公开(公告)号：CN118986363A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411090263.6

申请日：2024-08-09

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘澄玉 ,  侯雨彤 ,  颜昌 ,  赵璐璐 ,  李建清

IPC: A61B5/318 ,  A61B5/00 ,  A61B5/349 ,  A61B5/366

Abstract: 本发明公开了一种基于硬件加速端侧高效计算的穿戴式心电质量实时评估方法，通过提取心电信号时域、频域和熵域的特征构成特征向量，将特征向量输入到机器学习分类器中，进行心电信号质量评估，特征计算和分类器模块均被部署在高效的端侧硬件上，硬件电路根据特征向量生成需求进行设计，实现对信号质量的实时分析，保证了数据的隐私性。本发明能够提高心电质量评估的效率，方便快捷，对于心血管疾病的诊断有积极意义。

公开(公告)号：CN120000155A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202411849683.8

申请日：2024-12-16

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨晨熙 ,  姚炎坤 ,  颜昌 ,  李建清 ,  刘澄玉

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/024 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/243 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明涉及一种基于长程信号和多特征提取的睡眠节律紊乱检测方法及装置，其中方法包括：步骤S1：获得目标用户的生理信号，其中，生理信号至少包括心率；步骤S2：对生理信号进行预处理和峰值提取；步骤S3：基于预处理后的生理信号提取根据处理后的信号利用多域特征提取算法进行多域心率变异性特征提取；步骤S4：对提取的多域心率变异性特征进行多域特征集构建以及节律紊乱风险类别划分；步骤S5：利用随机森林算法构建睡眠节律状态评估模型，对潜在的睡眠节律紊乱风险进行检测。与现有技术相比，本发明具有在提高了准确率的同时解决了需要频繁采集生理信号的工作量的问题等优点。

公开(公告)号：CN118830854A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410856214.2

申请日：2024-06-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘澄玉 ,  姜云逸 ,  肖志军 ,  杨晨熙 ,  颜昌 ,  赵璐璐 ,  李建清

IPC: A61B5/346 ,  A61B5/318 ,  A61B5/00 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明提供了一种基于非接触心电的信号质量评估系统及方法，方法包括：通过电容耦合式非接触心电信号采集模块，使用非接触式的方式采集非接触心电信号；由非接触心电信号预处理模块对采集到的非接触心电信号进行滤波、滑窗分割等预处理，去除部分干扰信号，提高心电信号信噪比；采用非接触心电信号特征提取与优化模块，根据信号特点进行特征提取，并用于所提取特征的进一步优化以及构建分类模型；使用非接触心电高质量信号选择模块，将采集到的非接触心电信号进行自动评估与分类，并用于筛选出高质量的非接触心电信号。本发明针对非接触心电采集场景，基于非接触心电的干扰特征，能实现非接触心电信号的高准确度的高效评估。

公开(公告)号：CN118766473A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202411091824.4

申请日：2024-08-09

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘澄玉 ,  肖志军 ,  姜云逸 ,  杨晨熙 ,  颜昌 ,  李建清

IPC: A61B5/318 ,  A61B5/352 ,  A61B5/366 ,  A61B5/00 ,  A61B5/024 ,  A61B5/0245 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G16H80/00

Abstract: 本发明提供了一种融合非接触心电和心震信号的床单式心率高精度监测系统，包括电容耦合式非接触心电和压电薄膜心震信号采集模块，基于信号质量评估的心率通道选择模块，心率计算模块。具体实施包括以下几个步骤：第一步，电容耦合式非接触心电和压电薄膜心震信号采集模块用于采集非接触心电信号和心震信号。第二步，基于信号质量评估的心率通道选择模块，用于计算采集的信号质量，第三步，心率计算模块用于根据信号类型进行心率计算，计算结果包括基于RR间期的高精度心率信息和基于心震的平均心率信息，系统面向睡眠场景下、长时程高精度生理信号获取，融合非接触心电和心脏震动两种模态的优点，可以有效获取连续、长时程、高精度心率信息。