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公开(公告)号：CN116439722A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310290584.X
申请日：2023-03-22
Applicant: 华南理工大学
Inventor： 董训德
IPC: A61B5/346 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/2413 , A61B5/352
Abstract: 本发明公开了一种基于心拍动力学的室性早搏分类方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取心电信号，对心电信号预处理；其中所述预处理包括心电图去噪和心拍分割；根据预处理后的心电信号进行心拍动力学提取；采用主成分分析方法对提取到的心拍动力学进行降维处理；将降维后心拍动力学作为特征，采用K最近邻算法进行分类，以分类出正常心拍或室性早搏。本发明以心拍动力学为检测和分类特征，并以KNN为分类器，对PVC能够实现精准的检测；另外，心拍动力学经过PCA方法进行降维处理后，可大大降低计算量，有利于将其搭载到内存和功耗都十分有限的穿戴式心电监测设备中。本发明可广泛应用于心搏检测分类技术领域。
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公开(公告)号：CN118709559A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410852522.8
申请日：2024-06-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于VI策略的off‑policy输出反馈数据驱动Q学习的控制方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：基于单相电压源UPS逆变器的离散时间系统模型，构建逆变器模型的状态空间表达式；基于逆变器模型的状态空间表达式，构建代数黎卡提方程；基于代数黎卡提方程，构建基于状态反馈的VI的off‑policy Q函数；根据基于off‑policy的状态反馈数据驱动Q学习VI算法，采用最小二乘法对off‑policy Q函数求解；通过状态重构引理，将基于状态反馈的VI的off‑policy Q函数推导出基于输出反馈的VI的off‑policy Q函数，以使基于输出反馈的VI的off‑policy Q函数的求解不依赖于系统状态变量的测量。本发明不仅能够准确地控制电力转换和切换操作，以提高系统的能源利用效率，还能够在面对不可测量的状态信息时保持稳定运行，从而提高系统的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116712080A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310741361.0
申请日：2023-06-20
Applicant: 华南理工大学
Inventor： 董训德
Abstract: 本发明公开了一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法、装置及介质，属于医学信号处理技术领域。其中方法包括：获取心电信号，对心电信号进行去噪处理；对去噪处理后的心电信号进行分割处理，获得心拍，并对心拍进行降维处理；采用降维后的心拍作为分类特征，采用随机森林方法对正常心拍和心肌梗死心拍进行分类。本发明通过对心电信号进行处理，获取心拍，并以心拍为特征进行分类，给出是否心肌梗死或心肌梗死的定位，对有心肌梗死病史的患者的检测和定位将会更加准确。
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公开(公告)号：CN112733075A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011585105.X
申请日：2020-12-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于确定学习与插值算法的分布参数系统全局辨识方法。所述方法包括以下步骤：使用有限差分方法中的直线法(method of lines)对由偏微分方程描述的分布参数系统，对其在空间上进行离散，将其转化为一组常微分方程组；基于确定学习对分布参数系统降维后得到的常微分方程组进行系统辨识，实现对分布参数系统在有限个空间离散点上的准确辨识；基于有限个空间离散点上系统动态的辨识结果，采用插值方法对除前述的空间离散点以外的其他任意空间点上的系统动态进行近似，进而实现对分布参数系统的全局辨识。本发明部分解决了分布参数系统辨识中持续激励条件的满足，保证对降维后的常微分方程组的准确辨识。
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公开(公告)号：CN103549949B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310496628.0
申请日：2013-10-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/0452
Abstract: 本发明公开了一种基于确定学习理论的心肌缺血辅助检测方法，该方法包括如下步骤：数据预处理，获取心电图ST-T环数据；采用确定学习算法对ST-T环的内在系统动态进行局部准确建模，将所建模的系统动态进行三维可视化显示得到CDVG；根据CDVG形态并结合高危因素与临床信息进行分析，得到辅助检测结果。该方法的技术要点是基于确定学习算法的CDVG的获得与分析。本发明方法适用于心电图尚未发生明显改变时的心肌缺血检测，可有效提示心血管疾病的发生，还可用于心血管疾病治疗效果的评估，具有检测过程简单、经济、无创，减轻了患者负担等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119763755A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411624331.2
申请日：2024-11-14
Applicant: 华南理工大学
IPC: G16H15/00 , G16H10/60 , G16H50/70 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种心电信号报告自动生成方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取待处理的心电信号数据；将获得的心电信号数据输入报告生成模型，输出心电报告；所述报告生成模型通过在编码器‑解码器架构上改进获得；其中采用ECG‑clip文本监督特征提取方法，捕捉心电信号中的特征；引入跨模态对齐机制，将心电信号特征与医学文本特征进行对齐，以增强模型的异常检测能力。本发明提出了一种改进的心电信号报告生成模型，针对心电报告生成中的关键挑战，通过引入ECG‑CLIP文本监督特征提取方法、跨模态学习机制和弱监督对齐损失，显著提高了报告生成的准确性和多样性。本发明可广泛应用于生理信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN117481662A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311487131.2
申请日：2023-11-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种心肌梗死检测和定位方法、系统、装置及存储介质，属于医学信号处理技术领域。其中方法包括：获取II导联心电信号；根据所述II导联心电信号，获取与所述II导联心电信号对应的动力学特征；将所述II导联心电信号和所述动力学特征输入训练后的检测模型，输出检测结果；其中，所述检测模型为基于双视角注意力网络的模型。本发明采用了两个视角的特征，一个是从动力学视角，另外一个原始信号视角，在心肌梗死检测和定位方面取得了良好的性能。本发明只需要II导联心电信号，操作简单。另外，本发明只需采用轻量化网络模型，适用于内存和功耗受限的穿戴式心电监测设备。
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公开(公告)号：CN118948292A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410964495.3
申请日：2024-07-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/332 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本申请公开了一种心电信号生成方法、心血管疾病诊断装置、设备及介质，其中，该方法可以基于一种导联方式下采集的心电信号生成多导联心电信号，无需用户佩戴复杂的贴片进行心电信号的采集，适用于智能穿戴设备的应用场景，可以得到较为全面的心电信号，实用性更好；而且，该方法可以评估选取适宜作为信号生成基础的最优导联方式，可以提高生成得到的心电信号的准确度，方便基于生成得到的心电信号来对用户的健康状态进行高效、可靠的监测。本申请可广泛应用于人工智能技术领域内。
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公开(公告)号：CN118592965A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410625348.3
申请日：2024-05-20
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00 , A61B5/363 , G16H50/20 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种心电信号分类模型性能优化方法、系统、装置及介质，其中方法包括以下步骤：将心电信号分类任务划分为多个子任务；为不同的子任务构建并训练专家模型；使用门控模型融合所有专家模型输出的决策，以获得整体解决方案。本发明通过利用不同专家模型的专业知识和门控机制的动态权重分配，能够有效应对大规模和多变的心电图数据，这种灵活性和鲁棒性使其成为临床和远程医疗环境中心律失常监测和诊断的有力工具。本发明可广泛应用于心电信号分类领域。
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公开(公告)号：CN112733075B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202011585105.X
申请日：2020-12-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于确定学习与插值算法的分布参数系统全局辨识方法。所述方法包括以下步骤：使用有限差分方法中的直线法(method of lines)对由偏微分方程描述的分布参数系统，对其在空间上进行离散，将其转化为一组常微分方程组；基于确定学习对分布参数系统降维后得到的常微分方程组进行系统辨识，实现对分布参数系统在有限个空间离散点上的准确辨识；基于有限个空间离散点上系统动态的辨识结果，采用插值方法对除前述的空间离散点以外的其他任意空间点上的系统动态进行近似，进而实现对分布参数系统的全局辨识。本发明部分解决了分布参数系统辨识中持续激励条件的满足，保证对降维后的常微分方程组的准确辨识。
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