公开(公告)号：CN109998522A

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201910146847.3

申请日：2019-02-27

Applicant: 东南大学 ,  南京医科大学

Inventor： 刘澄玉 ,  杨美程 ,  李建清

IPC: A61B5/0402 ,  A61B5/11

Abstract: 本发明提供了一种可穿戴式的基于动态心电的运动负荷检测装置及方法，装置包括心电信号采集模块、信号调理模块、无线通讯模块、数据存储模块、微处理器，通过采集用户动态心电信号，对信号进行滤波、放大以及AD转换，并传输心电数字信号信息至用户客户端，随后完成包括信号滤波、R波特征检测、特征向量计算、向量归一化、运动负荷检测在内的信号分析过程，最终生成检测报告并发生至监护中心。该装置穿戴方便、舒适，可实现对用户动态心电信号长时间采集与实时分析处理，准确检测用户运动负荷并给出相应建议的功能。

公开(公告)号：CN115049069A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210616733.2

申请日：2022-06-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘澄玉 ,  李润发 ,  杨美程 ,  李建清

IPC: G06N20/00 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明公开了一种可视化交互式的脓毒症早期智能预警方法，具体步骤如下：第一步：病人数据库构建，通过数据库技术，完成病人数据信息的采集与存储；第二步：与数据库技术进行交互，完成病人临床电子病历数据的获取，构建以小时为单位步长的患者表格化时间序列；第三步：数据预处理及特征提取，提取出病人信息采集中反映测量频率、测量时间间隔等信息的特征；第四步：基于LightGBM等算法完成模型的训练及部署，模型训练过程中使用贝叶斯超参数优化算法；第五步：临床可解释、可视化、可交互界面搭建。本发明有效提高了患者风险的预警能力，为ICU医生在病人脓毒症前提前干预，同时可解释、可视化与可交互为ICU病人的辅助决策提供了有力保证。

公开(公告)号：CN114420231B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202210042926.1

申请日：2022-01-14

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘澄玉 ,  杨美程 ,  李润发 ,  李建清

IPC: G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

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。

公开(公告)号：CN115049069B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202210616733.2

申请日：2022-06-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘澄玉 ,  李润发 ,  杨美程 ,  李建清

IPC: G06N20/00 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明公开了一种可视化交互式的脓毒症早期智能预警方法，具体步骤如下：第一步：病人数据库构建，通过数据库技术，完成病人数据信息的采集与存储；第二步：与数据库技术进行交互，完成病人临床电子病历数据的获取，构建以小时为单位步长的患者表格化时间序列；第三步：数据预处理及特征提取，提取出病人信息采集中反映测量频率、测量时间间隔等信息的特征；第四步：基于LightGBM等算法完成模型的训练及部署，模型训练过程中使用贝叶斯超参数优化算法；第五步：临床可解释、可视化、可交互界面搭建。本发明有效提高了患者风险的预警能力，为ICU医生在病人脓毒症前提前干预，同时可解释、可视化与可交互为ICU病人的辅助决策提供了有力保证。

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

Inventor： 刘澄玉 ,  杨美程 ,  李润发 ,  李建清

IPC: G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

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。