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公开(公告)号：CN113749671B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202110612567.4
申请日：2021-06-02
申请人： 先导者股份有限公司
摘要： 本文描述了用于识别由于R波感测不足或间歇性AV传导阻滞引起的假R‑R间隔和假心律不齐检测的方法、设备和系统。响应于R‑R间隔的持续时间大于第一特定阈值，并且R‑R间隔的持续时间作为获得其信息的至少X个其他R‑R间隔的整数倍在第二指定阈值内，来将一个或多个R‑R间隔中的每个R‑R间隔分类为假R‑R间隔，其中整数倍至少为2，并且其中X是1或更大的指定整数。当对致使潜在的心律不齐发作的检测的窗口中的R‑R间隔执行分类时，分类的结果可以被用于确定潜在的心律不齐发作是否为假阳性检测。
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公开(公告)号：CN114010202B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111445571.2
申请日：2021-11-30
申请人： 苏州无双医疗设备有限公司
发明人： 徐建斌
摘要： 本发明涉及植入式心律管理设备区分室速和室上速的方法以及心律分类的方法，一方面区分方法包括步骤：感知心电信号；根据感知的心电信号提取室速心率QRS波；根据所述QRS波提取表征QRS波特征的至少两个特征值；根据所述至少两个特征值生成QRS波的多维特征向量；计算所述多维特征向量与模板存储单元中的多维特征向量模板的余弦相似度；根据所述余弦相似度计算结果判断所述室速度是否为室上速。另一方面，心律分类过程中计算所述多维特征向量与模板存储单元中的多个多维特征向量模板中的至少一个的余弦相似度；所述多个多维特征向量模板由多种心律的QRS波特提取特征值生成；根据所述余弦相似度计算结果判断所述QRS波的类型。
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公开(公告)号：CN114098757B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202111341072.9
申请日：2021-11-12
申请人： 南京海量物联科技有限公司
发明人： 周磊
摘要： 本发明涉及异常心电信号智能识别技术领域，具体公开了一种基于量子粒子群优化的ECG信号监测方法，包括：采集用户的ECG信号；对ECG信号进行电磁噪声去除；对去噪预处理后的ECG信号进行心拍分割，获得多个ECG信号样本；将分割后的多个ECG信号样本分为训练集和测试集；构建初始CNN‑SVM模型，将所述训练集中的ECG信号样本输入到CNN‑SVM模型中进行训练，得到训练后的CNN‑SVM模型；将所述测试集中的ECG信号样本输入到所述训练后的心电信号检测网络CNN‑SVM模型中，以进行异常ECG信号的检测。本发明能够有效寻找到使ECG信号识别准确率最高的支持向量机参数，提高CNN‑SVM模型对异常ECG信号的识别精度。
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公开(公告)号：CN112716504B
公开(公告)日：2023-12-15
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，(56)对比文件李贵娟.模糊聚类技术在心电波形分类中的应用研究《.CNKI》.2011,全文.郑唯琴.基于数学形态学和SOM网络的心拍检测分类算法研究《.CNKI》.2010,全文.杨荣峰,魏义祥.多级自组织映射用于心电信号QRS波群聚类《.清华大学学报(自然科学版)》.2007,全文.郑淋文.基于FCM算法的心电信号特征分类研究《.CNKI》.2020,全文.洪玮.ECG波形分类算法研究《.CNKI》.2002,全文.郑刚,黄亚楼,王鹏涛.基于小波变换的动态心电图波形特征聚类研究《.光电子．激光》.2007,第18卷(第4期),475-477.张浙亮,吕维雪. .基于自组织特征映射网络的心电信号矢量量化《.中国生物医学工程学报》.1999,第18卷(第1期),97-103.刘洋,颉潭成,徐彦伟,等..基于信息融合的薄壁机器人轴承状态评估《.机械强度》.2019,第41卷(第5期),1042-1047.Gogna, A (Gogna, Anupriya) [1];Majumdar, A (Majumdar, Angshul) [1];Ward,R (Ward, Rabab) [2] .Semi-supervisedStacked Label Consistent Autoencoder forReconstruction and Analysis of BiomedicalSignals《.IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICALENGINEERING 》.2017,第64卷(第9期),2196-2205.Thinsungnoen, T.;Kerdprasop, K.;Kerdprasop, N..Deep Autoencoder NetworksOptimized with Genetic Algorithms forEfficient ECG Clustering《.InternationalJournal of Machine Learning andComputing》.2018,第8卷(第2期),112-16.吴志勇,丁香乾,许晓伟等..基于深度学习和模糊C均值的心电信号分类方法《.自动化学报》.2018,第44卷(第10期),全文.
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公开(公告)号：CN116981405A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202280014252.2
申请日：2022-02-08
申请人： 基质HD有限公司
发明人： 泰奥菲尔·莫尔迪雷
IPC分类号： A61B5/35
摘要： 公开了用于实时分析电描记图的计算机设备，包括：存储器，其被布置为接收实时电描记图信号，每个实时电描记图信号源自多个电极中的一个；第一评估器，其包括提取器和基于梯度提升的机器学习模块，所述提取器被布置为从一组电描记图信号内的每个电描记图信号中提取包括至少一个时间分析特征和至少一个形态特征的一组特征，并且将得到的特征组馈送到所述基于梯度提升的机器学习模块，所述机器学习模块基于包括用指示关联的电描记图信号是否表现出离散度的值标记的特征组的数据进行训练并且被布置为针对每组电描记图输出。
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公开(公告)号：CN116636858A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310640486.4
申请日：2023-05-30
申请人： 山东管理学院
IPC分类号： A61B5/346 , G06F18/241 , G06F18/213 , A61B5/352 , A61B5/35 , A61B5/349 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种ECG感知信号编码方法及系统，该方法包括：对多个无标签ECG信号进行分割，得到多个样本信号；选取正常的样本信号为参照信号，对每个样本信号与参照信号进行差值计算，将差值计算结果与预设阈值进行比较，得到每个样本信号的感知表征；根据感知表征类型的不同，维持正常感知表征所对应的原始样本信号，将异常感知表征反馈到对应的原始样本信号上，得到每个样本信号的ECG感知信号；将其输入到自编码器网络中，输出编码后的ECG感知信号。本发明在无监督的情况下，以正常ECG信号为参考信号，放大具有异常感知的信号与参考信号之间的差异性，有利于后续智能算法的特征抓取，为实现心电信号类别的精准识别奠定基础。
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公开(公告)号：CN114052744B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202111289438.2
申请日：2021-11-02
申请人： 西安电子科技大学重庆集成电路创新研究院
摘要： 本发明提供的一种基于脉冲神经网络的心电信号分类方法，针对于普通的心电信号和脉搏波。根据脉搏波并无QRS波等波形特征，对其进行分割以去除脉搏波对于QRS波形的依赖，同时也可以解决脉搏波数据不平衡所带来的影响；由于输入信号为一维信号，且随着时间的变化而改变，所以对卷积神经网络进行改进以获得脉冲神经网络，对输入信号进行编码，将乘法运算转换为加法运算，从而减少脉冲神经网络的运算量以及能耗。而脉冲神经网络由于其数据为脉冲形式，采用脉冲神经网络通过脉冲输入进行分类，可以减少计算量，增强了模型的适应性；本发明相比于现有技术卷积神经网络的复杂性，可以加强脉冲神经网络对时间相关的数据处理能力，降低分类的复杂性。
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公开(公告)号：CN112587148B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202011386131.X
申请日：2020-12-01
申请人： 上海数创医疗科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种包含模糊化相似性测量方法的模板挑选方法和装置，通过数据预处理、索引向量将室性早搏心跳向量构筑成模糊符号型向量，再以欧式距离对相似的模糊符号型向量进行归类，分别形成若干包含所有已知心电类型的模板，该模板即可用于判别心电信号是否为室性早搏心跳，具有挑选准确，能够覆盖各种室性早搏心跳的形状。
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公开(公告)号：CN115105089A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110285708.6
申请日：2021-03-17
申请人： 深圳市理邦精密仪器股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种心电图分析方法、分析装置以及存储介质，其中，该心电图分析方法包括：获取心电图中心动周期的P波参数；根据P波参数建立可视化图形/图表；其中，可视化图形/图表包括P波参数趋势图、P波参数散点图、P波与QRS波关系图和P波下传情况分布图中的至少一个；显示可视化图形/图表中的至少一个。通过上述方式，能够将P波参数图形/图表化，便于观察，提高心电图分析效率。
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