本实用新型涉及一种心电监护装置，包括：心电监护仪本体；电级贴片；心电传感器的检测端位于连接环内，以对人体进行心电信号检测；所述无线发射器的输入端与心电传感器的输出端连接，输出端与无线接收器之间通过无线信号连接。本实用新型能够实现无线监测的效果，避免患者体位变化受到联线束缚，同时，可将人体贴片从连接环上取下进行单独更换，无需对整个电极贴片进行更换，不仅方便快捷，而且节约资源，提高设备的利用率。
📄 2024213472245
📂 A61B5_318
👤 闽西职业技术学院
📅 2024-06-13
本发明公开了一种基于ResNet‑50和迁移学习的心电信号质量分析方法及装置，方法包括利用ImageNet数据库中的图片对ResNet‑50神经网络进行预训练；采集心电信号数据；对所采集的心电信号数据进行去噪处理；将去噪处理后的心电信号数据转化为二维图片；基于转化后得到的二维图片对预训练的ResNet‑50神经网络进行训练，得到最终的信号质量分析模型；采用信号质量分析模型对实时采集的心电信号数据进行分类，输出心电信号质量等级，完成对心电信号的质量分析。本发明能够有效提高心电信号筛选效率和准确率。
📄 2021111098342
📂 A61B5_318
👤 浙江工业大学
📅 2021-09-18
一种基于毫米波雷达的非接触式ECG信号监测方法，属于ECG信号监测领域，通过同时感知心跳引起的胸部振动和来自颈部的颈动脉脉动，融合时空特征实现高精度的心电图重建，解决传统方案对电极依赖及现有雷达技术无法恢复完整ECG的问题。本发明在日常场景下进行非接触式的ECG信号监测，具有良好的隐私性和舒适性。
📄 2025114935347
📂 A61B5_318
👤 浙江工业大学
📅 2025-10-20
一种基于优化模型的ECG信号有限新息率采样方法，适用于ECG信号FRI采样及信号重构，所提方法将ECG信号建模为一阶微分VPW模型，以利用FRI采样理论对其进行欠采样；然后使用双通道采样结构进行采样，采样通道一是一个FRI采样通道，用于获取信号的少量样本以进行参数估计；采样通道二为低速采样通道，用于采集少量的信号时域样本，以用于对ECG信号进行优化重构。为了提高ECG信号的重构精度，采用于粒子滤波的参数优化算法，以提高ECG信号参数估计的精度，从而提高信号重构的质量。为了提高参数估计的效率和优化的成功率，在基于粒子滤波的参数估计算法中引入了块坐标下降的思想，提升了优化的成功率和优化的效率。
📄 2021113072898
📂 A61B5_318
👤 浙江工业大学
📅 2021-11-05
本发明公开了一种数字化无线神经电生理信号检测单芯片、系统及方法。其中，检测单芯片包括：时钟复位管理模块，用于为所述检测单芯片产生不同分频时钟与复位信号；及接口UART通讯模块，其用于分别通过工作模式配置寄存器和功能参数配置寄存器对神经电生理信号采集模块的工作模式和低噪声处理模块的功能参数进行相应配置；神经电生理信号采集模块，用于在相应工作模式下采集皮下组织或皮肤处的神经电生理模拟信号；低噪声处理模块，用于接收神经电生理模拟信号并对其进行滤波放大处理，并传送至分时复用ADC电路模块转化为神经电生理数字信号；及射频发送模块，用于将神经电生理数字信号设置成帧且调制成序列载波，再经辐射天线辐射出去。
📄 2018106497406
📂 A61B5_318
👤 山东师范大学
📅 2018-06-22
本发明公开了一种基于多分类器强化学习的心肌梗塞检测方法。本发明步骤：1、对原始常规12导联心电图进行预处理、R波定位、获取HRV信号；2、对每个导联HRV信号分别提取时域、频域、非线性动力学特征序列；3、利用强化学习让分类器模型不断进行学习，调整模型参数，将不同动作对应的Q值作为一个序列输出，最终训练得到三个主分类器模型，每个主分类器模型里面根据强化学习得分机制产生若干BP分类器；4、利用强化学习训练得到的三个主分类器对测试样本进行分类识别，获得三个测试结果；5、利用投票法则进行最终投票，获得识别结果。本发明引入强化学习机制，能够更有效准确地快速识别检测，能够为心肌梗塞的检测与预防提供有效便利的工具。
📄 2019110307396
📂 A61B5_318
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-10-28
本实用新型公开了一种嵌入在汽车方向盘上的心电及血氧检测装置，安装在方向盘主体上，包括：两组识别检测装置，设置在方向盘主体上用于检测驾驶员的指纹数据、心电信号数据和血氧含量数据；转向锁死装置，用于限位锁定方向盘主体转动方向并连接警报装置发出警报；显示装置，用于通过数据处理器获取处理并显示识别检测装置所检测的数据信息；识别检测装置识别驾驶员指纹正常状态下，所述转向锁死装置不运转。本实用新型识别驾驶员指纹并控制驱动方向盘解锁转动，不触发警报，既能够起到车辆行驶的防盗作用，又能够避免驾驶员驾驶车辆状态中方向盘脱手导致不能够及时获取驾驶员的心电及血氧状况信息。
📄 2024215508858
📂 A61B5_318
👤 安徽沃科冷盾信息技术有限公司
📅 2024-07-02
本发明公开了一种基于改进的一维U‑net的单导心电图信号特征波形检测方法。本发明基于改进的一维U‑net的单导心电图信号特征波形检测方法，包括：S1.数据准备：准备的心电信号数据采样率为500HZ，心电信号的输入长度固定为统一长度，并给心电信号增加不同程度的高斯白噪声与脉冲噪声，对心电信号进行不同程度的缩放。本发明的有益效果：1.本方法无需人工设计特征，本方法使用的U‑net中使用的参数皆为自动学习得到；2.本方法在定位P波或是T波边界点时无需预先定位R波或是QRS波群，P波、T波的边界点定位与QRS波群的边界点定位是同时进行的。
📄 2019107493587
📂 A61B5_318
👤 苏州大学
📅 2019-08-14
本发明提供一种单导联心电信号辅助诊断方法及诊断终端，属于互联网医疗领域，方法包括：构建单导联心电信号辅助系统的功能架构，提取单导联心电信号辅助系统中的心电信号；对心电信号进行预处理；预处理方式包括：按照预设时长对心电信号进行划分；对划分后的心电信号进行滤波处理；对滤波后的心电信号进行数据归一化处理；对数据归一化后的心电信号进行傅里叶变换处理；提心电信号数据的特征；采用拼接的方式将提取的所有特征进行融合；将融合后的特征输入至Adaboost迭代算法，得出诊断结果。本发明融合了心电信号各个维度的特征，有效的解决现有特征存在的不足的现状，从而得到比单一数据模型信息量更大、应用性更高、鲁棒性更强的模型。
📄 2023103696733
📂 A61B5_318
👤 济南大学; 山东渔夫智能科技有限公司
📅 2023-04-10
本发明实施例公开了一种基于顺序池化卷积神经网络和递归神经网络的可除颤心律识别装置，对原始心电信号进行滑动窗处理；通过卷积层实现各滑动窗内心电数据的带通滤波和波形斜率计算；提取各滑动窗内心电数据斜率的分布特征；将斜率分布特征输入递归神经网络，利用斜率分布特征的动态时序关系识别可除颤心律。心律识别模型以识别误差最小化为目标，联合优化心电信号的预处理、特征提取和分类，在充分利用了心电信号斜率分布的动态信息的同时，实现了由原始心电信号到心律类别标记的端到端的学习，能自动调整带通滤波和斜率计算的参数，从而为院外心脏除颤急救提供更加准确的判据，同时减少对心电检测时长的需求，提高急救效率。
📄 2018112523516
📂 A61B5_318
👤 广东工业大学
📅 2018-10-25
本发明提出一种面向心电信号分析的多任务深度学习方法，该方法包括：获取原始心电信号，对原始心电信号进行预处理，得到标准化后的加噪心电信号，利用双向深度特征提取模型中对标准化后的加噪心电信号进行降噪处理，得到重构心电信号，利用第二阶段的双向深度特征提取模型对重构心电信号进行特征提取与优化，得到优化后的多尺度特征，利用优化后的多尺度特征分别构建心律失常分类任务与心率检测任务，分别得到心律失常分类结果与心率预测值。本发明创新性地将三种心电图处理任务整合至同一深度学习方法中，解决了传统方法需分任务建模的弊端，显著降低了部署成本与复杂度，提升了实际应用的实时性与稳定性。
📄 2025108658313
📂 A61B5_318
👤 华东交通大学
📅 2025-06-26
本发明属于心电检测技术领域,尤其涉及一种获取心电信号的方法、装置、终端和计算机可读存储介质。其中,所述方法包括:获取原始脉搏信号;将所述原始脉搏信号发送给放大电路单元,由所述放大电路单元对所述原始脉搏信号进行放大处理,得到放大后的脉搏信号;接收所述放大后的脉搏信号,并通过对所述放大后的脉搏信号进行特征点提取和特征点计算将所述放大后的脉搏信号变换成心电信号;使得心电信号的获取更具有便捷性,不需要添加电极,也不需要形成导联和多点监测进行心电信号的获取,人们可以随时随地进行心电图监测。
📄 201811359844X
📂 A61B5_318
👤 深圳市松恩电子科技有限公司
📅 2018-11-15
柿子坊 · 知识产权运营
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