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1. (WO2019062595) METHOD FOR QUALITY EVALUATION OF PHOTOPLETHYSMOGRAM
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رقم النشر: WO/2019/062595 رقم الطلب الدولي: PCT/CN2018/106179
تاريخ النشر: 04.04.2019 تاريخ الإيداع الدولي: 18.09.2018
التصنيف الدولي للبراءات:
G06K 9/00 (2006.01)
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المودعون:
深圳市岩尚科技有限公司 SHENZHEN YASUN TECHNOLOGY COMPANY LIMITED [CN/CN]; 中国广东省深圳市 南山区西丽桃源街道红花岭工业区第五区B栋515 Building B515, the Fifth District Honghua Ridge Industrial Area Taoyuan Street, Xili, Nanshan District Shenzhen, Guangdong 518055, CN
清华大学深圳研究生院 GRADUATE SCHOOL AT SHENZHEN, TSINGHUA UNIVERSITY [CN/CN]; 中国广东省深圳市 南山区西丽大学城清华校区 Tsinghua Campus University Town, Xili, Nanshan District Shenzhen, Guangdong 518055, CN
المخترعون:
张跃 ZHANG, Yue; CN
潘俊俊 PAN, Junjun; CN
张拓 ZHANG, Tuo; CN
雷夏飞 LEI, Xiafei; CN
الوكيل:
深圳新创友知识产权代理有限公司 CHINA TRUER IP; 中国广东省深圳市 福田区华强北街道福强社区振华路中电迪富大厦4层401室 Room 401, Floor 4, Zhongdian Difu Building, Zhenhua Road, Fuqiang Community, Huaqiang North Street, Futian District, Shenzhen, Guangdong 518031, CN
بيانات الأولوية:
201710923419.830.09.2017CN
العنوان (EN) METHOD FOR QUALITY EVALUATION OF PHOTOPLETHYSMOGRAM
(FR) PROCÉDÉ D'ÉVALUATION DE QUALITÉ DE PHOTOPLÉTHYSMOGRAMME
(ZH) 光电容积脉搏波的质量评估方法
الملخص:
(EN) A method for quality evaluation of a photoplethysmogram is provided, the method comprising: establishing a quality evaluation model (S100): obtaining a training sample data set of a pulse wave and pulse wave quality information (S110); extracting frequency domain and time series features from the pulse wave in the training sample, wherein the frequency domain includes power spectrum information and the time series features include a correlation dimension, a box-counting dimension, fuzzy entropy, and Lempei-Ziv complexity (S120); using the frequency domain and time series features as an input of an SVM model, using the quality information as an output of the SVM model, and training the training samples to obtain the pulse wave quality evaluation model (S130); evaluating signal quality (S200): collecting pulse wave data, and extracting frequency domain and time series features (S210); inputting extracted feature parameters into the established pulse wave quality evaluation model to obtain a result of the pulse wave quality evaluation (S220). The quality evaluation result is more accurate, and extracting the feature of the pulse wave eliminates operations such as preprocessing and periodic segmentation, facilitating extraction.
(FR) L'invention concerne un procédé d'évaluation de qualité d'un photopléthysmogramme, le procédé consistant : à établir un modèle d'évaluation de qualité (S100) : à obtenir un ensemble de données d'échantillon d'apprentissage d'une onde d'impulsion et d'informations de qualité d'onde d'impulsion (S110); à extraire des caractéristiques de domaine de fréquence et de série chronologique à partir de l'onde d'impulsion dans l'échantillon d'apprentissage, le domaine de fréquence comprenant des informations de spectre de puissance et les caractéristiques de série temporelle comprenant une dimension de corrélation, une dimension de comptage de boîte, une entropie floue et une complexité de Lempei-Ziv (S120); à utiliser les caractéristiques de domaine de fréquence et de série temporelle en tant qu'entrée d'un modèle SVM, à l'aide des informations de qualité en tant que sortie du modèle SVM, et à entraîner des échantillons d'apprentissage afin d'obtenir le modèle d'évaluation de qualité d'onde d'impulsion (S130); à évaluer la qualité de signal (S200) : à collecter des données d'onde d'impulsion, et à extraire des caractéristiques de domaine de fréquence et de série temporelle (S210); à entrer des paramètres de caractéristique extraits dans le modèle d'évaluation de qualité d'onde d'impulsion établi afin d'obtenir un résultat de l'évaluation de qualité d'onde d'impulsion (S220). Le résultat d'évaluation de qualité est plus précis, et l'extraction de la caractéristique de l'onde d'impulsion élimine des opérations telles qu'un prétraitement et une segmentation périodique, facilitant l'extraction.
(ZH) 一种光电容积脉搏波的质量评估方法,该方法包括建立质量评估模型(S100):获取脉搏波及脉搏波质量信息的训练样本数据集(S110);对训练样本中的脉搏波提取频域和时间序列特征,所述频域包括功率谱信息,所述时间序列特征包括关联维、盒维数、模糊熵和Lempei-Ziv复杂度(S120);将频域和时间序列特征作为SVM模型的输入,将质量信息作为SVM模型的输出,在训练样本上进行训练,获取脉搏波质量评估模型(S130);评估信号质量(S200):采集脉搏波数据,提取频域和时间序列特征(S210);将提取的特征参数输入到已建立的脉搏波质量评估模型中,得到脉搏波质量评估的结果(S220)。该质量评估结果更准确,提取脉搏波的特征不需要进行预处理和周期分割等操作,方便提取。
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