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公开(公告)号：CN116230172A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310006125.4
申请日：2023-01-04
Applicant: 东南大学
IPC: G16H30/40 , A61B5/358 , G16H10/60 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种通过拍照心电图获取心电ST段信息的系统，包括心电图像读取模块、ST段异常诊断模块以及安卓手机APP功能模块；心电图像读取模块利用YOLOv5目标检测模型从手机拍摄的心电图报告中快速定位并提取出心电区域，得到无冗余信息的心电图像；ST段异常诊断模块利用卷积神经网络和ST段智能诊断算法判断ST段是否压低或抬高；安卓手机APP功能模块具有图像选取模块和结果反馈模块，图像选取模块通过手机摄像头拍摄或手机内置相册选取图片，帮助用户上传标准12导联心电图报告图像至平台；结果反馈模块输出ST段诊断结果；本发明能够根据用户所上传的标准12导联心电图报告，判断ST段有无异常，有效辅助患者综合考虑下一步的智能分析和医疗措施。
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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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公开(公告)号：CN115358269A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210988511.3
申请日：2022-08-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于孪生神经网络的心电身份识别方法与装置，通过穿戴式设备获取待检测的心电信号，通过手机端送入云端服务器进行分类与检测，将身份识别的结果传输回手机终端进行实时显示。本发明能够基于心电信号进行简单方便准确的身份识别，最后输出与心电信号相对应的人物标签。
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公开(公告)号：CN114420231A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210042926.1
申请日：2022-01-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种可解释的急性肾损伤持续预警方法、系统、存储介质及电子设备，包括以下步骤。第一步：临床电子病历数据获取，构建以小时为单位步长的患者表格化时间序列；第二步：数据预处理及特征提取，进行临床动态特征解析提取临床经验特征；第三步：对患者时间序列信息进行多层非线性映射表示，构建急性肾损伤持续预警深度学习方法；第四步：基于改进积分梯度方法提出可解释的预警模型对输出结果进行解释；第五步：临床可视化交互界面搭建以辅助临床决策。本发明在融合先验特征的基础上构建急性肾损伤深度表示预警算法，有效提高了患者风险持续追踪的准确性，同时可解释与可视化的交互信息大大提高算法所依托系统的可用性。
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公开(公告)号：CN114343666A
公开(公告)日：2022-04-15
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113729662A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111129083.0
申请日：2021-09-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明专利公开了一种融合心电心音双模式的无袖带腕表式血压测量装置，包括信号检测模块以及血压评估模块。信号检测模块，主要分为同时采集腕部心电信号和腕部脉搏信号以及同时采集胸口心音信号和腕部脉搏信号两种模式。血压评估模块，主要通过对信号检测模块同时采集到的信号进行特征提取，得到相应的近点端和远点端特征，从而计算出脉搏波传递时间以及心率，最后结合PWTT、HR与BP的回归模型，来估测出血压的值。本发明通过双模式来进行血压监测，不仅避免PEP对PWTT的影响，提高了血压测量精度，达到穿戴式医疗设备的要求，其测量历史数据也可以为就诊提供重要参考，而且在血压监测时提供了多种方式，操作方便，无需校准，佩戴舒适。
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公开(公告)号：CN110123304B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201910060912.0
申请日：2019-01-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明专利公开了一种基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，针对获取的原始动态心电数据依次进行基线漂移滤除、R波位置检测，计算R波个数及RR间期序列标准差后，进行心电多模板匹配，并对得到的相关系数矩阵做主成分分析，通过最大贡献率与RR间期序列标准差、R波个数等指标划分信号质量等级，快速得出质量评估结果，实现自动滤除心电噪声段的目标。该方法计算简便，准确率高，有效适用于动态心电实时质量评估应用。
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公开(公告)号：CN112535483A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011283777.5
申请日：2020-11-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高频心电的心脏交感活性检测装置，其中电极片采集用户的高频心电信号，心电处理电路将高频心电信号划分为第一心电信号和第二心电信号，处理器分别提取第一心电信号的时域指标、频域指标和非线性指标，对第二心电信号进行滑动平均处理，得到表征所述第二心电信号中各个窗口信号平均参数的初始一维数组，将初始一维数组的元素值代入设定计算公式进行计算，得到均方根数组，根据均方根数组计算心脏交感活性评价指标，对时域指标、频域指标、非线性指标和心脏交感活性评价指标进行自适应加权平均融合处理，得到状态检测指标，根据状态检测指标确定用户的心脏交感活性状态，可以对用户的心脏交感活性状态进行稳定准确地检测。
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公开(公告)号：CN110353704A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910632106.6
申请日：2019-07-12
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/0402
Abstract: 本发明提供了一种基于穿戴式心电监测的情绪自动评估方法与装置，用穿戴式设备采集心电信号并将心电信号传输到手机终端，手机终端将接收到的心电信号传送到云端服务器；在云端服务器对接收到的心电信号进行小波去噪，提取心电信号的心率变异性HRV特征，进行数据归一化，建立模型评估情绪类型，由云端服务器将情绪类型的结果传输回手机终端进行实时显示。本发明能够基于心电信号进行简单方便准确的情绪识别，从而实现情绪评估，最终输出两种情绪类型。
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公开(公告)号：CN110353656A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910631531.3
申请日：2019-07-12
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明提供了一种基于云架构的穿戴式心电监护系统及其监护方法，穿戴式心电监测设备能基本满足穿戴方便、舒适的要求；使用针对心电信号特殊处理的去噪电路，在硬件和软件多层去噪，提高心电信号抗干扰率，保证了信号准确完整性。智能手机端提供的智能心电算法，对心电信号进行判断截取、简易分类后，进行打包上传的方法，解决了心电数据量庞大和不能及时上传的问题。改善自动诊断技术的不足、提高监护系统的效率；利用医生和智能算法的各自优势，完善动态心电报告的内容；完善心脏异常报警机制；完善短时心电异常记录分析机制。本发明在云平台服务器上进行大数据智能分析、建立一个更加智慧的心电远程监护系统。
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