公开(公告)号：CN117694901A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202410015180.4

申请日：2024-01-04

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 陈真诚 ,  贲玉靓 ,  李铭 ,  唐群峰 ,  朱健铭

IPC: A61B5/318 ,  A61B5/02 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的心电信号重建方法，属于医学信号检测领域，针对心电信号易受干扰，不易检测的问题，提出了所述方法，该方法包括：对采集到的心电信号(ECG)和光电容积脉搏波信号(PPG)进行信号预处理；对信号进行重叠操作，增强数据特征信息；搭建深度神经网络结构，确定深度神经网络模型对应的损失函数并训练神经网络模型；基于训练好的神经网络模型对ECG信号进行重建。

公开(公告)号：CN117379011A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311530963.8

申请日：2023-11-16

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 陈真诚 ,  李铭

IPC: A61B5/02 ,  A61B5/021 ,  A61B5/1455 ,  A61B5/08 ,  A61B5/11 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00

Abstract: 本申请公开了基于光电体积描记信号估计动脉硬化度的方法及系统，涉及动脉硬化检测技术领域，该方法包括获取第一、第二和第三可用PPG信号，从三种可用PPG信号中分别提取出有用生物信息，并进行多种信息的打包，得到第一信息集、第二信息集和第三信息集，获取有用生物信息中第一、第二和第三有用生物信息分别对应的第一、第二和第三波形特征集，建立动脉硬化度预测模型，对用户动脉硬化度状况进行预测，输出动脉硬化度预测判定结果，获取用户提取关联动脉硬化患病信息，对动脉硬化度增长变化速率进行预测，输出用户动脉硬化度增长变化速率预测结果。本发明提供的基于光电体积描记信号估计动脉硬化度的方法及系统，提高对动脉硬化度测量的精确性。