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公开(公告)号：CN117338266A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311279524.4
申请日：2023-10-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于特征迁移的无创血压估计方法，该方法通过自主研发的心电信号与光电容积脉搏波信号采集设备对信号进行采集，并对采集到的心电信号与光电容积脉搏波信号进行预处理；在通用深度学习框架的基础上构建心电信号二分类模型与光电容积脉搏波信号三分类模型；使用迁移学习的方法，对搭建好的两个源域模型进行特征迁移，进一步构建无创血压回归模型，并输出具体的收缩压值与舒张压值，达到无创血压估计的效果；最后根据AAMI的评估标准对回归模型进行可行性验证。本技术方案可以避免心血管疾病导致的血压估计结果误差大的问题，进而达到提升血压估计精度的目的。
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公开(公告)号：CN115429288B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202211256703.1
申请日：2022-10-14
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于集成学习与二级分层网络的十二导联心拍分类方法。采用十二导联心电数据作为输入，建立基于卷积神经网络和长短时记忆网络的多输入心拍分类集成模型，实现五大类心律失常智能化分类识别，模型中采用集成学习方法与二级分层网络，组合不同个体分类器搭建集成学习模型框架，解决不均衡数据集的分类效果不佳的问题，从而有效提高心律失常分类的整体性能指标，有望缓解医护人员繁重的判读工作压力，为智慧医疗领域中心电的智能判读研究提供新思路。
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公开(公告)号：CN117084630A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310936415.9
申请日：2023-07-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于癫痫病症的闭环式脑电信号采集电路及刺激方法。该采集电路包括脑电信号采集前端电路模块、高精度模数转换电路模块、数字信号处理电路模块、双向脉冲刺激电路四个部分。前端电路用于采集脑电信号，高精度模数转换电路对信号进行高精度的采集，数字信号处理电路对信号进行处理和分析，控制电路通过闭环反馈实现对癫痫的检测和刺激。本发明能够有效地提高检测准确性和稳定性。同时，本发明还提供了一种可编程的刺激模式，可以实现针对不同类型癫痫的刺激策略。本发明设计芯片具有体积小、功耗低、精度高等优点。
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公开(公告)号：CN111297350A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010122175.5
申请日：2020-02-27
Applicant: 福州大学
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明涉及一种融合源端影响的三心拍多模型综合决策心电特征分类方法，包括以下步骤；步骤S1：采集待测心电信号，并进行预处理，得到心电信号数据集；步骤S2：构建特征提取模型，并提取心电特征和源端特征；步骤S3：构建解码重构模型，并通过解码重构模型将特征提取模型所提取的特征还原成心电信号；步骤S4：构建特征分类模型，对特征提取模型所提取的心电特征进行分类；步骤S5：训练特征提取模型以及解码重构模型，并以解码重构模型的生成信号与原始信号的差异训练特征提取模型以及解码重构模型；步骤S6：融合循环训练步骤S2的特征提取模型的特征，融合决策分类结果。本发明优化特征提取，综合考虑各种因素以提高心电分类准确度。
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公开(公告)号：CN116807491A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310888672.X
申请日：2023-07-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出应用于实时心电监测设备的心肌梗死全局导联重建方法，包括以下步骤：步骤S1：对心肌梗死心电信号数据集和健康对照心电信号数据集进行数据预处理；步骤S2：进行各导联主成分分析，绘制方差贡献率图，实现最高贡献度导联决策，确定重建导联组；步骤S3：滤除导联组原始数据的冗余信息，对数据进行非线性卷积预分类处理，提高导联重建算法效果；步骤S4：对导联重建算法拟合导联之间的转换关系；步骤S5：以卷积神经网络作为导联重建模型框架，进行网络结构优化和参数设置；步骤S6：基于优化后的网络，分别构建全局导联重建模型，验证导联重建前后状态差异；本发明能实现便携式心电监测和临床诊断导联互通，进而提升便携式心电监护仪实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113974647B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111251594.X
申请日：2021-10-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种非线性支持向量机多特征量化及模型参数寻优重构心源性猝死风险因子的系统及方法，包括对心源性猝死心电信号数据集和正常窦性心律心电信号数据集进行数据预处理；对处理好的心电数据集进行心电波形检测；对心源性猝死风险因子进行提取；对提取的初始特征进行特征量化缩放处理；利用非线性支持向量机作为心源性猝死风险因子的验证模型，通过模型参数寻优，确定误差惩罚参数C和核参数γ；通过制定的心源性猝死风险因子和优化后的模型参数得到心源性猝死的预测模型；达到重构、验证心源性猝死风险因子的效果，对研究心源性猝死具有很好的指导意义。
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公开(公告)号：CN111862068A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010739084.6
申请日：2020-07-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种融合数据缺失数据和图像的三模型综合决策情绪预测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取心电图文件并对其进行图像预处理，得到二值化心电图;步骤S2:根据得到的二值化心电图，以列扫描方式与前者基准结合转换图像信息为标准心电数据；步骤S3:将标准心电数据通过多维心电分析模型，提取心电特征；步骤S4:分别构建特征权重分析模型的情绪预测模型、卷积神经网络和Missing_Value_Model模型，并根据标准心电数据和心电特征，得到三个预测结果；步骤S5:根据得到的三个预测结果，采用比较权重方法确定最终的预测结果。本发明提出融合三种格式数据的情感类型预测模型，实现提高预测准确度。
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公开(公告)号：CN110401449A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910834219.4
申请日：2019-09-04
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种高精度SAR ADC（逐次逼近模数转换器）结构及校准方法，包括采样保持电路、主DAC（数模转换器）、桥接电容校准模块、校准DAC（数模转换器）、比较器、数字校准和逻辑控制模块；所述桥接电容校准模块受数字校准和逻辑控制模块的控制对主DAC进行桥接电容校准；所述校准DAC受数字校准和逻辑控制模块的控制对主DAC进行电容失配校准。本发明的结构不需要复杂的校准电路，不影响SAR ADC的正常量化过程，随时都可以开启校准，校准时不需要额外的输入信号，可广泛应用于电容阵列型SAR ADC。
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公开(公告)号：CN106656426B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201710054593.3
申请日：2017-01-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种具有信息传输权重的通信方法，将多组待调制发射的串行数据码流按照权重系数分配调制域；其次将串行数据码流按对应调制域进行处理后形成合成数据流；然后将合成数据流进行调制发射，最后通过两种不同方法从信道中接收还原出合并数据码流。本发明在有限信道资源下，可以使信息权重更高的数据码流能够占据更宽调制域，从使其具有更优的信噪比。
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公开(公告)号：CN105232032A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510742075.1
申请日：2015-11-05
Applicant: 福州大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00 , G06F19/00
CPC classification number: A61B5/04018 , A61B5/0006 , A61B5/0022 , A61B5/0245 , A61B5/0432 , A61B5/044 , A61B5/046 , A61B5/6823 , A61B5/6831 , A61B5/7232 , A61B5/7275 , A61B5/746 , A61B2560/0214 , G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于小波分析远程心电监护与预警系统及方法，包括一无线心电信号采集装置、一移动终端以及一云存储平台；所述无线心电信号采集装置穿戴于使用者胸前，用以实时采集心电信号并将所述心电信号传输至所述移动终端；所述移动终端采用小波分析算法分析处理接收到的所述心电信号，并将处理后的心电信号上传至所述云存储平台，所述云存储平台用以存储使用者的个人信息及其心电信号与分析得到心电信号的波形特征。本发明克服了传统心电图信号采集系统的不足，采用基于小波分析和超低功耗蓝牙技术的远程心电(ECG)监护与预警系统，随时随地对心脏信号进行监护与预警。
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