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公开(公告)号：CN109001792A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810588189.9
申请日：2018-06-08
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01V1/00
Abstract: 用于地震预报的监测数据处理方法、地震预报方法和系统，涉及灾害预警领域，通过在预监测区域布设监测点，监测监测点地表溢出带电粒子的特性，进而获得与带电粒子特性相关的测量数据，对测量数据进行统计，依据统计结果获取统计值，将当前的统计值与之前的统计值进行比较，依据比较结果获取表征所述测量数据的变化的波动，实现对预监测区域的地震预报。由于创新的提出基于监测地表溢出带电粒子，实现对地震的全天候监测和数据的实时更新，通过对数据的分析能够及时对地震发生的危险发出预报。使其震中区域的人们提前开始采取避险措施，减少广大人民群众的人员伤亡及财产损失。
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公开(公告)号：CN108652604A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810119321.1
申请日：2018-02-06
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/021
Abstract: 本发明公开了一种基于心电信号的无气囊血压检测方法及系统。本发明通过获取心电信号，及获取对应心电信号的pRRx序列，通过对pRRx序列进行线性分析和/或非线性分析，得到相应特征指标，将计算得到的特征指标和对应的血压值作为输入和标签，进行机器学习，训练得到心电信号的特征指标与血压值对应关系的模型函数；当要检测某个时间点的血压值，通过获取该时间点之前的心电信号，计算并根据心电信号的特征指标，通过所述模型函数，得到该时间点的血压值。与现有技术相比，通过无创、无气囊采集心电信号作为源信号，成本低、安全有效、易于连续测量操作、用户体验好，而且本方法的血压检测过程计算量较小，算法复杂程度低，效率高。
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公开(公告)号：CN108403107A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810119796.0
申请日：2018-02-06
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种心律失常判别方法及系统。本发明通过获取心电信号，及获取对应心电信号的pRRx序列，通过对pRRx序列进行线性分析和/或非线性分析，得到相应特征指标，将计算得到的特征指标和对应的心律失常类型作为输入和标签，进行机器学习，训练得到心电信号的特征指标与心律状态的类型对应关系的模型函数；当要检测某个时间点的心律失常类型，通过获取该时间点之前的心电信号，计算并根据心电信号的特征指标，通过所述模型函数，得到该时间点的心律状态的类型，作为心律失常判别结果。与现有技术相比，本发明能够自动判别心律是否有异常以及具体的心律失常类型，而且本方法的判别过程计算量较小，算法复杂程度低，效率高。
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公开(公告)号：CN108845348B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN201810752892.9
申请日：2018-07-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 用于地震预报的监测数据处理方法、地震预报方法和系统，涉及灾害预警领域，通过在预监测区域布设地震前兆监测点监测所述地震前兆监测点处因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性，进而获得与因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性相关的测量数据，对测量数据进行统计，依据统计结果对预监测区域进行地震预报。由于创新的提出对因地球内部活动引起的地表物理场和化学场的变化特性进行监测，实现对地震的全天候监测和数据的实时更新，通过对数据的分析能够及时对地震发生的危险发出预报。使其震中区域的人们提前开始采取避险措施，减少广大人民群众的人员伤亡及财产损失。
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公开(公告)号：CN114711733A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210632256.9
申请日：2022-06-07
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种脉搏信号提取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及脉搏信号技术领域。通过对在变化压力下采集得到的初始脉搏信号进行去噪，通过滤除多种噪声而得到的滤波脉搏信号，进而对滤波脉搏信号进行处理得到的中脉、浮脉以及沉脉，可通过本发明提供的脉搏提取方法为后续的脉搏信号的分析人员减少了对脉搏信号数据的分析处理量，通过将得到的浮脉、中脉、沉脉对脉搏信号更具体精细化处理，进一步提高脉搏信号提取的精确性以及效率性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109276258B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810911834.6
申请日：2018-08-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/145
Abstract: 本发明涉及医疗数据分析技术领域，公开了一种基于DTW的血糖趋势预测方法、系统及医疗设备。所述基于DTW的血糖趋势预测方法，包括：采集血糖真实值的时间序列P；通过PRRx预测方法获取血糖预测值的时间序列Q；计算时间序列P和时间序列Q的相似性度量；根据计算的相似性度量计算预测时间序列H的单位校准值；根据计算的预测时间序列H的单位校准值计算预测时间序列H预测血糖峰值；以及根据计算的预测时间序列H预测血糖峰值获取血糖趋势预测数据。通过实际距离到相似性度量的转化、相似性度量到新的预测距离的转化而获取到准确的血糖趋势预测数据，减轻了患者检测治疗的痛苦，提升了血糖趋势预测的准确性和治疗效果。
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公开(公告)号：CN111714088A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010518567.3
申请日：2020-06-09
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/00 , A61B5/01 , A61B5/0205 , A61B5/024 , A61B5/1455
Abstract: 本发明涉及中医检查技术领域，具体涉及一种基于中医原理的人体特征指标检测方法和系统，其中系统包括：一个或者多个信号采集装置以及处理模块，一个或者多个信号采集装置用于至少采集人体的呼吸心跳信号、经络穴位电波信号和红外体温光波信号中的一种或多种，处理模块用于根据呼吸心跳信号、经络穴位信号和体温信号中的一种或多种得到一个或多个人体特征指标。这些人体特征指标对中医诊断时起到更多的参考作用，使得诊断结果更加准确，同时采用本实施例的检测系统，无需医生采用功能单一的仪器逐项测量上述特征指标，提高了诊断效率。
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公开(公告)号：CN108652604B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201810119321.1
申请日：2018-02-06
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/021
Abstract: 本发明公开了一种基于心电信号的无气囊血压检测方法及系统。本发明通过获取心电信号，及获取对应心电信号的pRRx序列，通过对pRRx序列进行线性分析和/或非线性分析，得到相应特征指标，将计算得到的特征指标和对应的血压值作为输入和标签，进行机器学习，训练得到心电信号的特征指标与血压值对应关系的模型函数；当要检测某个时间点的血压值，通过获取该时间点之前的心电信号，计算并根据心电信号的特征指标，通过所述模型函数，得到该时间点的血压值。与现有技术相比，通过无创、无气囊采集心电信号作为源信号，成本低、安全有效、易于连续测量操作、用户体验好，而且本方法的血压检测过程计算量较小，算法复杂程度低，效率高。
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公开(公告)号：CN108652640B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201810119790.3
申请日：2018-02-06
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种基于心电信号的无创血糖检测方法及系统。本发明通过获取心电信号，及获取对应心电信号的pRRx序列，通过对pRRx序列进行线性分析和/或非线性分析，得到相应特征指标，将计算得到的特征指标和对应的血糖值作为输入和标签，进行机器学习，训练得到心电信号的特征指标与血糖值对应关系的模型函数；当要检测某个时间点的血糖值，通过获取该时间点之前的心电信号，计算并根据心电信号的特征指标，通过所述模型函数，得到该时间点的血糖值。与现有技术相比，通过无创采集心电信号作为源信号，成本低、安全有效，而且本方法的血糖检测过程计算量较小，算法复杂程度低，效率高。
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公开(公告)号：CN109143320A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810765191.9
申请日：2018-07-12
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01T5/00
CPC classification number: G01T5/00
Abstract: 本申请公开了一种地下溢出带电粒子监测装置、系统和监测数据处理方法，属于地质活动监测领域。由于采用电磁测量法获取与地下溢出的带电粒子的特性相关的电信号，再由信号采集电路采集该电信号，进而获取与地下溢出带电粒子相关的监测数据，进而实现对地球地质活动的监测。创新的提出通过对地下溢出带电粒子的监测，实现对地球内部活动的全天候监测和对监测数据的实时更新。
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