公开(公告)号：CN108937919A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810562846.2

申请日：2018-06-04

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 万相奎 ,  吴海波 ,  危竞 ,  王仲昊 ,  刘翔宇 ,  陈瑞 ,  帅亮 ,  杨辉 ,  李风从 ,  丰励

IPC: A61B5/0452

CPC classification number: A61B5/0452 ,  A61B5/7203 ,  A61B5/7225

Abstract: 本发明提出了一种消除心电信号基线漂移的方法。本发明将含有基线漂移噪声的原始心电信号与去QRS波心电信号的结构元素进行级联运算，得到第一次形态学滤波后心电信号；将第一次形态学滤波后心电信号与去T波心电信号的结构元素进行级联运算，得到第二次形态学滤波后心电信号；将第二次形态学滤波后心电信号B(t)即基线漂移噪声进行小波分解重构，以获得光滑的基线漂移噪声；通过含有基线漂移噪声的原始心电信号与光滑的基线漂移噪声计算得到消除基线漂移噪声的心电信号。本发明优点在于解决了心电信号失真的问题，提高了信号质量。

公开(公告)号：CN109998527A

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201910279556.1

申请日：2019-04-09

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 万相奎 ,  刘翔宇 ,  刘俊杰 ,  陈瑞 ,  危竞 ,  王仲昊 ,  吴海波 ,  金志尧 ,  朱彬如 ,  许正望 ,  李风从 ,  丰励

IPC: A61B5/0402 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提出了一种基于多尺度熵的心脏疾病检测方法。首先将原始心电信号放入带通滤波器滤去部分噪声，再使用信号微分、平方手段放大得到R波特征被放大的信号，用动态阈值调整方法标记R波位置，获得心电信号的RR间期序列；根据心电信号的RR间期序列进行经验模态分解，对信号进行延拓，再通过构建信号的上下包络线来对心电信号进行分解得到IMF分量，得到健康人和心脏疾病患者心电信号的本征函数信号；通过IMF分量计算本征函数信号的多尺度熵，利用支持向量机的分类功能对健康人和心脏疾病患者心电信号的本征函数信号进行分类，区分出正常人和心脏疾病患者的心电信号。本发明可以及时检测出心脏的健康情况，并有助于了解疾病的原理。

公开(公告)号：CN107736887A

公开(公告)日：2018-02-27

申请号：CN201711098751.1

申请日：2017-11-09

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 万相奎 ,  严岳文 ,  魏佳昕 ,  李风从 ,  丰励 ,  刘翔宇 ,  吴海波 ,  危竞 ,  王仲昊

IPC: A61B5/0402 ,  A61B5/02 ,  A61B5/0245 ,  A61B5/00

CPC classification number: A61B5/0402 ,  A61B5/0006 ,  A61B5/02 ,  A61B5/0245 ,  A61B5/746 ,  A61B5/747

Abstract: 本发明公开了一种多功能移动心电监护系统及方法，系统由路由器、心电数据采集端、用户手机、医疗云端、医院电话、监控电脑组成；心电数据采集端用于采集用户心电数据，传输至用户手机，处理后无线传输到所述医疗云端；心电数据采集端若收到反馈警报，则自动拨通医院电话，并发送用户定位数据，医生询问用户情况，获取用户位置；用户手机用于用户观察自己的动态心电图，脉搏、心率，同时设置心电数据采集端的参数；监控电脑用于医生登录、监护对象管理、心电图显示，心率脉搏参数提取、急救报警和下载调取历史心电数据。本发明解决了传统心电监护系统记录心电数据缺乏实时性、记录数据量少的问题，同时数据传输成本低、预警及时。

公开(公告)号：CN108836316B

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN201810410514.2

申请日：2018-05-02

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 万相奎 ,  吴海波 ,  严岳文 ,  王仲昊 ,  杨辉 ,  魏佳昕 ,  危竞 ,  刘翔宇 ,  陈瑞 ,  帅亮 ,  李风从 ,  丰励

IPC: A61B5/352

Abstract: 本发明提出了一种基于BP神经网络的心电信号R波提取方法。通过国际权威数据库选用已经标注R波的心电信号，对已经标注R波的心电信号进行带通滤波以及信号加窗的预处理，计算每个窗内预处理后已经标注R波的心电信号的采样方差以及每个窗内已经标注R波的心电信号的采样最大值；构建BP神经网络模型的输入层、隐藏层以及输出层，已经标注R波的心电信号作为BP神经网络模型的训练集，通过多次迭代训练得到训练后BP神经网络模型；将未标注R波的心电信号通过带通滤波以及信号加窗的预处理，并根据训练后BP神经网络模型进行检测以提取未标注R波的心电信号中R波。与现有技术相比，本发明的方法易于实现，准确率高。

公开(公告)号：CN108836316A

公开(公告)日：2018-11-20

申请号：CN201810410514.2

申请日：2018-05-02

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 万相奎 ,  吴海波 ,  严岳文 ,  王仲昊 ,  杨辉 ,  魏佳昕 ,  危竞 ,  刘翔宇 ,  陈瑞 ,  帅亮 ,  李风从 ,  丰励

IPC: A61B5/0456

Abstract: 本发明提出了一种基于BP神经网络的心电信号R波提取方法。通过国际权威数据库选用已经标注R波的心电信号，对已经标注R波的心电信号进行带通滤波以及信号加窗的预处理，计算每个窗内预处理后已经标注R波的心电信号的采样方差以及每个窗内已经标注R波的心电信号的采样最大值；构建BP神经网络模型的输入层、隐藏层以及输出层，已经标注R波的心电信号作为BP神经网络模型的训练集，通过多次迭代训练得到训练后BP神经网络模型；将未标注R波的心电信号通过带通滤波以及信号加窗的预处理，并根据训练后BP神经网络模型进行检测以提取未标注R波的心电信号中R波。与现有技术相比，本发明的方法易于实现，准确率高。