基于多尺度复杂网络的穿戴式心电实时质量评估方法

    公开(公告)号:CN115392297A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210955614.X

    申请日:2022-08-10

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明专利公开了基于多尺度复杂网络的穿戴式心电实时质量评估方法,通过信号分解技术将原始穿戴式短时心电信号分解为多层心电子频带信号,并将各层心电子频带信号映射为复杂网络,计算各层复杂网络的网络特征向量并构成特征矩阵,最后将特征矩阵输入到机器学习分类算法对心电信号进行分类,实现了对心电信号的实时质量等级划分,为后续的信号分析提供了质量保障。

    一种融合早搏抑制策略的阵发性房颤检测装置

    公开(公告)号:CN114533081A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210147771.8

    申请日:2022-02-17

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供了一种融合早搏抑制策略的阵发性房颤检测装置包括:生理信号采集模块、融合早搏抑制策略的阵发性房颤检测模块和显示输出模块。生理信号采集模块记录长时程的人体生理信号,如脉搏、心电信号。融合早搏抑制策略的阵发性房颤检测模块从生理信号采集模块读取数字信号,经预处理后提取节律变化特征,逐拍进行基于阈值的疑似房颤筛查。筛查出的疑似房颤节律依次经过单发、频发和联律早搏抑制,再定期进行阵发性房颤统计,实现房颤节律实时、准确预警及阵发性房颤的长程分析。最后通过显示输出模块进行结果的显示、存储及传输。本发明能够抑制阵发性房颤检测中的早搏干扰,实现阵发性房颤起止点的心拍级定位,算法简单可移植。

    一种多体征参数采集的穿戴装置

    公开(公告)号:CN105030219A

    公开(公告)日:2015-11-11

    申请号:CN201510340852.X

    申请日:2015-06-18

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供了一种多体征参数采集的穿戴装置,包括穿戴衣、三个心电电极、生理参数传感节点、运动参数传感节点以及织物导线;三个心电电极均设置在穿戴衣内,且分别位于左胸锁骨下、右胸锁骨下和右腹部;生理参数传感节点安装在穿戴衣的左胸口处,包括生理参数微控制器、生理参数蓝牙通信模块、心电信号模拟前端芯片和温度传感器;心电信号模拟前端芯片的信号输入端通过织物导线与心电电极相连;运动参数传感节点安装在穿戴衣的左腹部,包括运动参数微处理器、运动参数蓝牙通信模块、加速度传感器、陀螺仪、弱磁传感器和气压传感器。该穿戴装置能够实时采集佩戴者的心电、体温、动作姿态等体征参数,且穿戴后体感舒适,具有较好的市场应用前景。

    针对长程心电监测的阵发性房颤扫描方法、系统、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN114343666B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202210032416.6

    申请日:2022-01-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种针对长程心电监测的阵发性房颤扫描方法,包括以下步骤:第一步:获取心电波形信号,对信号进行统一量纲处理;第二步:疑似房颤的定位,对信号进行特征点检测,提取RR间期,计算ΔRR间期,筛选疑似房颤,并排除部分早搏;第三步:房颤的粗略检测,计算RR间期特征来进一步确定房颤片段;第四步:房颤的精细检测,根据R峰位置截取1/2的房颤心跳,进行P波信息的量化,根据量化的P波信息进行房颤的仔细筛查;第五步:最后输出房颤的典型波形,以及房颤的发生频率和发生次数。房颤的发生频率和次数对房颤手术的选择、药物干预以及临床各种并发症的诊断和治疗具有重要价值,可以指导临床医生进行个性化的治疗方案。

    一种基于拍内特征子波复杂网络的室性早搏检测方法

    公开(公告)号:CN116269248A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202211089923.X

    申请日:2022-09-07

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明专利公开了一种基于拍内特征子波复杂网络的室性早搏检测方法,首先通过心电信号预处理对采集到的心电信号进行去噪和QRS波检测,将预处理后的心电信号进行心拍分割以获得心拍信号,对单个心拍内部子波分割并计算各部分的特征;对于得到的特征序列采用去趋势方法消除了长时程的心电信号特征在不同状态下的区域性差异,并去除微小波动,以消除了微小波动对后续序列编码的影响;利用符号动力学进行编码,并构建拍内特征子波复杂网络,计算复杂网络的网络特征参数,最终提取能够反映心电信号特点的心电特征,进一步通过机器学习分类算法实现心电信号的分类。

    基于穿戴式心电信号中早搏信号的周期性监测方法及装置

    公开(公告)号:CN109288515B

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN201811350454.6

    申请日:2018-11-14

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明专利公开了一种基于穿戴式心电信号中早搏信号的周期性监测方法及装置,包括穿戴式心电信号检测模块和长时间早搏心拍检测模块,所述长时间早搏心拍检测模块中的心电信号读取单元读取待测心拍,经实时早搏检测单元确定心拍类型后,通过主类模板生成单元及次类模板生成单元分别生成主类模板及次类模板,随后经主次类心拍检测单元,最终确定心拍类型,在正常心拍的基础上,经过室上性早搏检测单元,判断是室上性早搏心拍或正常心拍,从而实现人们日常活动下的室性早搏和室上性早搏的长时间的舒适监测,算法简单,操作方便,适用于不同用户的需求。

    一种多体征参数采集的穿戴装置

    公开(公告)号:CN105030219B

    公开(公告)日:2018-02-06

    申请号:CN201510340852.X

    申请日:2015-06-18

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供了一种多体征参数采集的穿戴装置,包括穿戴衣、三个心电电极、生理参数传感节点、运动参数传感节点以及织物导线;三个心电电极均设置在穿戴衣内,且分别位于左胸锁骨下、右胸锁骨下和右腹部;生理参数传感节点安装在穿戴衣的左胸口处,包括生理参数微控制器、生理参数蓝牙通信模块、心电信号模拟前端芯片和温度传感器;心电信号模拟前端芯片的信号输入端通过织物导线与心电电极相连;运动参数传感节点安装在穿戴衣的左腹部,包括运动参数微处理器、运动参数蓝牙通信模块、加速度传感器、陀螺仪、弱磁传感器和气压传感器。该穿戴装置能够实时采集佩戴者的心电、体温、动作姿态等体征参数,且穿戴后体感舒适,具有较好的市场应用前景。

    一种穿戴式导电织物传感系统

    公开(公告)号:CN103815876A

    公开(公告)日:2014-05-28

    申请号:CN201410089161.2

    申请日:2014-03-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 一种穿戴式导电织物传感系统,包括传感节点以及用于传感节点传输信号的总线和接口,传感节点包括一个主节点和多个从节点,各从节点将各自的传感信号通过各自的接口传递到总线上,主节点的自身传感信号以及通过接口由总线获取的各从节点的传感信号以无线蓝牙方式发送至外部接收终端进行分析处理;总线包括位于同一中心点、由内向外逐步增大并之间绝缘的五圈环形导电织物线,分别定义为电源线VCC、地线GND、信号输出线TXD、信号输入线RXD及状态信号线BUSY,多圈环形导电织物线固定连接在上衣的前胸部位并覆盖绝缘布,绝缘布与上衣固定连接。

    多传感器非标准位置体温监测方法、装置及可穿戴设备

    公开(公告)号:CN118476791A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410555701.5

    申请日:2024-05-07

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开多传感器非标准位置体温监测方法、装置及可穿戴设备,属于体温测量领域;多传感器非标准位置体温监测方法基于包括温度模块、血流状态模块、心率模块和气压模块的智能胸贴;监测方法包括:S101,通过所述智能胸贴获取心率变异性信息、环境信息;S102,将获取的心率变异性信息、环境信息与设定阈值比较,在阈值范围内则返回S101,超出阈值,则进入S103;S103,通过所述心率模块获取佩戴者组织代谢率,通过所述血流状态模块获取佩戴者测量组织处血液灌注率,通过温度模块采集皮肤温度、PPE内环境温度;S104,通过Pennes传热方程计算佩戴者核心体温。

    基于深度学习的心电早搏信号处理方法、模块和装置

    公开(公告)号:CN112971800B

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202110110142.3

    申请日:2021-01-27

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的心电早搏信号处理方法、模块和装置,其将样本心电信号以R波为基准点,截取心拍信号,得到多个样本心拍信号,针对各个样本心拍信号提取多个低维特征参数和一个高维特征图,根据各个样本心拍信号对应的高维特征图和各个低维特征参数确定各个样本心拍信号的加权融合数据,采用各个样本心拍信号的加权融合数据和心拍标签训练初始分类器,得到早搏信号分类器,获取待测心电信号中各个待测心拍信号分别对应的加权融合数据,得到待测融合数据,将待测融合数据输入早搏信号分类器,以判别各个待测心拍信号是否为早搏信号,实现对待测心拍信号的准确检测,即实现对待测心电信号的准确检测,有效提高了待测心电信号的检测效率。

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