采样频率和心搏间期最大值，生成对应的散点图二维张量；使用人工智能网络，对散点图二维张量进行卷积池化计算、全连接计算和归一化指数计算，得到归一二维张量；根据归一二维张量，进行分类确认处理，生成确认数据；确认数据包括分类合理信息和分类不合理信息。本发明实施例降低了散点图生成难度，丰富了光体积描计法在健康监控领域的应用场景。
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公开(公告)号：CN111358450A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010189108.5
申请日：2020-03-17
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： A61B5/021 , A61B5/0402 , A61B5/0456
摘要： 本发明实施例涉及一种血压分类方法和装置，所述方法包括：获取同步的心电图ECG信号和光体积变化描记图法PPG信号；对ECG信号进行R点时间特征识别操作生成R点时间序列；对PPG信号进行脉搏波峰值点和谷值点时间特征识别生成峰值点时间序列和谷值点时间序列；根据峰值点时间序列对谷值点、R点时间序列进行特征匹配生成匹配特征时间组序列；根据匹配特征时间组序列进行特征样本数据准备生成随机森林样本组序列；对随机森林样本组序列进行异常样本组删除；将随机森林样本组序列输入随机森林算法模型生成血压分类标签。
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公开(公告)号：CN112315437A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011086786.5
申请日：2020-10-12
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
摘要： 本发明实施例涉及一种基于视频数据进行血压预测的系统，所述基于视频数据进行血压预测的系统包括：第一设备和云服务器；其中，第一设备包括第一主控模块、第一摄像头、灯光模块、显示屏和第一通讯模块；云服务器包括第二主控模块、合法性校验模块、参数校验模块、数据预处理模块、人工智能血压预测模块和第二通讯模块。使用本发明实施例提供的基于视频数据进行血压预测的系统，无需佩戴任何特定的采集装置即可对血压进行实时检测和持续监测，降低了对测试对象进行实时检测、监测的实现难度，丰富了光体积描计法在监护领域的应用场景。
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公开(公告)号：CN112070067B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202011086771.9
申请日：2020-10-12
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0464
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公开(公告)号：CN111358455B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010189221.3
申请日：2020-03-17
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： A61B5/021
摘要： 本发明实施例涉及一种多数据源的血压预测方法和装置，所述方法包括：获取数据源标识和原始数据；根据数据源标识对原始数据进行数据预处理操作；当数据源标识为一类PPG原始信号标识时对一类PPG原始信号进行归一化滤波处理生成标准PPG数据序列；当数据源标识为二类PPG原始信号标识时对二类PPG原始信号进行去基线漂移及归一化滤波处理生成标准PPG数据序列；当数据源标识为三类PPG视频标识时对三类PPG视频数据进行视频质量检测及归一化信号转换生成标准PPG数据序列；获取卷积神经网络CNN模型标识符；根据数据源标识和或CNN模型标识符，选择对应的CNN模型对标准PPG数据序列进行血压预测。
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公开(公告)号：CN111358455A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010189221.3
申请日：2020-03-17
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： A61B5/021
摘要： 本发明实施例涉及一种多数据源的血压预测方法和装置，所述方法包括：获取数据源标识和原始数据；根据数据源标识对原始数据进行数据预处理操作；当数据源标识为一类PPG原始信号标识时对一类PPG原始信号进行归一化滤波处理生成标准PPG数据序列；当数据源标识为二类PPG原始信号标识时对二类PPG原始信号进行去基线漂移及归一化滤波处理生成标准PPG数据序列；当数据源标识为三类PPG视频标识时对三类PPG视频数据进行视频质量检测及归一化信号转换生成标准PPG数据序列；获取卷积神经网络CNN模型标识符；根据数据源标识和或CNN模型标识符，选择对应的CNN模型对标准PPG数据序列进行血压预测。
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