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公开(公告)号：CN116392090A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310248258.2
申请日：2023-03-15
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00 , G06N3/0464 , H04W4/80 , H04W4/06 , H04W4/38
Abstract: 本发明涉及一种可穿戴血压数据采集装置，包括：心电采集主机，其穿戴在人体胸口处，所述心电采集主机能够采集心电信号；蓝牙指套从机，其穿戴在人体的指尖处，所述蓝牙指套能够采集脉搏波信号，所述蓝牙指套与心电采集主机通过蓝牙连接以实现信息交互；上位机，其与心电采集主机进行电信号连接，所述上位机对采集的心电信号和脉搏波信号进行分析与处理，获得电压值；其中，所述心电采集主机和蓝牙指套从机在同一时刻进行信号采集，存储获得同步的心电信号和脉搏波信号。其采集到的信号质量高，测算结果精准，便于贴身佩戴，使用方便，在任意姿态下都可以长时间使用。
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公开(公告)号：CN113974644A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111425350.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种房颤信号生成方法及系统，包括以下步骤：获取采样率与输入长度相同的房颤信号和正常心电信号，并进行预处理；分别制作房颤信号和正常心电信号中T波终点至下一个心电周期的QRS波起点位置的标签；利用标签对房颤信号的房颤波和正常心电信号中相应位置依次进行截取；计算处理后的正常心电信号需要插入的房颤波数量，从n条房颤波中随机挑选所需数量房颤波依次填充入正常心电信号截断位置，得到合成的房颤信号。本发明生成的房颤信号可信度高，能够满足现阶段心电信号自动分析模型的训练需求，有效地缓解房颤心电信号数据量不足、数据量不均衡等相关问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113974644B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202111425350.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种房颤信号生成方法及系统，包括以下步骤：获取采样率与输入长度相同的房颤信号和正常心电信号，并进行预处理；分别制作房颤信号和正常心电信号中T波终点至下一个心电周期的QRS波起点位置的标签；利用标签对房颤信号的房颤波和正常心电信号中相应位置依次进行截取；计算处理后的正常心电信号需要插入的房颤波数量，从n条房颤波中随机挑选所需数量房颤波依次填充入正常心电信号截断位置，得到合成的房颤信号。本发明生成的房颤信号可信度高，能够满足现阶段心电信号自动分析模型的训练需求，有效地缓解房颤心电信号数据量不足、数据量不均衡等相关问题。
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公开(公告)号：CN115153581B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210859962.7
申请日：2022-07-21
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/346
Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络和Transformer的心电信号特征波形检测方法，利用卷积神经网络提取信号的空间信息，并利用Transformer基于自注意力机制捕获时序特征，Transformer中采用多头注意力机制，不同的自注意力模块之间互不干扰，没有依赖关系。可以分别对各个模块计算之后将计算结果整合得到最终输出，这种方式称为并行计算，在实际运算过程中，并行计算的速度比串行计算的速度快，使得心电信号特征波形检测更为高效；为了更加精确的定位，选用跳层连接结构，将卷积神经网络特征提取器的中间结果与相应的解码器特征图在通道维度上拼接，将浅层位置信息和深层语义信息相结合,使得心电信号特征波形检测更为精确。
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公开(公告)号：CN116392090B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310248258.2
申请日：2023-03-15
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00 , G06N3/0464 , H04W4/80 , H04W4/06 , H04W4/38
Abstract: 本发明涉及一种可穿戴血压数据采集装置，包括：心电采集主机，其穿戴在人体胸口处，所述心电采集主机能够采集心电信号；蓝牙指套从机，其穿戴在人体的指尖处，所述蓝牙指套能够采集脉搏波信号，所述蓝牙指套与心电采集主机通过蓝牙连接以实现信息交互；上位机，其与心电采集主机进行电信号连接，所述上位机对采集的心电信号和脉搏波信号进行分析与处理，获得电压值；其中，所述心电采集主机和蓝牙指套从机在同一时刻进行信号采集，存储获得同步的心电信号和脉搏波信号。其采集到的信号质量高，测算结果精准，便于贴身佩戴，使用方便，在任意姿态下都可以长时间使用。
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公开(公告)号：CN115153581A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210859962.7
申请日：2022-07-21
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/346
Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络和Transformer的心电信号特征波形检测方法，利用卷积神经网络提取信号的空间信息，并利用Transformer基于自注意力机制捕获时序特征，Transformer中采用多头注意力机制，不同的自注意力模块之间互不干扰，没有依赖关系。可以分别对各个模块计算之后将计算结果整合得到最终输出，这种方式称为并行计算，在实际运算过程中，并行计算的速度比串行计算的速度快，使得心电信号特征波形检测更为高效；为了更加精确的定位，选用跳层连接结构，将卷积神经网络特征提取器的中间结果与相应的解码器特征图在通道维度上拼接，将浅层位置信息和深层语义信息相结合,使得心电信号特征波形检测更为精确。
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公开(公告)号：CN211834385U
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202020207517.9
申请日：2020-02-25
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/024
Abstract: 本实用新型公开了一种生理数据采集装置。本实用新型生理数据采集装置，包括：手环本体，所述手环本体包括第一带体和第二带体；所述第一带体设有电路板；所述电路板上设有控制芯片、无线通信模块、心率检测传感器和电源模块；所述控制芯片分别和所述无线通信模块和所述心率检测传感器电性连接；所述电源模块给所述控制芯片、所述无线通信模块、所述心率检测传感器供电。本实用新型的有益效果：把心率传感器集成在手环中，可以方便检测用户的心率。
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