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公开(公告)号：CN116392090A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310248258.2
申请日：2023-03-15
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00 , G06N3/0464 , H04W4/80 , H04W4/06 , H04W4/38
Abstract: 本发明涉及一种可穿戴血压数据采集装置，包括：心电采集主机，其穿戴在人体胸口处，所述心电采集主机能够采集心电信号；蓝牙指套从机，其穿戴在人体的指尖处，所述蓝牙指套能够采集脉搏波信号，所述蓝牙指套与心电采集主机通过蓝牙连接以实现信息交互；上位机，其与心电采集主机进行电信号连接，所述上位机对采集的心电信号和脉搏波信号进行分析与处理，获得电压值；其中，所述心电采集主机和蓝牙指套从机在同一时刻进行信号采集，存储获得同步的心电信号和脉搏波信号。其采集到的信号质量高，测算结果精准，便于贴身佩戴，使用方便，在任意姿态下都可以长时间使用。
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公开(公告)号：CN116058849A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211102732.2
申请日：2022-09-09
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种房颤检测方法，包括获取心电信号，利用带通滤波器对心电信号去噪，根据去噪后心电信号中R峰的位置生成RR间期长度序列图并输入到预先训练好的U‑Net网络中进行预测，输出RR间期波标签图作为预测结果。本发明提供的房颤检测方法基于RR间期和U‑Net卷积神经网络，U‑Net网络是端到端的卷积神经网络，利用U‑Net网络预测，预测前只需对心电信号去噪，获取RR间期波长度序列图，不需要提取更高级的特征，预处理过程简便；在不需要做心拍分离的情况下将每个心拍的检测结果映射到原始的心电信号中，实现高细粒度分类水平的房颤检测，有效提高自动房颤检测的效率与准确性。
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公开(公告)号：CN114652323B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210181410.5
申请日：2022-02-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种心律失常的检测方法，本发明通过采集心电信号，提取心电信号的R峰，根据心电信号的R峰计算心电信号每个心拍的RR期间值；根据心电信号每个心拍的RR期间值生成辅助波形；将辅助波形和心电信号输入至心电信号检测网络中进行识别，输出心电信号中每个心拍的识别结果。本发明通过将心电信号的RR期间值转化为辅助波形并融入到心拍分类中，能够有效提高心律失常检测的准确性和基于人工智能心电诊断系统的疾病检测性能。
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公开(公告)号：CN114652323A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210181410.5
申请日：2022-02-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种心律失常的检测方法，本发明通过采集心电信号，提取心电信号的R峰，根据心电信号的R峰计算心电信号每个心拍的RR期间值；根据心电信号每个心拍的RR期间值生成辅助波形；将辅助波形和心电信号输入至心电信号检测网络中进行识别，输出心电信号中每个心拍的识别结果。本发明通过将心电信号的RR期间值转化为辅助波形并融入到心拍分类中，能够有效提高心律失常检测的准确性和基于人工智能心电诊断系统的疾病检测性能。
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公开(公告)号：CN108961676A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810667033.X
申请日：2018-06-26
Applicant: 苏州大学
IPC: G08B21/04
Abstract: 一种摔倒检测、呼救及定位装置，包括：多功能拐杖以及压力检测鞋垫，其中，所述多功能拐杖包括加速度传感器以及高度传感器；所述压力检测鞋垫包括压力传感器。当所述加速度超过第一阈值、所述高度变化的速率超过第二阈值、所述压力小于所述第三阈值时，检测三者发生的最大时间间隔是否小于第四阈值；若小于第四阈值，则由所述拐杖发出呼救信息和定位信息。本发明的优点是，既可以手动报警，也可以在摔倒时自动触发报警，在自动触发报警过程中，通过根据多种传感器获得的数据对摔倒检测的结果进行判断，从而大大降低了误报警的概率。此外，本发明装置还包括，定位功能、语音功能、收音机功能、储物功能等多种功能，提高了其实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108257363A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201711376420.X
申请日：2017-12-19
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: G08B25/016 , G01S19/42 , H04W64/00
Abstract: 一种可植入衣物的定位装置，包括：外壳、主板、电池、天线、按键，所述电池为所述天线、所述主板和主板上所有硬件供电，其中主板、天线、电池、按键组成机芯，所述外壳完全包裹在机芯外面，其特征在于，所述外壳为柔性绝缘材料制成，其中按键能够通过无线通讯对主板中控制模块进行编程，使得按键实现多种功能。本发明的优点在于：(1)装置成条形，柔软、轻薄、可弯曲。其中，条状外形，给天线预留了很大的空间，有效的增强了信号的采集能力。(2)机芯被完全包裹，使得机芯与外界完全隔离，具有很高的防水性。(3)能插入衣物的夹层内，隐藏性强。(4)本装置具有按键并可通过按键实现多功能。
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公开(公告)号：CN116392090B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310248258.2
申请日：2023-03-15
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00 , G06N3/0464 , H04W4/80 , H04W4/06 , H04W4/38
Abstract: 本发明涉及一种可穿戴血压数据采集装置，包括：心电采集主机，其穿戴在人体胸口处，所述心电采集主机能够采集心电信号；蓝牙指套从机，其穿戴在人体的指尖处，所述蓝牙指套能够采集脉搏波信号，所述蓝牙指套与心电采集主机通过蓝牙连接以实现信息交互；上位机，其与心电采集主机进行电信号连接，所述上位机对采集的心电信号和脉搏波信号进行分析与处理，获得电压值；其中，所述心电采集主机和蓝牙指套从机在同一时刻进行信号采集，存储获得同步的心电信号和脉搏波信号。其采集到的信号质量高，测算结果精准，便于贴身佩戴，使用方便，在任意姿态下都可以长时间使用。
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公开(公告)号：CN114652324A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210182882.2
申请日：2022-02-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种单心拍分类方法，通过提取每个单心拍信号的特征，将每个单心拍信号和每个单心拍信号的特征输入至第一分类网络中，利用第一分类网络学习相邻心拍信号之间的特征变化规律，输出每个单心拍信号的权重和类别；将每个单心拍信号的权重和类别进行合并，输出每个单心拍信号为非异常心拍或异常心拍的分类结果；将异常心拍和异常心拍的特征输入至第二分类网络中，通过第二分类网络学习异常心拍之间的特征变化规律，输出异常心拍为室上性异常心拍或室性异常心拍的分类结果。本发明通过考虑每个单心拍信号和每个异常心拍之间的特征变化规律，能够有效提高心拍分类的准确性，提高基于人工智能系统的疾病检测性能。
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公开(公告)号：CN112704503A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110056325.1
申请日：2021-01-15
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种心电信号噪声处理方法，包括以下步骤：使用人工合成的数据集训练轻量深度学习网络得到训练完成的轻量深度学习网络，测试后端应用算法得到对应的预设熵阈值；将采集到的心电信号数据分段并输入训练完成的训练轻量深度学习网络，分类得到含噪声部分的信号段数据；计算含噪声部分的信号段数据的样本熵，与预设熵阈值比较并将大于预设熵阈值的信号段数据去除，得到去噪后的心电信号数据。本发明通过轻量深度学习网络直接对段信号进行分类，避免了人工提取特征的弊端；通过样本熵对分段信号去噪，有效降低肌电干扰、电极运动干扰噪声对诊断系统造成的误警，提高后端应用算法在心电信号中含有噪声时的准确性。
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公开(公告)号：CN112617850A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110004807.2
申请日：2021-01-04
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种心电信号的早搏心拍检测方法，包括：步骤一：将预设采样率的心电信号的输入长度固定为统一长度，并给心电信号增加不同程度的噪声，给心电信号每一组数据准备了其对应的标签，标签有两个通道，每个通道分别划分好对应的室性早搏QRS波段和室上性早搏QRS波段；步骤二：将步骤一中的心电信号进行低通滤波，并结合对应的标签输入到神经网络中进行训练，所述神经网络的损失函数为Dice损失函数，所述神经网络采用一维U‑net网络结构。本发明的有益效果：无需复杂的前期去噪或者域变换、无需人工设计特征；鲁棒性强、能够在高噪信号中准确检测出早搏心拍，即早搏心拍中的QRS波位置；端到端的检测、再通过后处理直接输出早搏类型与位置。
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