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公开(公告)号：CN112137613B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010906502.6
申请日：2020-09-01
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要： 检测结果的准确性。本公开涉及一种异常位置的确定方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：基于心电数据，提取预设的检测位置对应的检测点的导联数据；将所述导联数据进行拼接，获得与所述检测位置对应的心电导联特征数据；根据所述心电导联特征数据和定位模型，确定所述心电数据对应的异常位置，其中，所述定位模型中包括与每一所述检测位置一一对应的定位子模型，每一所述定位子模型用于根据与所述检测位置对应的心电导联特征数据确定所述检测位置是否异常。由此，可以根据不同的检测位置从心电数据(56)对比文件周涛等.残差神经网络及其在医学图像处理中的应用研究《.电子学报》.2020,第48卷(第7期),第1436-1447页.Fiete Lüer等.Anomaly Detection inTime Series using Generative AdversarialNetworks《.2019 International Conferenceon Data Mining Workshops (ICDMW)》.2019,全文.
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公开(公告)号：CN112401903B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202011211364.6
申请日：2020-11-03
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： A61B5/346
摘要： 本公开涉及一种心电数据的识别方法、装置、存储介质和电子设备，该方法包括：获取待测心电数据，待测心电数据包括第一数量种导联数据，针对每种导联数据，在预先训练的第一数量个识别模型中，确定该种导联数据对应的目标识别模型，并将该种导联数据输入目标识别模型，以得到目标识别模型输出的该种导联数据与第二数量种阻塞区域中每种阻塞区域的匹配度，每个识别模型对应一种导联数据，针对每种阻塞区域，根据每种导联数据与该种阻塞区域的匹配度，和每个识别模型对该种阻塞区域的置信度，确定该种阻塞区域对应的总匹配度，根据每种阻塞区域对应的总匹配度，确定目标阻塞区域，并将目标阻塞区域作为待测心电数据的识别结果。(56)对比文件WO 2020052713 A2,2020.03.19Li, MC (Li, Mingchun) [1];He, G (He,Gary) [1];Zhu, BF (Zhu, Baofeng) [1].Atrial Fibrillation Detection Based onthe Combination of Depth and StatisticalFeatures of ECG《.ICGSP '19 - PROCEEDINGSOF THE 2019 3RD INTERNATIONAL CONFERENCEON GRAPHICS AND SIGNAL PROCESSING》.2019,105-112.张行进;李润川;赵红领;王宗敏..基于BiGRU深度神经网络的心肌梗死检测《.计算机应用与软件》.2020,第37卷(第02期),48-53.杨枢;邱昱炎;石波..区域心电监护物联网云计算平台关键技术研究《.中国医疗器械杂志》.2016,第40卷(第05期),341-343.毕峰.单通道诱发电位信号的快速提取算法研究《.CNKI》.2015,全文.郭赛迪.基于LSTM的心血管疾病辅助诊断研究《.万方》.2019,全文.Yaeger, A (Yaeger, Amaryah) [1];Keenan, BT (Keenan, Brendan T.) [2];Cash,NR (Cash, Nancy R.) [1];Parham, T(Parham, Tara) [1];Deo, R (Deo, Rajat)[1];Frankel, DS (Frankel, David S.) [1];Schaller, RD (Schaller, Robert D.) [1];Santangeli, P (Santangeli, Pasquale) [1];Nazarian, S (Nazarian, Saman) [1];Supple,GE (Supple, Gregory E.) [1].Impact of anurse-led limited risk factormodification program on arrhythmiaoutcomes in patients with atrialfibrillation undergoing catheterablation《.JOURNAL OF CARDIOVASCULARELECTROPHYSIOLOGY 》.2020,第31卷(第2期),423-431.徐久强;张金鹏;贾玉其;邵建新.基于集成学习的束支传导阻滞识别方法.东北大学学报(自然科学版).2020,(第03期),全文.孙庆华;王磊;王聪;王乾;吴伟明;赵媛媛;王喜萍;董潇男;周彬;唐闽.基于确定学习及心电动力学图的心肌缺血早期检测研究.自动化学报.2020,(第09期),全文.李光林,吕维雪.BSPM分析与处理方法对急性心肌梗塞部位与范围识别能力的仿真研究.中国生物医学工程学报.2000,(第02期),全文.
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公开(公告)号：CN112494044A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011240992.7
申请日：2020-11-09
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要： 本公开涉及一种疲劳驾驶检测方法、装置、可读存储介质及电子设备，应用于车辆，方法包括：采集所述车辆内驾驶员在不同时间段内的心电信号；对每一时间段的心电信号进行采样，得到所述心电信号对应的心电向量；通过预设聚类算法对多个所述心电向量进行聚类，以得到有效心电向量；在所述有效心电向量中识别出所述心电信号的关键点；根据所述关键点确定所述驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。如此，在驾驶员驾驶车辆的过程中，车辆或者车载安全系统可以对驾驶员的身体健康状态和精神状态进行监控，有效避免驾驶员疲劳驾驶，进而可以减少交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN113808143A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111040374.2
申请日：2021-09-06
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要： 本公开涉及一种图像分割方法、装置、可读存储介质及电子设备。方法包括：获取待分割的心脏磁共振电影短轴图像；将该心脏磁共振电影短轴图像输入到预先训练好的分割模型中，得到对应的心室结构分割图像；分割模型为包括下采样网络和上采样网络的U型网络，下采样网络包括卷积模块和位于卷积模块与上采样网络之间的至少一个类残差模块。这样，很好地解决了模型训练过程中的过拟合及梯度消失爆炸的问题，且能最大程度保留前一模块的特征图的特征信息，提升后续分割准确率，进而为心功能诊断评估提供有效参考依据。另外，只需将待分割的心脏磁共振电影短轴图像输入到分割模型中即可自动获取到对应的心室结构分割图像，显著提升了分割效率。
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公开(公告)号：CN112716504A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011529285.X
申请日：2020-12-22
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要： 本公开涉及一种心电数据的处理方法、装置、存储介质和电子设备，应用于电子信息处理技术领域，该方法包括：获取待处理的目标心电数据，根据目标心电数据，通过预先训练的自编码器确定能够表征目标心电数据的目标心电特征向量，根据目标心电特征向量和预先训练的自组织映射网络，通过预设的分类算法确定目标心电数据对应的目标体征类型，自组织映射网络为根据预设的训练数据集训练得到的。本公开可以通过自编码器、自组织映射网络，结合分类算法，来智能地确定目标心电数据对应的目标体征类型，不需要人工参与，能够提高心电数据的处理效率和准确度。
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公开(公告)号：CN118319237A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410302173.2
申请日：2024-03-15
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： A61B5/00 , A61B5/346 , G06F18/15 , G06F18/241 , G06F18/214
摘要： 本申请提供了一种心电信号的噪声处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及心电信号处理技术领域，包括：获取无噪声的初始心电信号以及包含运动伪影噪声的待去噪心电信号；确定在初始心电信号上添加高斯噪声后的第一心电信号，以及在初始心电信号上添加运动伪影噪声后的第二心电信号；将第一心电信号和第二心电信号分别作为初始噪声处理模型的输入信号和条件信号，基于扩散算法对初始噪声处理模型进行前向扩散训练，得到训练完成的噪声处理模型；基于解噪重建算法和噪声处理模型，对待去噪心电信号进行解噪重建处理，得到待去噪心电信号对应去除运动伪影噪声后的目标心电信号。本申请可精准去除心电信号中包含的运动伪影。
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公开(公告)号：CN116327199A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211712844.X
申请日：2022-12-29
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司 , 东北大学
摘要： 本申请公开了一种多模态信号的分析方法、装置及设备，采集第一用户的目标部位运动时的视频数据，从中提取人体关键点位置，得到目标部位对应的随时间变化的第一肌肉力学曲线。同时采集第一用户的第一脑电信号，输入脑电分析模型，得到第一脑电信号对应的随时间变化的分类结果。将第一肌肉力学曲线与第一脑电信号对应的分类结果建立映射关系。采集第二用户想象目标部位运动时的第二脑电信号输入脑电分析模型，得到第二脑电信号对应的随时间变化的分类结果。根据映射关系以及第二脑电信号对应的随时间变化的分类结果，得到目标部位对应的随时间变化的第二肌肉力学曲线。通过运动想象产生肌力量化分析，对如何进行目标部位的运动训练提供理论支持。
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公开(公告)号：CN112137613A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010906502.6
申请日：2020-09-01
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： A61B5/0452 , A61B5/04
摘要： 本公开涉及一种异常位置的确定方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：基于心电数据，提取预设的检测位置对应的检测点的导联数据；将所述导联数据进行拼接，获得与所述检测位置对应的心电导联特征数据；根据所述心电导联特征数据和定位模型，确定所述心电数据对应的异常位置，其中，所述定位模型中包括与每一所述检测位置一一对应的定位子模型，每一所述定位子模型用于根据与所述检测位置对应的心电导联特征数据确定所述检测位置是否异常。由此，可以根据不同的检测位置从心电数据中确定出不同的心电导联特征数据，从而可以针对每一检测位置采用与该检测位置对应的数据进行异常判断，从而可以有效保证确定出的异常检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118806288A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410806606.8
申请日：2024-06-20
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00 , A61B5/353 , A61B5/366 , A61B5/355 , A61B5/36 , A61B5/352 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 本申请提供了一种心电信号分割方法、装置、电子设备及存储介质，涉及心电信号处理技术领域，包括：对多导联心电信号进行预处理，得到多导联心电信号对应的图结构特征；将图结构特征输入特征编码器，得到特征编码器的多个网络层中每个网络层输出的空域特征；利用多头注意力模块基于特征编码器中最后一个网络层输出的空域特征，提取多导联心电信号的时域特征；利用跳跃连接模块确定空域特征和时域特征的融合特征，以及利用特征解码器对融合特征进行特征解码处理，得到多导联心电信号对应的心电信号分割结果。本申请可基于图结构特征、时域特征和空域特征进行心电信号的精准分割，为临床诊断提供准确、有效的医疗诊断依据。
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公开(公告)号：CN118806287A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410744625.2
申请日：2024-06-07
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/333 , A61B5/00 , G06F18/213
摘要： 本申请提供了一种心电信号的数据生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，包括：获取无噪声的第一心电信号，以及待生成的目标心电信号对应的目标疾病标签；确定在第一心电信号上叠加高斯噪声信号后的第二心电信号，以及第二心电信号对应的预设疾病标签；将第二心电信号作为条件扩散模型的输入信号，以及将预设疾病标签作为条件扩散模型的条件信号，基于扩散算法对条件扩散模型进行前向扩散训练，得到训练完成的心电信号数据生成模型；基于解噪重建算法和心电信号数据生成模型，生成目标疾病标签下的目标心电信号。本申请能够精准生成心电信号数据，可以解决某些病种心电数据数量不足的相关问题。
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