申请/专利权人：天津大学温州安全(应急)研究院

申请日：2023-07-31

公开（公告）日：2023-09-01

公开（公告）号：CN116671887A

主分类号：A61B5/024

分类号：A61B5/024;A61B5/02;A61B5/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.19#实质审查的生效;2023.09.01#公开

摘要：本发明提供一种基于光电容积脉搏波信号的心源性猝死高危人群筛查装置，包括数据采集部分和处理部分，数据采集部分包括数据采集模块，信号处理模块和数据上传模块，数据处理部分包括特征提取模块和分类筛查模块，信号采集模块，用于采集PPG信号；数据上传模块，用于将信号处理模块处理后的PPG信号上传到处理部分；特征提取模块，用于根据PPG信号和采集对象的基础数据进行特征提取和特征筛选处理；分类筛查模块，根据特征提取模块输出的降维后的特征对采集对象的心源性猝死风险进行分类。本发明基于大数据分析和预测，实现心源性猝死高危人群筛查，对此类高危人群能够实现早期识别预警，适用于居家全天候的健康监测。

主权项：1.一种基于光电容积脉搏波信号的心源性猝死高危人群筛查装置，包括数据采集部分和处理部分，数据采集部分包括数据采集模块，信号处理模块和数据上传模块，数据处理部分包括特征提取模块和分类筛查模块，其特征在于，信号采集模块，用于采集PPG信号，包括LED发射器和光电传感器；信号处理模块，用于对光电传感器所采集的PPG信号进行处理；数据上传模块，用于将信号处理模块处理后的PPG信号上传到处理部分；特征提取模块，用于根据PPG信号和采集对象的基础数据进行特征提取和特征筛选处理，评估特征之间以及特征与标签之间的相关性，计算两两特征值之间的相关系数，限定相关系数的阈值，若两个特征值之间的相关系数高于所设定的阈值，保留两个特征值中的一个；进而筛选得到降维后的特征向量；基于降维之后的特征向量，对特征值进行重要性排序，选取排名靠前的重要特征；分类筛查模块，用于根据特征提取模块输出的重要特征对采集对象的心源性猝死风险进行分类，获得心源性猝死风险分类筛查模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学温州安全(应急)研究院 基于光电容积脉搏波信号的心源性猝死高危人群筛查装置

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