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公开(公告)号：CN117338266A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311279524.4
申请日：2023-10-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于特征迁移的无创血压估计方法，该方法通过自主研发的心电信号与光电容积脉搏波信号采集设备对信号进行采集，并对采集到的心电信号与光电容积脉搏波信号进行预处理；在通用深度学习框架的基础上构建心电信号二分类模型与光电容积脉搏波信号三分类模型；使用迁移学习的方法，对搭建好的两个源域模型进行特征迁移，进一步构建无创血压回归模型，并输出具体的收缩压值与舒张压值，达到无创血压估计的效果；最后根据AAMI的评估标准对回归模型进行可行性验证。本技术方案可以避免心血管疾病导致的血压估计结果误差大的问题，进而达到提升血压估计精度的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113812961A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111240639.3
申请日：2021-10-25
Applicant: 福州大学至诚学院
Inventor： 蔡亮明 , 高婷 , 林杨杨 , 陈育栎 , 李军 , 刘凯雄 , 杜民 , 黄宝震 , 王碧瑛 , 黄建钗 , 黄杰凤 , 蒋学平 , 蒋锦萍 , 蔡晓琼 , 叶本章 , 刘畅 , 李蓉 , 陈通 , 温晶晶 , 黄梓吉 , 郑禹婷 , 张永杰
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA心电信号技术睡眠障碍筛查装置，睡眠障碍筛查装置是基于心电技术进行睡眠障碍监测装置，使用固化在FPGA内部的UNET神经网络进行感受，由不同的激励电路来记录对应的标志，最后根据标志通过一个表决电路来显示最后的结果，用户可以根据心电信息来感知自己的睡眠状态更好的对自己的行为做出判断，以及方便医生作为专业参考以便节约时间开局更好的处方。
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公开(公告)号：CN115429288B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202211256703.1
申请日：2022-10-14
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于集成学习与二级分层网络的十二导联心拍分类方法。采用十二导联心电数据作为输入，建立基于卷积神经网络和长短时记忆网络的多输入心拍分类集成模型，实现五大类心律失常智能化分类识别，模型中采用集成学习方法与二级分层网络，组合不同个体分类器搭建集成学习模型框架，解决不均衡数据集的分类效果不佳的问题，从而有效提高心律失常分类的整体性能指标，有望缓解医护人员繁重的判读工作压力，为智慧医疗领域中心电的智能判读研究提供新思路。
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公开(公告)号：CN115736953A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211498184.X
申请日：2022-11-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于稳态视觉诱发电位的便携式客观视力检测系统，所述客观视力检测系统包括可向视力测试者播放视频的稳态视觉诱发电位刺激模块、安装于视力测试者身体枕区处的稳态视觉诱发电位采集模块，还包括与稳态视觉诱发电位采集模块相连的客观视力分析处理模块；客观视力分析处理模块采集视力测试者观看视频时的脑电信号，并对脑电信号进行处理，并对处理后的脑电信号进行客观视力检测结果分析，得出视力检测结果；本发明可以提供基于稳态视觉诱发电位的客观视力检测的解决方案。
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公开(公告)号：CN115429288A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211256703.1
申请日：2022-10-14
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于集成学习与二级分层网络的十二导联心拍分类方法。采用十二导联心电数据作为输入，建立基于卷积神经网络和长短时记忆网络的多输入心拍分类集成模型，实现五大类心律失常智能化分类识别，模型中采用集成学习方法与二级分层网络，组合不同个体分类器搭建集成学习模型框架，解决不均衡数据集的分类效果不佳的问题，从而有效提高心律失常分类的整体性能指标，有望缓解医护人员繁重的判读工作压力，为智慧医疗领域中心电的智能判读研究提供新思路。
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