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公开(公告)号：CN113876309B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111296808.5
申请日：2021-11-03
Applicant: 中日友好医院(中日友好临床医学研究所)
IPC: A61B5/0205 , A61B5/33 , A61B5/329 , A61B5/145 , A61B5/00
Abstract: 一种心肺功能、呼吸功能的监测系统及方法，包括运动试验模块、心功能监测模块、呼吸功能监测模块、运动监测模块、信息传输模块、患者管理模块、医生管理模块、报告分析模块和干预指导模块，运动试验模块用于提供运动场景，心功能监测模块用于监测人体的心功能参数，呼吸功能监测模块用于监测人体的呼吸功能参数，运动监测模块用于监测人体运动的运动参数，信息传输模块用于各模块之间的信号传输，患者管理模块用于管理患者信息，所述医生管理模块用于管理医生信息，报告分析模块用于管理数据报告，干预指导模块用于为医生提供干预指导的模板，便于干预患者进行运动康复。
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公开(公告)号：CN117770831A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202211181363.0
申请日：2022-09-27
Applicant: 武汉联影智融医疗科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种心电导联故障监测方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：根据所述心电记录仪发送的导联信息，确定各个导联的故障情况；所述导联信息包括每个导联的状态信息，所述状态信息表示导联与心电监测对象的连接状态；在基于所述故障情况确定存在故障导联的情况下，确定所述故障导联对应的电极贴的位置；基于所述故障导联对应的电极贴的位置，生成针对所述故障导联的故障提示信息，以及展示所述故障提示信息。采用本方法能够减少心电数据的缺失，从而减少后续对心电图的分析结果的影响。
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公开(公告)号：CN115579135A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211045517.3
申请日：2022-08-30
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: G16H50/30 , G16H40/67 , A61B5/397 , A61B5/346 , A61B5/329 , A61B5/22 , A61B5/103 , A61B5/0205 , A61B5/00
Abstract: 本公开是关于一种外骨骼助力效果评价方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：基于心肺监测模块、心电监测模块、血氧血压监测模块、肌电监测模块、压力监测模块、数据通讯模块，同步监测穿戴者的呼吸、血氧、血压、心电、肌电等多模态数据，并通过助力效果评价模块实现对外骨骼助力效果的评价。本公开通过对穿戴外骨骼前、后的状态分别进行综合辨识评价，并通过差异性分析对助力效果给出客观的评价，为外骨骼助力效果评价提供一套可靠、有效的手段。
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公开(公告)号：CN119045671B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411535484.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F3/01 , A61B5/318 , A61B5/369 , A61B5/0533 , A61B5/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/25 , A61B5/377 , A61B5/329 , A61B5/0531
Abstract: 本申请提供了一种基于多模态生理信号的决策预测方法和装置，该方法包括获取决策者在做出决策时的脑电采集数据、心电采集数据和皮电采集数据；将脑电采集数据、心电采集数据和皮电采集数据输入至决策预测模型，输出决策预测特征，其中，决策预测特征表征决策者做出决策后的决策置信度，决策预测模型是基于多模态生理信号训练的。
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公开(公告)号：CN118734186A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410808616.5
申请日：2024-06-21
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/2415 , A61B5/16 , A61B5/329 , A61B5/346 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种操控员极限注意力状态预测模型的构建方法及设备，该方法包括：获取多个被试对象在极限注意力状态和非极限注意力状态下的心电数据和脑电数据，并标注注意力状态类别标签，构建样本数据集；利用所述训练集对极限注意力模型进行训练；所述极限注意力模型用于基于心电数据和脑电数据得到多种生理特征数据，通过对应多种生理特征数据的多个特征分类预测模块分别预测得到注意力状态类别结果，并基于各特征分类预测模块的权重融合多个注意力状态类别结果，判定所述操控员是否为极限注意力状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118592893A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410650426.5
申请日：2024-05-24
Applicant: 天津工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/318 , A61B5/329 , A61B5/346 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于多导联注意力的心肌缺血预测方法、装置、介质及产品，涉及心电信号预测领域；方法包括：获取多导联心电信号数据；对多导联心电信号数据进行预处理，得到多导联心电信号处理数据；将多导联心电信号处理数据输入至深度学习模型，输出预测结果；其中，可分离卷积神经网络对多导联心电信号处理数据进行特征提取，得到时空特征数据；通道注意力网络基于注意力机制对时空特征数据进行加权处理，得到加权数据；全连接神经网络根据加权数据输出预测结果；将预测结果进行置信度计算，并根据计算结果确定最终的预测结果；本发明能够提高预测结果准确性。
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公开(公告)号：CN116269289A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310147290.1
申请日：2023-02-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: A61B5/024 , A61B5/0245 , A61B5/16 , A61B5/349 , A61B5/329 , A61B5/332 , A61B5/366 , A61B5/00 , G16H50/30 , G16H20/70
Abstract: 本发明公开了一种基于短时心率变异性的运动员心理生理健康评价方法，被试人员进行总时长6.5分钟的蹲起试验，全程佩戴可穿戴式动态心电记录仪记录心电数据，截取1～6分钟心电数据用于分析，使用集合经验模态分解(EEMD)对心电数据进行预处理，然后提取QRS波群的波峰，并计算短时心率变异性的时域特征参数，最后将时域特征参数标准化并使用回归分析得到心理生理健康指数(MPHI)，根据MPHI判断心理生理健康程度。
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公开(公告)号：CN116158744A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310096572.3
申请日：2023-01-31
Applicant: 湖南医翼健康科技有限公司
IPC: A61B5/0205 , A61B5/346 , A61B5/349 , A61B5/329 , A61B5/333
Abstract: 本发明公开了一种确定心率波动的方法、系统及计算机介质，所述方法包括：通过对人体24小时动态心电图的数据进行分析和处理，得到仅包含窦性心搏的动态心电图；从仅包含窦性心搏的动态心电图中找到瞬时心率持续增加的每个窦性心电图时段，并将瞬时心率持续增加的事件记作心率增加事件；根据每次心率增加事件的瞬时心率增加量和心率波动阈值，确定每次心率增加事件是否属于心率波动事件，从而基于所述心率波动事件分析心脏负荷信息。本发明通过确定心率波动事件，为研究心脏负荷提供了一个新指标，也为研究人体生命体征指标异常的起因提供了方向和依据。
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公开(公告)号：CN119632569A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202311206004.0
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京小米移动软件有限公司
Inventor： 陈可欣
Abstract: 本公开是关于一种佩戴检测方法、佩戴检测装置、佩戴检测设备及存储介质。佩戴检测方法包括：响应于可穿戴设备完成佩戴，获取所述可穿戴设备检测到的当前波形信号；确定所述当前波形信号对应的佩戴方向确定模型，并确定所述当前波形信号的信号特征参数；基于佩戴方向确定模型，确定所述信号特征参数所对应的所述可穿戴设备的当前佩戴方向。通过本公开，使可穿戴设备能够检测到的波形信号确定可穿戴设备的佩戴方向，从而辅助接下来的波形信号输出和基于波形信号的计算。
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公开(公告)号：CN119045671A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411535484.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F3/01 , A61B5/318 , A61B5/369 , A61B5/0533 , A61B5/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/25 , A61B5/377 , A61B5/329 , A61B5/0531
Abstract: 本申请提供了一种基于多模态生理信号的决策预测方法和装置，该方法包括获取决策者在做出决策时的脑电采集数据、心电采集数据和皮电采集数据；将脑电采集数据、心电采集数据和皮电采集数据输入至决策预测模型，输出决策预测特征，其中，决策预测特征表征决策者做出决策后的决策置信度，决策预测模型是基于多模态生理信号训练的。
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