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公开(公告)号：CN109199343A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810785816.8
申请日：2018-07-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: A61B5/02
Abstract: 本发明实施例提供一种心房颤动的评估方法、系统和设备，通过基于移动智能终端的摄像头获取脉搏波形；基于脉搏波形提取预设数量个RR间期，将预设数量个RR间期组成RR间期序列；将RR间期序列输入到已训练的神经网络模型，输出心房颤动的概率；从而不需要额外设备和专业医护人员协助，仅利用智能终端设备的摄像头即可对当前用户的心房颤动的现象进行分析和评估，使得该方法、系统和设备具有更好的便捷性和实时性；并且利用神经网络模型，能有效分析用户数据，满足了精确度的要求，减小了错误评估的可能性。
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公开(公告)号：CN107550499B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201710553176.3
申请日：2017-07-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种检测人体疲劳度的方法和系统，方法包括：根据移动智能终端获取的测试者的各有效心拍间隔的发生时刻以及持续时间进行插值运算，获得心率曲线；根据所述心率曲线构建归一化频谱，对所述归一化频谱的各谐波分量进行傅里叶变换，获得lomb频谱曲线；根据预设频率阈值，获得所述lomb频谱曲线中的疲劳度特征；根据预设的疲劳度分析模型，对测试者的疲劳度特征进行聚类分析，获得测试者的疲劳度。本发明应用范围广泛，使用成本低，通过将经典lomb方法与傅里叶变换融合，大幅提高了获取疲劳度特征的速度，满足了移动医疗领域中方便性和快速性的要求。
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公开(公告)号：CN107550499A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710553176.3
申请日：2017-07-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种检测人体疲劳度的方法和系统，方法包括：根据移动智能终端获取的测试者的各有效心拍间隔的发生时刻以及持续时间进行插值运算，获得心率曲线；根据所述心率曲线构建归一化频谱，对所述归一化频谱的各谐波分量进行傅里叶变换，获得lomb频谱曲线；根据预设频率阈值，获得所述lomb频谱曲线中的疲劳度特征；根据预设的疲劳度分析模型，对测试者的疲劳度特征进行聚类分析，获得测试者的疲劳度。本发明应用范围广泛，使用成本低，通过将经典lomb方法与傅里叶变换融合，大幅提高了获取疲劳度特征的速度，满足了移动医疗领域中方便性和快速性的要求。
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