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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106618552A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611265560.5
申请日：2016-12-30
Applicant: 清华大学 , 北京欣和怡点科技有限公司
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/7267
Abstract: 本发明提供一种检测模型获取方法及装置，方法包括：获取第一预设数量的心动周期的形态特征；第一预设数量的心动周期的形态特征中包括第二预设数量的第一类心动周期的形态特征和第三预设数量的第二类心动周期的形态特征；通过聚类算法，对第一预设数量的心动周期的形态特征聚类；按照第一预设规则在每类心动周期的形态特征中选取心动周期的形态特征；根据选取出的心动周期的形态特征，通过第一预设方法训练获取第一参数检测模型。本发明采用原始的心动周期的形态特征作为训练数据训练得到第一参数检测模型，且利用聚类算法对数据集中数据聚类，数据具有代表性，提高了训练出的第一参数检测模型的分类性能。
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公开(公告)号：CN106618552B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201611265560.5
申请日：2016-12-30
Applicant: 清华大学 , 北京欣和怡点科技有限公司
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种检测模型获取方法及装置，方法包括：获取第一预设数量的心动周期的形态特征；第一预设数量的心动周期的形态特征中包括第二预设数量的第一类心动周期的形态特征和第三预设数量的第二类心动周期的形态特征；通过聚类算法，对第一预设数量的心动周期的形态特征聚类；按照第一预设规则在每类心动周期的形态特征中选取心动周期的形态特征；根据选取出的心动周期的形态特征，通过第一预设方法训练获取第一参数检测模型。本发明采用原始的心动周期的形态特征作为训练数据训练得到第一参数检测模型，且利用聚类算法对数据集中数据聚类，数据具有代表性，提高了训练出的第一参数检测模型的分类性能。
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公开(公告)号：CN106344004A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610862893.X
申请日：2016-09-28
Applicant: 清华大学 , 北京欣和怡点科技有限公司
IPC: A61B5/0402
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/04012 , A61B5/72 , A61B5/7267
Abstract: 本发明提供一种心电信号特征点检测方法及装置，其中，方法包括：提取样本集中所有心电采样点的信号点对特征，以及提取测试集中所有心电信号测试点的信号点对特征；利用模式识别算法对在样本集中提取的信号点对特征进行训练，得到心电信号特征分类模型；利用心电信号特征分类模型，对心电信号测试点的信号点对特征进行分类，得到心电信号测试点的信号点对特征的分类结果，并将分类结果作为心电信号测试点的特征点检测结果。本发明能够对心电信号特征点进行实时检测，实现简单、检测敏感度与准确率较高。
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公开(公告)号：CN206910329U
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201720121415.3
申请日：2017-02-09
Applicant: 北京欣和怡点科技有限公司
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本实用新型提供了一种心电监测设备及系统，其中，该设备包括第一电路板、第二电路板、第三电路板、处理器件和多个心电监测器件；上述第一电路板、第二电路板和第三电路板上均设置有至少一个心电监测器件；上述第二电路板上设置有处理器件；第二电路板分别与第一电路板和第三电路板电连接，且第二电路板分别与第一电路板及第三电路板的连接线之间的角度大于90°。本实用新型中，将处理器件和心电监测器件集成为一体，处理器件和心电监测器件之间不需要使用导联线进行连接，使得心电监测设备携带方便，同时，避免了电极和主机之间的导联线的长度不好把握的问题。
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