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公开(公告)号：CN116671931A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310655139.9
申请日：2023-06-05
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及医疗健康技术领域，提出了一种房颤检测预警方法及心电数据中继装置，通过训练得到一个轻量化房颤检测模型，在卷积层交替使用常规卷积和深度可分离卷积，可实现离线状态下实时检测采集的心电波形是否有异常，从而发出相应的报警提示。所述心电数据中继装置的主体由主控制器模块、蓝牙模块、OTG模块、存储模块、蜂窝网络与WIFI模块、供电模块、按键模块、LCD模块、LED模块组成，同时将上述轻量化房颤检测模型嵌入主控制器，蓝牙和OTG模块接收采集到的心电数据，通过WIFI或者蜂窝网络将心电数据发送至远程服务端进行检测，也可将所述心电数据放在存储模块中，以减轻心电采集设备的工作量。
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公开(公告)号：CN116401592A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310284537.4
申请日：2023-03-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F18/241 , A61B5/346 , A61B5/00 , G06F18/23 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种不同室早心电信号分类方法、系统及电子设备，方法包括：将获取的心电信号数据集X输入训练好的U‑Net模型，得到嵌入表达数据集Z；将所述嵌入表达数据集Z中的样本按簇分类，得到聚类分配Y；判断所述聚类分配Y中的簇数是否高于预设簇数，若高于预设簇数，则将所述聚类分配Y作为伪标签，以及所述心电信号数据集X同时输入训练好的U‑Net模型，实现对训练好的U‑Net模型进行重新训练，并得到新的嵌入表达数据集Znew，再重复按簇分类的步骤直至聚类分配Y中的簇数低于预设簇数；若低于预设簇数，则输出低于预设簇数的聚类分配Y；根据所述低于预设簇数的聚类分配Y得到不同室早心电信号的分类。本发明能够对不同室早心电信号分类。
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公开(公告)号：CN111685754B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010566310.5
申请日：2020-06-19
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种针对可穿戴ECG采集设备的心率计算方法及系统,包括构建网络训练模型，由所述网络训练模型得到一段心电信号检测出的R波位置，并计算出所有RR间期的值；对所述RR间期的值进行升序排序，筛选出合适的RR间期；计算剩余RR间期均值，根据所述剩余RR间期均值计算心率。本发明在运动状态下心率检测值稳定，检测准确。
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公开(公告)号：CN110840428B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201911201877.6
申请日：2019-11-29
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一维U‑Net网络的无创血压估计方法，包括以下步骤：从血压测试数据库中获取样本数据；所述样本数据包括脉搏波的一阶差分数据、脉搏波的二阶差分数据和同时含有脉冲波和动脉血压波形的数据；搭建基于一维U‑Net网络的血压估计网络；所述基于一维U‑Net网络的血压估计网络包括一维U‑Net网络和设置在所述一维U‑Net网络之后的全连接层；将所述样本数据带入所述血压估计网络进行训练，更新血压估计网络的权重参数，获得训练后的血压估计网络；将实时采集的脉搏波信号输入训练后的血压估计网络，获得实时测试数据的信号输出。其能够实现连续的血压测量，无须人工设计特征，血压结果稳定，准确度高。
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公开(公告)号：CN113576486A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110852745.0
申请日：2021-07-27
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种实时生理监测装置及监测电路。所述实时生理监测装置应用于可穿戴载体上，包括：主控制器、心电采集单元、姿态识别单元和蓝牙单元；心电采集单元的采集端与人体连接，所述心电采集单元的输出端与主控制器的输入端连接；姿态识别单元的采集端与人体连接，所述姿态识别单元的输出端与主控制器的输入端连接；所述主控制器的输出端与所述蓝牙单元的输入端连接，所述蓝牙单元的输出端与移动端通讯连接；所述主控制器、心电采集单元、姿态识别单元和蓝牙单元相互配合形成一集成模块。其能将心电信号的监测应用于在可穿戴设备中，以此来监测并及时发现运动员的突发性疾病，加强对运动员的生命安全保障；同时本装置采用模块化设计，简单轻便。
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公开(公告)号：CN108765388B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810476217.8
申请日：2018-05-17
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了食道内窥OCT图像层次结构的自动分割方法和系统，该方法包括以下步骤：图像预处理，对图像进行滤波、搜索处理，补全像素值；图像平坦化，将图像中整个食道组织拉直水平，并修正；图像组织层分割，以当前分割层作为基准，通过向下平移一定像素的方式得到下一个待分割层的搜索区域，逐层分割；图像反平坦化，对分割后的的图像进行反向平移，获取最终的分割结果。本发明提出对探针保护膜、组织液等干扰的应对方案，避免其影响后续的组织层分割。本发明将Canny边缘检测与梯度算子相结合，提出新的图割法权重设计方案。该方案利用Canny算子提升边缘检测精度，用梯度算子弥补Canny算子中的遗漏边缘，通过二者的结合提升分割的准确性。
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公开(公告)号：CN110353665A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910749358.7
申请日：2019-08-14
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/0452 , A61B5/0472 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的一维U-net的单导心电图信号特征波形检测方法。本发明基于改进的一维U-net的单导心电图信号特征波形检测方法，包括：S1.数据准备：准备的心电信号数据采样率为500HZ，心电信号的输入长度固定为统一长度，并给心电信号增加不同程度的高斯白噪声与脉冲噪声，对心电信号进行不同程度的缩放。本发明的有益效果：1.本方法无需人工设计特征，本方法使用的U-net中使用的参数皆为自动学习得到；2.本方法在定位P波或是T波边界点时无需预先定位R波或是QRS波群，P波、T波的边界点定位与QRS波群的边界点定位是同时进行的。
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公开(公告)号：CN108132703A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201711285947.1
申请日：2017-12-07
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F1/26
CPC classification number: G06F1/266
Abstract: 本发明涉及一种多功能按键电路及其实现方法，电路包括：按键、施密特触发器、两个D触发器、单片机。方法包括：S1上电开机；S2使能电子开关；S3锁定电子开关；S4监控所述按键的动作；S5使电子开关失能。本发明的优点为通过在按键电路内引入单片机和电子开关，用单片机对按键功能进行编程、控制电子开关的使能端，使得单个按键可以扩展更多的功能和用来完全切断大功率元件的电源。可以通过软件控制关机。电路结构简单容易实现。
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公开(公告)号：CN116712083A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310417011.9
申请日：2023-04-19
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/366 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于U‑Net网络的QRS复合波检测方法，包括利用干净心电信号与噪声相加，生成噪声心电信号，得到预训练数据；将噪声心电信号与相对应的干净心电信号作为预先构建的QRS复合波检测网络的输入与输出，预训练QRS复合波检测网络；所述QRS复合波检测网络是基于U‑Net网络构建；利用均方误差作为损失函数，训练预设次数后，输出网络参数；采集原始心电信号与对应的QRS复合波标签，利用网络参数初始化QRS复合波检测网络；将原始心电信号输入初始化后的QRS复合波检测网络中，不断减小网络输出结果与对应QRS复合波标签的Dice损失函数，经过预设次数的训练后，获取训练好的QRS复合波检测网络；获取待检测心电信号图，输入训练好的QRS复合波检测网络中，获取QRS复合波标签图。
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