-
公开(公告)号：CN111657878B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010700974.6
申请日：2020-07-20
Applicant: 苏州无双医疗设备有限公司
Inventor： 李娜
IPC: A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/026 , A61B5/0402 , A61B5/042 , A61B5/046 , A61N1/36 , A61N1/372 , A61N1/375 , A61N1/39
Abstract: 本发明公开了综合识别室颤事件的植入医疗设备。该植入医疗设备借助血流流速和血流压力辅助心电信号识别心脏参数。该植入医疗设备包括：感知心电信号、血流流速及血流压力的感测电路；存储电路，用于存储通过心电信号、血流流速及血流压力识别室颤的识别程序；执行电路，被配置为执行室颤事件的识别程序。当识别为室颤或电击治疗事件时，释放脉冲进行治疗。提高了室颤的识别效率。
-
公开(公告)号：CN111345801B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010182356.7
申请日：2020-03-16
Applicant: 南京润楠医疗电子研究院有限公司
IPC: A61B5/024 , A61B5/0402 , A61B5/00 , A61B5/11
Abstract: 本发明的一种基于粒子滤波的人体逐拍心率测量装置，包括贴片模块和电子模块，贴片模块与人体皮肤表面紧密接触并采集信号，电子模块位于贴片模块背离人体皮肤表面的一侧，电子模块用于处理贴片模块采集的信号。该装置具有多参数集成、体积小巧、重量轻、功耗低、适用于长时监测等优点，基于粒子滤波算法对观测值和状态值进行概率融合，为用户提供了一种可靠、稳定的人体逐拍心率测量方式，可以作为家庭或社区健康监护的一种可行手段。本发明还提出一种基于粒子滤波的人体逐拍心率测量方法。
-
公开(公告)号：CN110840436B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201811359844.X
申请日：2018-11-15
Applicant: 深圳市松恩电子科技有限公司
Inventor： 陈涵
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0245 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于心电检测技术领域，尤其涉及一种获取心电信号的方法、装置、终端和计算机可读存储介质。其中，所述方法包括：获取原始脉搏信号；将所述原始脉搏信号发送给放大电路单元，由所述放大电路单元对所述原始脉搏信号进行放大处理，得到放大后的脉搏信号；接收所述放大后的脉搏信号，并通过对所述放大后的脉搏信号进行特征点提取和特征点计算将所述放大后的脉搏信号变换成心电信号；使得心电信号的获取更具有便捷性，不需要添加电极，也不需要形成导联和多点监测进行心电信号的获取，人们可以随时随地进行心电图监测。
-
公开(公告)号：CN110366385B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201880015048.6
申请日：2018-03-13
Applicant: 通用电气公司
IPC: A61B5/00 , A61B5/0402 , A61B5/1455
Abstract: 本发明提供了一种患者监测系统，该患者监测系统包括：感测设备，该感测设备被配置成测量来自患者的生理参数数据；标识发射器，该标识发射器发射标识信号，其中标识信号与患者相关联；和位置跟踪系统，该位置跟踪系统具有布置在护理设施中的接收来自标识发射器的标识信号的多个标识接收器，并且基于标识信号的接收位置确定护理设施内的患者位置。该患者监测系统还包括情境警报模块，该情境警报模块接收患者位置，并且基于护理设施中的患者位置选择至少一个位置特定的警报规则。然后，该患者监测系统基于位置特定的警报规则评估生理参数(56)对比文件US 2014077956 A1,2014.03.20US 2008055074 A1,2008.03.06US 2016097836 A1,2016.04.07
-
公开(公告)号：CN107822622B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201710862945.8
申请日：2017-09-22
Applicant: 成都比特律动科技有限责任公司
Inventor： 陈旻
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0452
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/04525 , A61B5/7267
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的心电图诊断系统，其用于实现一种心电图诊断方法，该方法包括：对采集到的人体的原始心电图进行预处理，得到若干个预设长度的心跳片段；将心跳片段输入已训练好的深度卷积神经网络模型中，得到各个类别的预测值；记录最大预测值对应的单个心跳的类别以及该心跳与上一次心跳的间隔时间，形成一时间序列；基于预设的临床诊断准则与时间序列的映射关系，对时间序列匹配诊断准则，得到相应的诊断结果。本发明不再需要对心电图中的任何特征进行提取，从而最大程度上避免因为人工的筛选、处理导致的有效信息丢失和噪声数据的引入等问题，减少由于人为提取特征对于诊断准确度的影响。(56)对比文件Shimpi,P;Shah,S等.A Machine LearningApproach for the Classification ofCardiac Arrhythmia《.2017 INTERNATIONALCONFERENCE ON COMPUTING METHODOLOGIES ANDCOMMUNICATION (ICCMC)》.2017,第603-607页.Isin,A；Ozdalili,S.Cardic arrthythmiadetection using deep learning《.9thInternational Conference on Theory andApplication of Soft Computing, Computingwith Words and Perception》.2017,第120卷第268-275页.
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108065930B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201610981642.3
申请日：2016-11-08
Applicant: 上海光电医用电子仪器有限公司
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0432 , A61B5/044
Abstract: 本发明公开一种电图快速检查方法，包括步骤：S01启动心电仪设备，做好检查准备工作；S02检查对象连接上导联线，心电信号开始输入到心电仪设备；S03观察心电仪显示屏，待检查对象心电信号波形稳定时，启动波形图的打印；S04打印所需的热敏纸速度加快，心电仪设备内的打印头发热频率加快，心电信号波形被打印显示于热敏纸上，心电仪设备同时继续收集后续需要的波形，边收集边打印，直至波形打印完成，采用本发明心电图快速检查方法，通过提高热敏纸的走纸速度，加快发热频率，并在心电仪设备打印前先对半个长度的波形先进行收集缓存，使得心电信号波形图整个打印过程可以缩短一半时间，提高患者心电图检查效率，为挽救更多的生命争取到宝贵时间。
-
公开(公告)号：CN112115782A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010806006.3
申请日：2020-08-12
Applicant: 安徽心之声医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提出的一种基于深度哈希神经网络的心电信号身份识别的方法，包括：建立用于将心电信号转换为目标格式编码的信号编码模型；设置目标函数，并结合训练样本和目标函数训练信号编码模型并固定；建立签名库，签名库中存储有关联用户的签名编码；获取待识别心电信号，将待识别心电信号通过信号编码模型转换为待识别编码，将待识别编码与签名库中的签名编码比对，获取对应的用户身份。本发明中，当出现新的心电信号时，不需要重构或重新训练模型，可通过模型自主学习识别新用户。且本发明通过将心电信号转换为目标格式编码，进一步提高了模型识别的效率和精度，从而实现比现有方法更快的用户识别速度。
-
公开(公告)号：CN112089981A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011069831.6
申请日：2020-09-30
Applicant: 苏州无双医疗设备有限公司
Inventor： 平利川
IPC: A61N1/39 , A61N1/365 , A61B5/0402 , A61B5/0452 , H04L12/18 , G16H40/63 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开一种植入式心脏除颤器和体外除颤设备联合系统,植入式心脏除颤器和体外除颤设备；所述植入式心脏除颤器包括处理器、感知模块、治疗模块和通信模块；所述体外除颤设备包括处理器、感知模块、治疗模块和通信模块；所述植入式心脏除颤器的处理器被配置为根据所述感知模块感知到的心电信号诊断是否需要电刺激治疗，所述处理器再使用所述治疗模块对心脏进行电刺激治疗前，使用通信模块对外发送广播消息，该广播消息包含处理器即将实施的治疗信息。上述方案能够将植入式心脏除颤器信息广播给体外除颤设备减少误治疗。
-
公开(公告)号：CN112089413A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010936602.3
申请日：2020-09-08
Applicant: 长春理工大学
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明涉及睡眠领域，具体公开了一种阻塞式睡眠呼吸暂停综合症筛查系统，包括心电信号分析模块、呼吸暂停识别模块和呼吸暂停程度判别模块，所述心电信号分析模块用于对心电信号进行分析处理，所述呼吸暂停识别模块用于对人的呼吸暂停情况进行识别和诊断，所述呼吸暂停程度判别模块用于对呼吸信号进行分析处理，并对睡眠呼吸暂停综合症的发病程度进行分析。本发明科学合理，使用安全方便，利用呼吸暂停程度判别模块可以对呼吸信号中的波峰和波谷进行查找，并根据相邻两个波峰之间的时间间隔来判断被测者是否有睡眠呼吸暂停综合症。
-
公开(公告)号：CN108261196B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201810045250.5
申请日：2018-01-17
Applicant: 深圳市是源医学科技有限公司
IPC: A61B5/0408 , A61B5/0402
Abstract: 本发明涉及一种心电电极脱落检测方法、装置、计算机设备及存储介质，包括步骤：根据差分信号采集电极采集的差分信号，获取心电数据；通过检测心电数据的离散程度，检测差分信号采集电极是否脱落；通过检测心电数据的周期性，检测抑制共模信号电极是否脱落。上述心电电极脱落检测方法、装置、计算机设备及存储介质，直接通过对获取的心电数据进行分析，从而判断心电电极是否发生脱落，不需要对硬件电路进行调节，不受环境因素和测试者因素的影响，有效地提高了心电电极脱落检测的准确度和一致性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10238
records
(took 0.028 seconds)
