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公开(公告)号：CN115510897A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211054980.4
申请日：2022-08-31
Applicant: 杭州质子科技有限公司
Abstract: 一种基于多分辨率注意网络的心电信号去噪方法，包括以下步骤：(1)从数据库中选择干净的心电信号作为标签数据，将不同种类和不同强度的噪声信号叠加在干净的心电信号中，作为训练的样本数据，标签数据和训练样本数据统一重采样为固定的采样率，并分割为相等长度的数据片段，融合为训练集和测试集；(2)利用数据集训练心电信号去噪模型，模型的四个模块采用不同分辨率提取特征，训练N次，保存最优的训练模型；(3)将需要进行去噪的心电信号重采样为训练集相同的采样率，然后分割成子片段信号，输入步骤(2)得到的网络模型中，输出干净的心电信号。本发明能够有效的去除不同种类和不同强度的噪声，协助于医生更高效的分析心电图信号。
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公开(公告)号：CN109303561A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201811293950.2
申请日：2018-11-01
Applicant: 杭州质子科技有限公司
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0472
Abstract: 一种基于误分类和监督学习的伪差心拍与多种异常心拍的识别算法，包括以下步骤：1)采用已有心拍类型标注的心电信号数据库的心电数据，识别R峰并提取心拍特征；2)与数据库标注的R峰进行对比，将误识别的R峰和数据库标注的噪声心拍归类为伪差心拍；3)提取数据库中所有伪差心拍、正常心拍、室性早搏心拍、室性逸搏心拍、室上性早搏心拍、室上性逸搏心拍、室性融合心拍和起搏心拍等八类心拍的心拍特征，作为训练数据；4)用监督学习的方法将训练数据训练出一个八分类模型；5)提取实时动态心电数据中的测试数据，输入分类模型得到心拍分类结果。本发明适用于动态心电图长时间心电数据伪差心拍和其他多种异常心拍的识别。
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公开(公告)号：CN119498810A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411644312.6
申请日：2024-11-18
Applicant: 杭州质子科技有限公司
IPC: A61B5/0245 , A61B5/346 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多分支残差注意力网络的多标签心律失常识别方法，涉及ECG分类技术领域，对原始数据进行预处理，包括重采样，分割；构建用于网络模型训练的训练集以及验证集和测试集；将处理过的训练集输入到多分支残差网络中进行训练，不同分支特征提取器提取不同的尺度的信息，通过融合分支进一步使用残差注意力模块自动获得心电特征，在验证集测试保存最优的目标模型；并在测试集上进行预测，与标签进行对比，计算出心律失常分类的精确率和召回率。本发明通过利用多分支网络和残差注意力相结合的思路进行多标签心律失常的检测，提高分类精度和预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115644798B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202211060334.9
申请日：2022-08-31
Applicant: 杭州质子科技有限公司
Abstract: 一种基于相位变换法的P波特征点检测及优化方法，包括以下步骤：1)波形区域定位；2)相位变换应用；3)潜在峰值特征点检测；4)潜在起止特征点检测；5)检测结果综合优化。本发明通过定位心电波形区域、应用相位变换放大波形、检测潜在特征点并优化确定最终特征点位置，最终可获得心电图P波的起止点和峰值特征点，且提高对心电图波形特征点检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115670477B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202211062921.1
申请日：2022-08-31
Applicant: 杭州质子科技有限公司
IPC: A61B5/346 , A61B5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于语义分割的多导联心律失常检测方法，包括以下步骤：(1)获取训练数据；(2)标定数据标签；(3)模型构建和训练；(4)分类模型应用。本发明突破传统心拍分类方法在实际使用中依赖心拍识别算法的缺陷，提出基于语义分割的心拍分类方法，该方法适用于不同导联动态心电图的心律失常心拍分类训练，以及不同类型心拍的分类识别，可辅助医生读取心电图并缩短分析时间。
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公开(公告)号：CN115644798A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211060334.9
申请日：2022-08-31
Applicant: 杭州质子科技有限公司
Abstract: 一种基于相位变换法的P波特征点检测及优化方法，包括以下步骤：1)波形区域定位；2)相位变换应用；3)潜在峰值特征点检测；4)潜在起止特征点检测；5)检测结果综合优化。本发明通过定位心电波形区域、应用相位变换放大波形、检测潜在特征点并优化确定最终特征点位置，最终可获得心电图P波的起止点和峰值特征点，且提高对心电图波形特征点检测的准确性。
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公开(公告)号：CN109303559A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201811293012.2
申请日：2018-11-01
Applicant: 杭州质子科技有限公司
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0456
Abstract: 一种基于梯度提升决策树的动态心电图心拍分类方法，该方法可以在实际的动态心电图中依据是否有心律失常，以及心律失常的种类对心电信号中的单个心拍进行分类，具体的分类类别包括正常心拍、室上性异位搏动心拍、室性异位搏动心拍、心室搏动与正常心搏的融合心拍，以及起搏器心拍五类，所述方法包括以下步骤：(1)获取训练数据；(2)心拍截取与特征提取；(3)特征选择与分类模型训练；(4)分类模型应用，其中步骤(3)采用了基于树模型的特征选择方法对特征进行选择，并采用梯度提升决策树分类方法训练分类模型。本发明适用于动态心电图的心律失常分类训练，以及不同类型心拍的分类识别，可辅助医生准确读取并分析心电图。
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公开(公告)号：CN119587042A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411856541.4
申请日：2024-12-16
Applicant: 杭州质子科技有限公司
Abstract: 本说明书提供一种心电记录仪、心电主机和心电传感器，所述心电记录仪包括心电主机和与之形成电连接的目标心电传感器，不同导联模式的心电传感器内部设置有不同阻值的第一电阻，所述心电主机可与多种导联模式的心电传感器形成电连接。所述心电主机内部设置有分压电阻网络和模拟前端模块，所述心电主机在与任一导联模式的目标心电传感器形成电连接时，所述分压电阻网络与所述目标心电传感器内设置的第一电阻形成检测电路，所述心电主机根据所述检测电路输出的电压值确定所述目标心电传感器的目标导联模式，并将所述模拟前端模块调整为匹配于所述目标导联模式的目标工作模式。
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公开(公告)号：CN112137610A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010883873.7
申请日：2020-08-28
Applicant: 杭州质子科技有限公司
IPC: A61B5/0402 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N20/20
Abstract: 一种单导联动态心电信号干扰片段自动识别方法，包括以下步骤：(1)将数据库中标记的信号分割为4s一个子片段，并规范化处理，然后将规范化后的信号和经过形态学算法中的开闭运算处理后的信号的差值作为后续处理所需要的信号；(2)对预处理后的信号提取特征，并根据子片段类别标记，合成训练数据；(3)采用集成学习方法随机森林(RFC)训练模型；(4)将待分类的单导联动态心电信号分割，预处理，并输入模型获取分类结果；(5)以设定长度的信号做判断，定长信号中的临时干扰片段满足设定比例，则将该定长的信号片段判为干扰片段，否则归为正常片段。本发明可以有效剔除大片干扰片段，减少系统自动识别的误判，提高医生分析的效率。
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公开(公告)号：CN119606392A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411644316.4
申请日：2024-11-18
Applicant: 杭州质子科技有限公司
IPC: A61B5/346 , A61B5/352 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 一种基于开闭运算的心电信号平滑方法，包括以下步骤：1)信号预处理，去除信号中的基线漂移成分；2)采用闭运算获取信号峰值区域分量；3)采用开运算获取信号谷值区域分量；4)将峰值区域分量和谷值区域分量剔除，获取剩余待处理的分量；5)将剩余分量做滤波处理；6)然后将分量叠加，得到所需要的平滑后的信号。本发明通过开闭运算将心电信号分解为不同的分量，然后对特定分量滤波处理再重构，能够使得心电信号平滑的基础上有效保留心电信号R峰的原始幅值。
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