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公开(公告)号：CN110123368A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910452241.2
申请日：2019-05-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于PCA串并融合的多路心音特征表征方法，分别提取四路心音的能量熵特征、互信息特征和相关性特征作为有效特征数据集，利用主成分分析对能量熵特征进行降维处理，获得串行特征；将相关性特征和互信息特征从实向量空间拓展到复向量空间，进行并行融合，获得并行特征；最后将串行并行特征再次融合成为多元优化组合特征。这种基于PCA串并融合的多路心音特征融合方法，具有针对性强，凸显差异性的优点。由多路心音信号获取的多元优化组合特征表征效果明显优于单路心音信号的特征表征效果，不仅有益于分类模型的构建，而且对实现先心病的快速筛查，提高分类识别率具有积极的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110123369A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910452245.0
申请日：2019-05-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B7/04 , A61B5/021 , G10L21/0208 , G10L25/03
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道心音信号的血压快速计算方法，首先同步采集人体四个心脏听诊区心音信号；其次对四路心音信号同步处理，去噪并利用基于逻辑回归的隐藏半马尔可夫模型对心音信号进行分段；然后提取分段后心音信号的特征点，推导心音信号传导时间与血压的线性关系；最后利用第一心音与第二心音的幅值比以及第二心音一阶微分后的平均斜率得出计算血压的核心公式，并同步对4路心音信号进行血压计算，取均值得到最终的血压值。该方法仅需要采集一种生理信号就可以得出计算血压的核心公式，计算速度快，准确度高，稳定性较好，可连续测量，尤其适用于婴幼儿及四肢残疾病人的血压检测。
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公开(公告)号：CN109657649B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN201910031494.2
申请日：2019-01-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种轻型心音神经网络的设计方法。首先，对预先获取的真实心音信号进行预处理，将心音信号分割成特定时间长度；其次，根据心音信号声学和生理学特点选择声谱图作为特征表征方式，并设计声谱图的大小；然后，选用双层卷积层作为轻型心音神经网络模型的基本架构，保证每个心音信号的卷积层包含足够的特征量，最顶层的感受野不大于整个心音周期区域；最后，根据移动终端对神经网络的要求，对获得轻型心音神经网络模型进行对比，得到最终的网络架构。本发明简化了网络模型，使之能够在移动终端运行，基于本发明设计的模型体积小，识别率高，可扩展，并且本方法所运用的声谱图库，也具有对心音分类进一步研究的发展潜力。
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公开(公告)号：CN111938614A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910404390.1
申请日：2019-05-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/021 , A61B5/0402 , A47K13/24
Abstract: 本发明公开了一种智能马桶，包括马桶圈、坐体、水箱、内置电极片的把手、心电处理模块、嵌入式处理模块、网络传输模块、后台云端处理器、显示驱动模块、提示及控制模块；马桶圈与坐体铰接，水箱设于坐体上，并设有冲水通道；内置电极片的把手采集心电信号经过心电处理模块处理后，传输至嵌入式处理模块进行处理，并通过网络传输模块将数据发送到后台云端处理器进行分析，再通过网络传输模块将数据传输至显示驱动模块，显示驱动模块驱动提示及控制模块进行提示。本发明使用方便，测量精度准确，在使用马桶时便可以完成健康评估，对于有心脑血管疾病的用户更有意义，为用户健康提供保障。
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公开(公告)号：CN110123368B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201910452241.2
申请日：2019-05-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于PCA串并融合的多路心音特征表征方法，分别提取四路心音的能量熵特征、互信息特征和相关性特征作为有效特征数据集，利用主成分分析对能量熵特征进行降维处理，获得串行特征；将相关性特征和互信息特征从实向量空间拓展到复向量空间，进行并行融合，获得并行特征；最后将串行并行特征再次融合成为多元优化组合特征。这种基于PCA串并融合的多路心音特征融合方法，具有针对性强，凸显差异性的优点。由多路心音信号获取的多元优化组合特征表征效果明显优于单路心音信号的特征表征效果，不仅有益于分类模型的构建，而且对实现先心病的快速筛查，提高分类识别率具有积极的意义。
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公开(公告)号：CN109657649A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910031494.2
申请日：2019-01-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种轻型心音神经网络的设计方法。首先，对预先获取的真实心音信号进行预处理，将心音信号分割成特定时间长度；其次，根据心音信号声学和生理学特点选择声谱图作为特征表征方式，并设计声谱图的大小；然后，选用双层卷积层作为轻型心音神经网络模型的基本架构，保证每个心音信号的卷积层包含足够的特征量，最顶层的感受野不大于整个心音周期区域；最后，根据移动终端对神经网络的要求，对获得轻型心音神经网络模型进行对比，得到最终的网络架构。本发明简化了网络模型，使之能够在移动终端运行，基于本发明设计的模型体积小，识别率高，可扩展，并且本方法所运用的声谱图库，也具有对心音分类进一步研究的发展潜力。
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