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公开(公告)号：CN1961310A
公开(公告)日：2007-05-09
申请号：CN200580011903.9
申请日：2005-03-31
申请人： 惠普开发有限公司
CPC分类号： A61B5/04012 , A61B5/046 , A61B5/0464 , A61B5/0468 , A61B5/0472
摘要： 读取并分析ECG信号的计算机的方法及其系统，包括将多数心脏状况检测器(12)应用于主体ECG信号(15)。每个检测器(12)产生存在于主体中的某种心脏状况可能性的相应指示。从检测器指示中形成具有不同的检测器心脏状况注释的阵点(112)。阵点(112)能够使医生浏览并因此更容易读取ECG信号数据(15)。阵点(112)能有效地提供索引或注释的主体ECG信号形式。
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公开(公告)号：CN100581451C
公开(公告)日：2010-01-20
申请号：CN200580011901.X
申请日：2005-03-31
申请人： 惠普开发有限公司
IPC分类号： A61B5/0402
CPC分类号： A61B5/7264 , A61B5/04525 , A61B5/7267
摘要： 一种分析受检者的ECG信号(33)的计算机方法和装置，包括接收受检者的心电图信号并将其与已知的心脏综合病症的信号模式(13)相比较。采用实例预定义信号(13)的库(11)。产生指示受检者的信号(33)与实例预定义信号(13)的相似性的距离测度并形成向量序列。这个向量序列被输入到分类器(25)中，该分类器确定指示受检者有任何心脏综合病症的信号模式的存在。
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公开(公告)号：CN100483393C
公开(公告)日：2009-04-29
申请号：CN200580011903.9
申请日：2005-03-31
申请人： 惠普开发有限公司
CPC分类号： A61B5/04012 , A61B5/046 , A61B5/0464 , A61B5/0468 , A61B5/0472
摘要： 读取并分析ECG信号的计算机的方法及其系统，包括将多数心脏状况检测器(12)应用于主体ECG信号(15)。每个检测器(12)产生存在于主体中的某种心脏状况可能性的相应指示。从检测器指示中形成具有不同的检测器心脏状况注释的点阵(112)。点阵(112)能够使医生浏览并因此更容易读取ECG信号数据(15)。点阵(112)能有效地提供索引或注释的主体ECG信号形式。
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公开(公告)号：CN101243969B
公开(公告)日：2012-05-30
申请号：CN200810004492.6
申请日：2008-01-30
申请人： 惠普开发有限公司
CPC分类号： H04W28/06 , A61B5/0006 , A61B5/046 , H04L67/12
摘要： 本发明涉及在生理信号处理中用于减荷的方法和系统。用于在具有多个装置(102a，102b，104，108)的网络中消减信号负荷的方法(500)。所述方法(500)包括计算机执行的步骤：(a)提出减荷策略(501)，其中所述策略包括：(i)将被丢弃的信号的百分数f；(ii)信号的百分数f将被丢弃之处的装置D(102a，102b，104，108)；以及(iii)丢弃信号的百分数f的模式P；(b)将提出的减荷策略传输到装置D(503)；以及(c)根据模式P在装置D处丢弃部分信号，直到信号的百分数f被丢弃为止(505)。
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公开(公告)号：CN101243969A
公开(公告)日：2008-08-20
申请号：CN200810004492.6
申请日：2008-01-30
申请人： 惠普开发有限公司
CPC分类号： H04W28/06 , A61B5/0006 , A61B5/046 , H04L67/12
摘要： 本发明涉及在生理信号处理中用于减荷的方法和系统。用于在具有多个装置(102a，102b，104，108)的网络中消减信号负荷的方法(500)。所述方法(500)包括计算机执行的步骤：(a)提出减荷策略(501)，其中所述策略包括：(i)将被丢弃的信号的百分数f；(ii)信号的百分数f将被丢弃之处的装置D(102a，102b，104，108)；以及(iii)丢弃信号的百分数f的模式P；(b)将提出的减荷策略传输到装置D(503)；以及(c)根据模式P在装置D处丢弃部分信号，直到信号的百分数f被丢弃为止(505)。
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公开(公告)号：CN1997313A
公开(公告)日：2007-07-11
申请号：CN200580011901.X
申请日：2005-03-31
申请人： 惠普开发有限公司
IPC分类号： A61B5/0402
CPC分类号： A61B5/7264 , A61B5/04525 , A61B5/7267
摘要： 一种分析受检者的ECG信号(33)的计算机方法和装置，包括接收受检者的心电图信号并将其与已知的心脏综合病症的信号模式(13)相比较。采用实例预定义信号(13)的库(11)。产生指示受检者的信号(33)与实例预定义信号(13)的相似性的距离测度并形成向量序列。这个向量序列被输入到分类器(25)中，该分类器确定指示受检者有任何心脏综合病症的信号模式的存在。
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