公开(公告)号：CN114010173A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111282580.4

申请日：2021-11-01

Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)

Inventor： 郭军 ,  何浩辉 ,  江灿 ,  韩宇臣

IPC: A61B5/024 ,  A61B5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H40/20 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的非瓣膜性房颤心源性卒中评估系统和方法，该系统包括：系统管理主机；系统管理主机通过网络传输模块与安全管理模块、输出模块、权限管理模块、参数提取模块、方法学数据库及数据库相连接。通过本发明，能够提高非瓣膜性房颤心源性卒中评估预测的准确性，避免评估错误导致的医疗事故。

公开(公告)号：CN118277831A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410474603.9

申请日：2024-04-19

Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)

Inventor： 郭军 ,  李峰 ,  韩宇臣 ,  韩少杰

IPC: G06F18/24 ,  A61B5/318 ,  A61B5/361 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明实施例提供了一种阵发性房颤信号的识别方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取待识别心电图数据，确定房颤信号识别模型，所述房颤信号识别模型包括多路卷积神经网络，每路卷积神经网络设置有对应多种粒度房颤信号的感受野，所述感受野用于对所述待识别心电图数据中的房颤信号进行特征提取，将所述待识别心电图数据输入至所述房颤信号识别模型中，获得房颤信号的识别结果。该方式采用多路不同大小感受野的卷积神经网络识别待识别心电图数据中的房颤信号，可以识别不同粒度的房颤信号，能较为全面地识别房颤信号，提高了房颤信号识别的可靠性和准确性。