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公开(公告)号：CN118830881A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410893024.8
申请日：2024-07-04
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请提出一种心衰患者呼吸模式量化和并发肺水肿识别模型建立方法及其装置。本申请采用可穿戴设备获取心衰患者呼吸信号，通过构建呼吸模式量化指标体系，定量反映心衰肺水肿患者的夜间呼吸模式，结合呼吸指标和临床参数构建肺水肿识别模型。本方法包括四个模块：(1)数据采集模块；(2)数据处理模块；(3)呼吸模式量化模块；(4)模型构建模块，实现对心衰患者的呼吸模式量化和肺水肿的识别预警。
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公开(公告)号：CN117582219B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311543838.0
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请涉及一种基于六分钟步行试验的连续生理数据的运动性低血氧预测方法及其装置，其包括：通过穿戴设备获取受试者的连续生理数据；自所述连续生理数据通过特征提取单元得到提取特征；将该提取特征作为输入特征输入到预测单元；由预测单元根据输入特征计算出运动性低血氧预测结果。本申请的基于六分钟步行试验的连续生理数据的运动性低血氧预测方法及其装置，通过六分钟步行试验来进行EID预测，指标简易、预测可靠。
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公开(公告)号：CN116230241A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310228708.1
申请日：2023-03-10
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请提出一种使用连续生理信号预测六分钟步行试验过程中的不良事件的方法及其装置，其利用可穿戴设备监测受试者在六分钟步行试验期间的连续生理参数，并自该连续生理参数提取相应特征作为机器学习模型的输入，以判断不良事件发生的概率，使得不良事件的发生的预测基于多种参数或特征，且不依赖医护人员的主观判断或经验，为患者提供了更多的安全性。
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公开(公告)号：CN115336979A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211005659.7
申请日：2022-08-22
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请提出一种基于可穿戴设备的多任务震颤自动检测设备，其包括：IMU可穿戴设备、计算设备；IMU可穿戴设备包括九轴惯性传感器；指定动作为CRST任务，包括静息性震颤、姿势性震颤以及动作性震颤的任务：计算设备用于运行PTRS模块和SQS模块；PTRS模块由MSSE‑ResNet构成，通过融合多通道原始传感序列中的时间‑空间信息和多尺度特征，从而自动识别多种CRST任务的姿态；PTRS模块的输入为震颤数据的原始时间序列及其信号矢量幅值序列，输出为CRST任务；SQS模块包括特征选择层和分类器，用于评估震颤严重程度；SQS模块的输入为所述CRST任务以及自所述原始时间序列及其信号矢量幅值序列获得的特征全集,输出为该CRST任务对应的震颤严重等级。
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公开(公告)号：CN117617945B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311545306.0
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: A61B5/08 , A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/145 , A61B5/318 , A61B5/352 , G16H50/70 , G16H50/30 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本申请提出一种基于六分钟步行生理数据预测慢性阻塞性肺疾病肺功能分级的方法及其装置，其包括：将受试者的体重、以及受试者进行六分钟步行的6‑MWD、6‑MWW、HRR1、SpO2base、SpO2min、DSP作为输入特征输入到预测模型；预测模型为经训练的机器学习模型；由预测模型根据输入特征对慢性阻塞性肺疾病肺功能进行分级，并输出分级结果；所述分级结果为：Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、或Ⅳ级。本申请提供了一种准确率高的多维度综合的肺功能预测方法，结合6‑MWD以及SpO2和HR变化的预测模型可以帮助COPD患者，尤其是轻度和中度患者，识别风险并及时进行干预，对防止疾病进一步恶化起到积极作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117617945A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311545306.0
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: A61B5/08 , A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/145 , A61B5/318 , A61B5/352 , G16H50/70 , G16H50/30 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本申请提出一种基于六分钟步行生理数据预测慢性阻塞性肺疾病肺功能分级的方法及其装置，其包括：将受试者的体重、以及受试者进行六分钟步行的6‑MWD、6‑MWW、HRR1、SpO2base、SpO2min、DSP作为输入特征输入到预测模型；预测模型为经训练的机器学习模型；由预测模型根据输入特征对慢性阻塞性肺疾病肺功能进行分级，并输出分级结果；所述分级结果为：Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、或Ⅳ级。本申请提供了一种准确率高的多维度综合的肺功能预测方法，结合6‑MWD以及SpO2和HR变化的预测模型可以帮助COPD患者，尤其是轻度和中度患者，识别风险并及时进行干预，对防止疾病进一步恶化起到积极作用。
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公开(公告)号：CN117272171A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311219684.X
申请日：2023-09-21
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06F18/2415 , A61B5/08 , A61B5/256 , A61B5/28 , A61B5/318 , A61B5/00 , A61B5/113 , A61B5/087 , G06F18/22
Abstract: 本申请提出一种24小时呼吸模式的定量分析方法，其通过穿戴式设备获取受试者的呼吸信号，对该呼吸信号进行SQI质量评估，得到质量高的呼吸信号；从该质量高的呼吸信号中获取参数；通过这些参数的数值来定量反映受试者的呼吸模式。本申请的24小时呼吸模式的定量分析方法及其装置，为量化呼吸提供了客观指标，为24小时呼吸模式研究提供了有效的坐标和尺度。
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公开(公告)号：CN115346661A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211005419.7
申请日：2022-08-22
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请提出一种基于电子笔迹的震颤症状评估模型，包括：输入嵌入层、位置编码层、Transformer编码器、特征融合和分类决策层；输入嵌入层，其输入来自手写笔迹的数字墨水序列；位置编码层，其基于正弦函数的编码方法，使用位置编码获得能够替代时间序列的顺序信息；Transformer编码器，其由多头自注意力机制和前馈神经网络组成的模型架构；嵌入的第一深度特征与顺序信息叠加后输入到Transformer编码器，获得具有深层语义的第二深度特征；特征融合和分类决策层包括特征融合模块和分类决策模块；特征融合层将第二深度特征与运动学特征通过拼接算子融合起来，形成第三深度特征；第三深度特征输入到分类决策层，输出相应的震颤严重程度的预测概率。
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公开(公告)号：CN114869272A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210438879.2
申请日：2022-04-25
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: A61B5/11
Abstract: 本申请公开了一种姿势震颤检测模型，该模型基于集成学习模型，所述模型的输入特征为多个；所述多个输入特征中至少一个输入特征获取自受试者的手部的三轴加速度数据，至少一个输入特征获取自自受试者的手部的三轴陀螺仪数据，至少一个输入特征获取自受试者的手部的三轴磁力计数据；所述模型根据所述多个输入特征对受试者在预定姿势时进行震颤等级的分类；所述预定姿势包括翼博位、手臂伸展位、对指位。本申请利用加速度计、陀螺仪和磁力计信号的多种运动学特征，有效揭示了特发震颤患者震颤的规律性和同步性，能够有效表征患者的震颤幅度、震颤频率等特征，并建立能够准确对患者的震颤症状进行量化分级的模型。
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公开(公告)号：CN114818804A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210437993.3
申请日：2022-04-25
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本发明公开了一种静息震颤检测模型、静息震颤检测算法、以及静息震颤检测设备；该模型基于Adaboost机器学习分类器，所述模型的输入特征为多个；所述多个输入特征中至少一个输入特征获取自受试者的手部的三轴加速度数据，至少一个输入特征获取自自受试者的手部的三轴陀螺仪数据，至少一个输入特征获取自自受试者的手部的三轴磁力计数据；所述模型根据所述多个输入特征对受试者进行震颤等级的分类。本发明利用加速度计、陀螺仪和磁力计信号的多种运动学特征，有效揭示了特发震颤患者震颤的规律性和同步性，能够有效表征患者的震颤幅度、震颤频率等特征，并建立能够准确对患者的震颤症状进行量化分级的模型。
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