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公开(公告)号：CN113180680B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110531843.4
申请日：2021-05-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种改进的基于奇异谱分析的心电信号降噪方法。具体流程包括：对心电信号选择合适的窗口长度构造轨迹矩阵并进行奇异值分解；计算每一个奇异值所对应的信号重构分量并对第一个重构分量采用低阶多项式拟合的方法去除趋势项；采用陷波器去除各重构分量中的工频干扰；通过计算重构分量间的相关系数的绝对值并与阈值比较选择出有效的信号分量；最后将有效信号分量叠加便可得到降噪后的心电信号。本发明方法由数据驱动，无需参考输入，适用于高斯白噪声、基线漂移、肌电干扰、电力线等噪声的去除，可提高后续的信号分析效果。本方法不仅信号失真程度小，而且在较低信噪比情况下也能较好地降噪，可推广至单路或多路其他生理信号的降噪。
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公开(公告)号：CN113180680A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110531843.4
申请日：2021-05-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种改进的基于奇异谱分析的心电信号降噪方法。具体流程包括：对心电信号选择合适的窗口长度构造轨迹矩阵并进行奇异值分解；计算每一个奇异值所对应的信号重构分量并对第一个重构分量采用低阶多项式拟合的方法去除趋势项；采用陷波器去除各重构分量中的工频干扰；通过计算重构分量间的相关系数的绝对值并与阈值比较选择出有效的信号分量；最后将有效信号分量叠加便可得到降噪后的心电信号。本发明方法由数据驱动，无需参考输入，适用于高斯白噪声、基线漂移、肌电干扰、电力线等噪声的去除，可提高后续的信号分析效果。本方法不仅信号失真程度小，而且在较低信噪比情况下也能较好地降噪，可推广至单路或多路其他生理信号的降噪。
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公开(公告)号：CN113116300A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110270113.3
申请日：2021-03-12
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于模型融合的生理信号分类方法。所述方法包括：首先对采集得到的生理信号进行去噪、重采样、分割等预处理得到一维信号片段，将信号片段作为输入，建立一维神经网络模型进行训练；同时对预处理后的一维信号片段进行时频变换，将时频图作为输入，建立二维神经网络模型进行训练。在分类预测阶段，分别将预处理后的一维信号片段和其对应的二维时频图像输入训练好的一维和二维网络模型中，将不同模型在决策层进行融合得到最终分类结果。本方法将神经网络和集成学习思想相结合，通过模型融合技术提高分类准确率，可以应用于不同类型的生理信号分类场景中，在信号处理领域和疾病研究领域均有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN111449644A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010196976.6
申请日：2020-03-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时频变换和数据增强技术的生物电信号分类方法。本发明利用图像领域的数据增强技术扩展时频变换后的数据样本，从而提高分类算法的准确率。具体流程包括：将一维生物电信号实施时频变换获得系数矩阵，即二维的时频矩阵图像；基于时频矩阵图像，利用数据增强技术扩增数据样本，解决样本不足以及不同类型间分布不均匀的问题；利用机器学习方法提取时频矩阵图像的特征，采用图像分类的方式实现对生物电信号的分类。本发明适用于心电、脑电、肌电等多种生物电信号的自动检测和分类，在信号处理研究领域和临床医学上均具有一定的应用价值。本发明方法的应用范围可推广至所有的单导联或多导联电生理信号的研究。
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公开(公告)号：CN110367973A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910584153.8
申请日：2019-07-01
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/0472 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种多导联心电信号QRS波群起始点的检测方法。利用心电采集技术采集多导联心电信号；将多导联心电信号预处理得到去除基线漂移及高频噪声后的信号；对该信号作归一化处理，得到归一化的多导联心电信号；计算归一化后的多导联心电信号的均方根RMS及检测函数DEF，通过学习RMS和DEF前若干秒的值计算得到阈值，将满足阈值条件的DEF峰值点视为QRS波群的起始点。本发明方法有检测精确率高、算法简单和操作实时等优点。本发明方法适用于长程或短程心电信号，可用于分析窦性心律信号或心律失常信号，同时在电生理机制研究和临床医学上均具有一定的应用价值。本发明方法可推广至心内电信号的激动分析和相关量化研究。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101933803A
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN201010257637.0
申请日：2010-08-19
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/0452
Abstract: 本发明提出一种心脏标测信号分析处理装置与方法，特别是一种用于分析心脏标测信号节律状态的装置及其方法。本发明所述装置包括：标测电极、多级放大器、数据采集卡、采集模块、信号分析处理单元和输出装置。本发明所述方法以自相关函数为基础，其特点是将信号自相关函数序列中最大峰与次大峰之间的时间间隔作为该段信号主导节律激动间期的估计，次大峰的幅度值作为该段信号规整程度的衡量指标。本发明可以用于动物实验中对心脏电活动的现场分析；也可以用于协助临床诊断。由于本发明采用采集与分析一体化结构，所使用方法简单有效，因而具有适用面广、实时性强的特点。
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公开(公告)号：CN119167064A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411334528.2
申请日：2024-09-24
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/15 , G06F17/18 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种时间序列分析方法、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取非平稳时间序列信号；将非平稳时间序列信号的振幅分布限制在0至1的范围内；将归一化后的时间序列信号划分若干个带宽，统计每个带宽内的采样点集合；计算各采样点集合对应的波动分布概率，计算基于时间序列形态的波动模式的熵描述；将采样点最多的采样点集合对应的带宽作为基线带宽，并基于基线带宽定义子波集合；计算子波集合对应的相位偏置，形成基于时间序列形态的相位模式的熵描述；定义形态熵并计算形态熵值。本方案利用形态熵计算实现对复杂时间序列的本征特征提取，大幅降低了对参数设置的依赖性，有利于提高分析结果的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114305442B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202210064012.5
申请日：2022-01-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于滑动窗编码的房颤发生起止点的检测方法。所述方法包括：首先基于含房颤标签数据采用机器学习方法提取特征，得到可以输出若干个RR间期内房颤发生概率的模型；将待检测心电信号进行预处理后，检测R波位置并计算RR间期；以若干个RR间期为窗长、固定的RR间期数为步长作滑动窗，利用模型得到每个窗房颤发生的概率；将每个窗以及每个RR间期的判断结果进行符号化编码，通过邻近窗房颤发生的概率和每个RR间期数次加窗后的判断结果，得到可代表每个RR间期内房颤是否发生的编码序列，最终根据编码序列的突变位置确定房颤发生的起止点。本发明可推广至时序信号中待检测事件发生起止点的实时检测，具有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN115089139A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210708269.X
申请日：2022-06-22
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/11 , A61B5/33
Abstract: 本发明提供一种结合生物特征识别的个性化生理参数测量方法。所述方法包括：对获取的生理信号进行采样并生成一维序列；对原始信号降噪并实现数据片段分割；利用质量评估模块选取符合要求的片段并归一化；通过数理变换获取多维数据特征矩阵；使用具有捕捉长程依赖能力的可拓展深度网络实现用户的生物特征识别；基于多尺度深度融合网络提取潜在特征实现不同用户的个性化生理参数测量。本发明方法提供了一种无创便携的生理参数测量方法，可实现日常生活中的个性化监测，其应用范围涵盖所有生理参数的测量，在心血管疾病研究、用户生物特征识别及生理信号处理研究领域均具有一定的应用价值，并有利于个性化的主动管理健康及相关慢性疾病的长期监测。
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公开(公告)号：CN114052752A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111174445.8
申请日：2021-10-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种多通道表面肌电信号中心电QRS波群干扰的滤除方法。利用肌电采集技术同步采集肌肉收缩和舒张状态下的多通道表面肌电信号；首先去除50Hz工频干扰、低频噪声以及心电P、T波干扰；对电极位置最接近心脏的单通道表面肌电信号进行峰峰值检测，定位QRS波群的R峰；利用窗函数截取各通道表面肌电信号，得到QRS波模板后构造QRS波群干扰信号作为参考信号，采用自适应滤波方法去除心电QRS波群干扰。本发明不仅可在无需同步采集心电信号的情况下有效滤除心电QRS波群干扰，同时可很好地保留有用的多通道表面肌电信号。本发明计算简便，适用于健康人和有运动功能障碍患者的多通道表面肌电信号，在运动医学和康复医学研究上具有应用价值。
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