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公开(公告)号：CN113633260B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110916967.4
申请日：2021-08-11
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)
Abstract: 本发明公开了多导睡眠监测方法、监测仪、计算机设备及可读存储介质，其方法包括构建基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号的人工经验特征池；基于至少两种人工经验特征池的集合，构建深度非线性变换神经网络，并增加不同的人工经验特征池之间的重构连接；发掘不同的人工经验特征池之间的共有表达部分和特有表达部分；使共有表达部分和特有表达部分与线性DCCA算法的输出层之间进行全连接，拟合PSG标签信号；训练获得睡眠监测模型，自动进行睡眠呼吸障碍监测。本发明具有融合多模态数据、充分发掘多模态信号之间的深层非线性耦合关系、解决了现有的睡眠呼吸监测设备检测精度低的问题，提高多导睡眠监测精度的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113749620B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111133673.0
申请日：2021-09-27
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)
IPC: A61B5/00
Abstract: 本申请涉及睡眠监测技术领域，旨在提供一种睡眠呼吸暂停检测方法、系统、设备及存储介质，其方法包括基于峭度的原始气管呼吸音信号异常值消除与随机修复；去除原始气管呼吸音信号中的异常值；获取第一包络线；计算第一包络线的均值，将第一包络线中低于均值且持续时间超过预设时间的部分，作为可能出现OSA的第一时间片段；获得第二包络线；预设初始阈值，并基于改进的大律法，求得最佳阈值；使第二包络线中低于最佳阈值且持续时间超过预设时间的部分，作为OSA事件的第二时间片段，同时，记录第二时间片段的起始点与终止点。解决了通过睡眠时呼吸状况判断方法判别睡眠呼吸暂停事件时，存在有检测精度低的问题。本申请具有提高睡眠呼吸暂停事件检测精度的效果。
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公开(公告)号：CN113749620A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111133673.0
申请日：2021-09-27
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)
IPC: A61B5/00
Abstract: 本申请涉及睡眠监测技术领域，旨在提供一种睡眠呼吸暂停检测方法、系统、设备及存储介质，其方法包括基于峭度的原始气管呼吸音信号异常值消除与随机修复；去除原始气管呼吸音信号中的异常值；获取第一包络线；计算第一包络线的均值，将第一包络线中低于均值且持续时间超过预设时间的部分，作为可能出现OSA的第一时间片段；获得第二包络线；预设初始阈值，并基于改进的大律法，求得最佳阈值；使第二包络线中低于最佳阈值且持续时间超过预设时间的部分，作为OSA事件的第二时间片段，同时，记录第二时间片段的起始点与终止点。解决了通过睡眠时呼吸状况判断方法判别睡眠呼吸暂停事件时，存在有检测精度低的问题。本申请具有提高睡眠呼吸暂停事件检测精度的效果。
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公开(公告)号：CN117153412A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311010156.3
申请日：2023-08-10
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G16H10/20 , G16H50/30 , G16H40/67 , G06F18/2411 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种患病风险筛查方法、设备及存储介质，属于医疗领域。该方法包括：接收病患信息问卷；将所述病患信息问卷输入预先创建的OSA患病风险筛查模型中进行风险筛查，输出筛查结果，其中，OSA患病风险筛查模型是针对阻塞性睡眠呼吸暂停通气综合征的患病风险筛查模型，所述OSA患病风险筛查模型基于双核OSA筛查算法模型创建，所述双核OSA筛查算法模型包括OSA改良筛查问卷模型和OSA自动诊断模型。通过OSA患病风险筛查模型进行风险筛查，实现了阻塞性睡眠呼吸暂停通气综合征的快速筛查，并能实现远程的病情评估，及时提醒患者就诊治疗，避免错过最佳治疗时机。相较于现有技术，具有更便捷、更高效、低成本、适用范围广的优势。
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公开(公告)号：CN119964846A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510043499.2
申请日：2025-01-10
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)
Abstract: 本申请公开了一种患者诊后随访管理方法、设备、存储介质及程序产品，涉及数据处理技术领域。上述方法通过接收患者端填写上传的问卷数据，根据所述问卷数据的评估结果对患者进行随访标签设置来表示患者所患病症的风险等级，并根据所述随访标签，生成随访计划与对应的随访表单。该方法能够根据问卷数据获取患者信息，并对患者进行个性化的标签设置，减轻了医生在面对庞大患者数量时制定随访计划的工作负担，从而有效提高了随访的及时性，提高随访效率。
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公开(公告)号：CN113633260A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110916967.4
申请日：2021-08-11
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)
Abstract: 本发明公开了多导睡眠监测方法、监测仪、计算机设备及可读存储介质，其方法包括构建基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号的人工经验特征池；基于至少两种人工经验特征池的集合，构建深度非线性变换神经网络，并增加不同的人工经验特征池之间的重构连接；发掘不同的人工经验特征池之间的共有表达部分和特有表达部分；使共有表达部分和特有表达部分与线性DCCA算法的输出层之间进行全连接，拟合PSG标签信号；训练获得睡眠监测模型，自动进行睡眠呼吸障碍监测。本发明具有融合多模态数据、充分发掘多模态信号之间的深层非线性耦合关系、解决了现有的睡眠呼吸监测设备检测精度低的问题，提高多导睡眠监测精度的效果。
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