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公开(公告)号：CN118526179A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202310155272.8
申请日：2023-02-22
IPC分类号： A61B5/024 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B5/00
摘要： 本申请涉及生理参数测量技术领域，提供一种脉率测量方法、装置、设备及存储介质，方法包括：采集同一时刻下的脉搏波信号和加速度信号；其中，脉搏波信号带运动干扰；对脉搏波信号进行带通滤波，得到带通滤波后的脉搏波信号；获取自适应滤波器的投影阶数；利用加速度信号、所述带通滤波后的脉搏波信号以及投影阶数进行自适应滤波，再通过谱减法获得去除部分或全部运动干扰的脉搏波信号；将去除部分或全部运动干扰的脉搏波信号输入预设的带信号质量评估的深度神经网络，得到脉率以及所述脉搏波信号的质量；根据脉搏波信号的质量调整所述自适应滤波器的投影阶数。本发明实施例提高了脉率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117668624A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202210999369.2
申请日：2022-08-19
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , A61B5/00 , A61B5/346 , A61B5/349 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本申请的基于邻近心拍差异性的特征分类方法，包括：获取原始心电信号。对原始心电信号进行预处理，得到多个已处理心电信号片段。通过已训练特征提取网络提取多个已处理心电信号片段的心拍特征，得到多个心拍特征向量。基于所述多个心拍特征向量的时序得到心拍特征序列。从心拍特征序列中选出目标心拍特征向量，根据目标心拍特征向量和心拍特征序列构建心拍特征矩阵。计算心拍特征矩阵和目标心拍特征向量的相似度，得到心拍相似度序列。将心拍相似度序列中的邻近心拍的特征信息进行融合，得到最终特征向量。对最终特征向量进行特征分类，得到心拍类型。将心拍相似度序列中的邻近心拍的特征信息进行融合，能够解决跨个体心电信号存在较大差异的问题。
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公开(公告)号：CN115067967B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202110260893.3
申请日：2021-03-10
IPC分类号： A61B5/366
摘要： 本发明公开了一种心拍信号基准点确定方法、心拍类型识别方法及装置。在获取心电信号后，对心电信号进行特征提取，得到心电信号在多个不同尺度的特征图，基于特征图确定QRS波群的概率图，概率图中概率值大于概率阈值的局部极大值点表示QRS波群的位置信息的候选点，针对每一QRS波群，从多个概率图中筛选出概率值最大的候选点作为表示QRS波群的位置信息的目标点，以及目标点对应的特征图作为目标特征图，基于目标特征图上的区域特征图确定QRS波群所属的心拍信号的基准点。无需基于预设锚点和锚框进行检测，只需基于目标特征图上的区域特征图确定QRS波群所属的心拍信号的基准点即可，节省了计算资源，提高了基准点的检测效率。
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公开(公告)号：CN115936096A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110937759.2
申请日：2021-08-16
IPC分类号： G06N3/082 , G06N3/0464
摘要： 本申请实施例公开了一种神经网络剪枝方法、装置、设备及存储介质，其包括：向原始网络模型和复制得到的剪枝网络模型输入同一心电信号，原始网络模型包括至少一个第一特征提取模块，剪枝网络模型包括至少一个第二特征提取模块；利用第二特征提取模块的第四卷积层中一通道内使用的卷积核参数处理第三卷积层输出的第一特征图对应的通道，利用处理后得到的第三特征图和第一特征提取模块的第二卷积层输出的第二特征图确定第二卷积层中对应通道的通道性能；根据通道性能确定第二卷积层中的待剪枝通道；根据待剪枝通道对第一卷积层和第二卷积层进行剪枝。采用上述方法可解决提高神经网络模型的性能时增加结构复杂度引起的推理时间变长的技术问题。
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公开(公告)号：CN118526178A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202310155199.4
申请日：2023-02-22
摘要： 本申请涉及信号处理技术领域，提供一种脉搏波的运动干扰去除方法、装置、设备及存储介质，方法包括：采集待分析信号；其中，所述待分析信号包括同一时刻下的脉搏波信号和加速度信号；其中，所述脉搏波信号带运动干扰；对所述脉搏波信号进行带通滤波，得到带通滤波后的脉搏波信号；利用所述加速度信号和所述带通滤波后的脉搏波信号进行自适应滤波，得到自适应滤波后的脉搏波信号；基于所述自适应滤波后的脉搏波信号，通过谱减法获得经过谱减法滤波的脉搏波信号；基于所述经过谱减法滤波的脉搏波信号，通过稀疏编码及重构获得去除运动干扰的脉搏波信号。本发明提高了运动干扰抑制程度，运动干扰去除效果更好。
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公开(公告)号：CN115040137B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202110251015.5
申请日：2021-03-08
摘要： 本发明公开了一种心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质。通过将心电信号中的特征波信号参数化，从而可以直接利用这些参数去分析心电信号，临床可解释性好。在后续需要重构心电信号时，只需根据关键点确定第一样条波信号，并根据这些参数调整第一样条波信号得到重构信号。由于无需存储原始的心电图，只需存储参数向量序列，因此，存储的数据量大幅减少，存储成本大幅降低。
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公开(公告)号：CN115886828A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202111138917.4
申请日：2021-09-27
摘要： 本申请实施例公开了心电分析模型的训练方法、装置、设备及存储介质，其包括：获取心电训练集和心电验证集；将心电训练集中的多个心电信号和心电验证集中的多个心电信号分别输入至心电分析模型，得到多个训练输出结果和多个验证输出结果，心电分析模型包括长短期记忆网络模块；根据多个训练输出结果更新心电分析模型的模型参数，模型参数包括长短期记忆网络模块使用的门权重；根据多个验证输出结果更新长短期记忆网络模块中Gumbel‑Softmax算子的参数，Gumbel‑Softmax算子用于使门权重趋于二值化；继续使用心电训练集和心电验证集训练心电分析模型，直到心电分析模型满足训练停止条件。采用上述方法可以解决相关技术中无法提高LSTM的推理速度的技术问题。
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公开(公告)号：CN115736937A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202111024832.3
申请日：2021-09-02
摘要： 本发明实施例公开了一种心电信号去噪方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：确定心电信号的特征序列，所述特征序列为对所述心电信号分帧后进行特征提取后形成的序列；确定所述特征序列对应的特征字典和匹配概率序列，所述特征字典为基于所述心电信号的波形信息对所述特征序列进行筛选聚类后形成，所述匹配概率序列表征所述特征字典所包括特征参数向量分别与所述特征序列所包括特征参数向量的匹配概率；根据所述匹配概率序列和包含心电波形成分的集合进行信号重构，得到重构信号。利用该方法，能够有效利用心电信号的波形特性，对心电信号中的噪声进行识别和抑制，有效提升噪声抑制效果。
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公开(公告)号：CN115067967A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110260893.3
申请日：2021-03-10
IPC分类号： A61B5/366
摘要： 本发明公开了一种心拍信号基准点确定方法、心拍类型识别方法及装置。在获取心电信号后，对心电信号进行特征提取，得到心电信号在多个不同尺度的特征图，基于特征图确定QRS波群的概率图，概率图中概率值大于概率阈值的局部极大值点表示QRS波群的位置信息的候选点，针对每一QRS波群，从多个概率图中筛选出概率值最大的候选点作为表示QRS波群的位置信息的目标点，以及目标点对应的特征图作为目标特征图，基于目标特征图上的区域特征图确定QRS波群所属的心拍信号的基准点。无需基于预设锚点和锚框进行检测，只需基于目标特征图上的区域特征图确定QRS波群所属的心拍信号的基准点即可，节省了计算资源，提高了基准点的检测效率。
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公开(公告)号：CN115040137A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110251015.5
申请日：2021-03-08
摘要： 本发明公开了一种心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质。通过将心电信号中的特征波信号参数化，从而可以直接利用这些参数去分析心电信号，临床可解释性好。在后续需要重构心电信号时，只需根据关键点确定第一样条波信号，并根据这些参数调整第一样条波信号得到重构信号。由于无需存储原始的心电图，只需存储参数向量序列，因此，存储的数据量大幅减少，存储成本大幅降低。
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