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公开(公告)号：CN120078392A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510188960.3
申请日：2025-02-20
Applicant: 重庆大学
IPC: A61B5/024 , A61B5/021 , A61B5/1455 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及一种基于LightGBM模型的腕部PPG信号质量评估方法，属于生物医学信号分析领域。该方法对所采集的腕部PPG信号进行信号片段分割，获取腕部PPG信号样本，对其进行PPG信号预处理，时域和频域数学统计学特征以及腕部PPG信号与模板PPG相似度特征的提取和信号质量类别标签分配，构建数据集，并以此训练LightGBM模型，随后将经过特征提取的腕部PPG信号特征数据输入构建的LightGBM模型，以输出该腕部PPG信号的信号质量。本发明能够评估在复杂腕部运动状态和光照条件下所采集的腕部PPG信号的信号质量，有效提升腕部PPG信号质量评估的准确度、精确度。
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公开(公告)号：CN116451110B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202310227933.3
申请日：2023-03-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/24 , A61B5/145 , A61B5/024 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于信号能量特征和脉搏周期的血糖预测模型构建方法，属于生物医学信号处理技术领域。该方法包括：S2：初筛：提取PPG信号质量的Kaiser‑Teager能量特征以及对数能量熵特征，输入SVM分类器划分信号质量；精筛：筛选脉搏波间隔周期不符合阈值设定的信号并剔除；根据脉搏波波形特征以及精筛信号能量特征，合并人体的生理参数的特征构成41维度的特征向量；根据xgboost获取特征的重要性排名，依次添加重要程度高的特征，构建血糖估计数据集；将构建的数据集输入粒子群BP神经网络，构建无创血糖估计模型。本发明信号质量筛选方法运算简单，计算量小，可提高穿戴式设备血糖估计模型的稳定性、适用性。
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公开(公告)号：CN119770006A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510188967.5
申请日：2025-02-20
Applicant: 重庆大学
IPC: A61B5/02 , A61B5/026 , A61B5/33 , A61B5/053 , A61B5/0205 , A61B5/024 , A61B5/08 , A61B5/11 , A61B5/113 , A61B5/021 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种穿戴式多模态血流动力学监测设备及方法，属于生物与医药技术领域。该设备使用较少的传感器在人体的较少点位获取较多的多模态生理信号，经过信号处理和参数计算，能够连续同步监测包含血流量、血压、血管阻力在内的血流动力学参数。与现有技术相比，本发明具有测量参数全面、设备便携、续航能力强、人机交互性好等优点，能够用于血流动力学的长时、实时监测，在心血管疾病诊断、慢病管理和运动评估等方面都具有重要的应用价值和广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN113598763B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202110895790.4
申请日：2021-08-05
Applicant: 重庆大学
IPC: A61B5/1455
Abstract: 本发明涉及一种基于MIC‑PCA‑NARX校正算法的无创血糖检测装置及方法，属于生物医学信号采集和处理技术领域。该装置包括信号调理电路、数据存储模块、传输模块、光源驱动电路、恒温控制模块、探头板、MCU、电源模块和显示模块；探头板集成四个光源和一个光电接收器；MCU根据用户输入信息，控制设备运行，传输及存储数据和基于MIC‑PCA‑NARX校正算法的血糖预测模型计算的血糖值，本发明提高血糖无创检测的稳定性和准确性，同时降低设备成本。
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公开(公告)号：CN112043287B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202011065976.9
申请日：2020-09-30
Applicant: 重庆大学
IPC: A61B5/1455 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种脑血氧无创监测方法及监测装置，本发明利用氧合血红蛋白与脱氧血红蛋白对近红外光的吸收度的不同，开发了一种对人体脑部局部组织血氧饱和度的无创监测方法，该方法不会对人体造成伤害，且通过连续脑血氧值预测模型可以实现脑血氧值的连续实时监测，考虑了黑色素的影响以及加入了修正因子，分别检测到表层干扰信号与深层有用信号，采集到的信号内容更加丰富，方便处理得到信噪比高的脑血氧信号，进而求取去除人体头部组织干扰信号的脑前额叶区局部血氧饱和度监测值，使得脑血氧连续监测稳定性更好、监测精度更高。本发明对脑血氧无创监测提供了新的解决方案，更有利于推进脑血氧无创监测的临床应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113063753A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110282353.5
申请日：2021-03-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N21/359 , G16H50/50
Abstract: 本发明涉及一种基于近红外光的血糖预测模型自校正方法，属于生物医学信号采集和处理技术领域。该方法以基于对应时刻人体近红外光谱检测的相邻两个血糖预测值的差异度为判别依据，根据差异度与容许值的对应关系，结合人体血糖短期波动的规律性、个体生活习惯和健康状态，自动识别血糖检测异常点并由血糖无创检测系统自动提醒用户输入当天饮食情况和用药情况，通过提问了解被测者当前生理病理状态，由系统自动评估及判断血糖异常值产生原因，排除偶发因素，根据差异度产生的不同原因，进入不同的血糖预测模型自校正流程，保证血糖预测模型总是与被测者当前的生理病理状态相一致。本发明能保持血糖无创检测系统长时间应用时的精度稳定性。
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公开(公告)号：CN111466899A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010287431.6
申请日：2020-04-13
Applicant: 重庆大学
IPC: A61B5/021 , A61B5/0402
Abstract: 本发明涉及一种基于MPGA-MIV-BP模型簇的连续血压无创监测方法，属于血压监测技术领域。该方法首先对心电信号、脉搏波信号去噪处理；然后识别特征点，提取波形特征参数，融合个体特征，对于实验的样本分类，分类别构建模型，形成基于MPGA-MIV-BP的血压监测模型簇；最后确定个性化参数，实现对个体血压连续无创监测。
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公开(公告)号：CN109965862A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910305930.0
申请日：2019-04-16
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种无袖带式长时连续血压无创监测方法，属于生物医学工程领域。该方法包括：通过与计算机相连的心电信号和光电容积脉搏波信号监测子系统获取生理病理特征参数；由血压无创动态监测模型簇和血压动态长时监测软件子系统对参数进行无缝融合和处理分析，得到每个心跳节拍的血压值并实现动态长时的连续血压监测；血压无创动态监测模型簇是从无袖带式血压测量出发，采用上述信号测量子系统监测病人的生理病理特征参数，基于患者个体差异‑特征参数平均影响值‑机器学习方法构建，使系统具有血压长时连续测量的模型自校正能力。本发明提高了血压长时测量的稳定性和监测精度，血压的连续节拍或长时测量，可为高血压病的防治奠定更有效的基础。
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公开(公告)号：CN104173036A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410461910.X
申请日：2014-09-11
Applicant: 重庆大学 , 重庆中力医疗器械有限公司
IPC: A61B5/021
Abstract: 本发明提供了一种脉搏波采集装置、无创血压连续逐拍测量系统及方法；该系统采用了具有臂套结构的脉搏波采集装置进行肱动脉脉搏波信号和桡动脉脉搏波信号的采集，并且功耗较低，续航工作时间较长，佩戴更加方便和舒适，避免了充气袖带的充气刺激对血压测量准确性的影响；系统中的血流动力检测分析仪通过无线方式与脉搏波采集装置相连通，获取脉搏波采集装置采集到的肱动脉脉搏波信号和桡动脉脉搏波信号进行计算分析，结合无创血压连续逐拍测量方法，实现对被检测对象血压的无创、连续逐拍测量，简化了测量操作，确保了测量的准确性，解决了现有技术中无创血压测量设备和方法测量操作繁琐、准确性不高、难以实现血压连续逐拍测量的问题。
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公开(公告)号：CN102302373B
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201110182265.4
申请日：2011-06-30
Applicant: 重庆大学 , 重庆中力医疗器械有限公司
Inventor： 季忠
Abstract: 本发明提供一种基于复用多分辨率小波变换的心音信号特征点检测方法，该方法先通过多分辨率小波变换分解心音信号得到其细节信号，选择频带范围与第一心音和第二心音所在音频范围存在交集的细节信号对心音信号进行重构，然后再复用多分辨率小波变换对重构信号进行分解以求得第一心音和第二心音的包络特征，进而准确地检测到第一心音和第二心音的心音起始特征点和心音终止特征点。本发明方法通过复用多分辨率小波变换，准确提取到第一心音和第二心音的包络特征，不仅实现了心音信号特征点的计算机检测，还具有较高的检测准确度，为计算机设备自动计算、获取心音临床信息以及心功能自动无创检测分析设备的研发提供了技术基础。
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