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    • 6. 发明授权
    • 인공지능을 기반으로 전기 충격 시점과 전기 충격량을 조절할 수 있는 착용형 자동 제세동기 시스템 및 이를 이용한 제세동 방법
    • 一种可以根据人工智能调整触电时间和触电量的可穿戴式自动除颤器系统以及使用该系统的除颤方法
    • KR101830151B1
    • 2018-02-20
    • KR1020160136780
    • 2016-10-20
    • 계명대학교 산학협력단재단법인 구미전자정보기술원
    • 이종하김형진
    • A61N1/39A61N1/04A61B5/046A61B5/0464A61B5/00G06F19/00
    • A61N1/3993A61B5/046A61B5/0464A61B5/742A61N1/0484A61N1/3925A61N1/3987G16H50/30
    • 본발명은인공지능을기반으로전기충격시점과전기충격량을조절할수 있는착용형자동제세동기시스템에관한것으로서, 보다구체적으로는사용자의심전도를모니터링하는심전도모니터링부; 상기심전도모니터링부에서의모니터링결과얻어진상기사용자의심전도데이터와상기사용자의병원데이터를이용하여심근경색지수를판별하는심근경색지수판별부; 인공지능을기반으로상기심근경색지수및 상기심전도데이터를이용하여상기사용자의심질환위험도를예측하고부정맥을진단하는부정맥예측및 진단부; 및상기부정맥예측및 진단부에서의진단결과에따라상기사용자에게전기충격을가하는전기충격출력부를포함하는것을그 구성상의특징으로한다. 또한, 본발명은인공지능을기반으로전기충격시점과전기충격량을조절할수 있는착용형자동제세동기시스템을이용한제세동방법에관한것으로서, 보다구체적으로는 (1) 심전도모니터링부가사용자의심전도를모니터링하고, 심근경색지수판별부가상기모니터링결과얻어진상기사용자의심전도데이터와상기사용자의병원데이터를이용하여심근경색지수를판별하는단계; (2) 부정맥예측및 진단부가인공지능을기반으로상기단계 (1)에서판별된심근경색지수및 상기심전도데이터를이용하여상기사용자의심질환위험도를예측하고부정맥을진단하는단계; 및 (3) 전기충격출력부가상기단계 (2)에서의진단결과에따라전기충격을출력하는단계를포함하는것을그 구성상의특징으로한다. 본발명에서제안하고있는인공지능을기반으로전기충격시점과전기충격량을조절할수 있는착용형자동제세동기시스템및 이를이용한제세동방법에따르면, EMR 및병원기록을통해도출된환자의심근경색발생정도를기반으로심근경색지수를판별하고, 환자의체온과심전도를모니터링하면서이를반영하여심근경색지수를계속업데이트함으로써, 환자의심근경색발생여부를객관적으로판단할수 있고, 심근경색이발생되었거나발생되기몇 초전에인공지능을기반으로최적의전기충격시점에최적의강도로자동적으로전기충격을가함으로써, 기기의오작동을방지하며정확도를높일수 있다.
    • 本发明涉及基于起始和电击脉冲可穿戴自动去纤颤器系统人工智能,可以调节,更具体地euroneun心电图监视用户的心电图监视部; ECG监测单元监测eseoui结果以确定心肌梗死索引来确定通过使用ECG数据和在医院单元获得的用户的用户数据的索引心肌梗死; 利用指数心肌梗死和心电数据是基于人工智能预测用户及部分心律失常的预测和诊断诊断心律失常疾病的风险; 以及电击输出单元,用于根据心律失常预测和诊断单元中的诊断结果向用户施加电击。 此外,本发明涉及一种冲击方法,使用冲击可穿戴自动去纤颤器系统,其能够基于人工智能调整时间和电脉冲,并且更具体地涉及(1)监视所述ECG监测额外的用户的ECG 使用用户的心电图数据和作为监测结果获得的用户的医院数据来确定心肌梗塞指数; (2)心律失常预测和诊断另外,使用索引心肌梗死,以及在上述步骤(1)中确定的心电图数据是基于人工智能来预测用户疾病风险和诊断心律失常; (3)根据步骤(2)中的诊断结果,触电输出部分输出电击。 根据本基于在类型的磨损提出人工智能,它可以控制一个电击,时间和电脉冲AED系统和除颤方法使用相同的,从EMR和医院记录导出的病人的发生心肌梗塞度的本发明 基于心肌梗死指数的确定,并且通过使用和监测体温和ECG的病人反映这种连续更新心肌梗塞指数,并且可确定是否在患者的目标心肌梗塞,有的会产生或心肌梗死秒发生前 通过电击自动下降到最佳强度基于人工智能的震动最佳点,防止装置的误动作,并能增强的准确性。
    • 7. 发明授权
    • 적응 조각 이음 알고리즘에 의한 심폐소생술 중의 진성 심전도 측정
    • 通过自适应胶带缝合算法进行心脏电刺激的真实心电图测量
    • KR101683908B1
    • 2016-12-07
    • KR1020100108896
    • 2010-11-03
    • 카디악 사이언스 코포레이션
    • 티아그라잔스리칸스마더프라보드
    • A61B5/0402A61B5/0468A61B5/00A61N1/39A61B5/04
    • A61B5/04017A61B5/721A61B5/7217A61N1/3987
    • 본발명은, 실시간감지된신호로부터심폐소생술(CPR)에의해유도되는, 신호아티팩트를필터링하기위해조각이음적응알고리즘(PSAA)을사용하는장치및 방법에관한것이다. PSAA는제2 신호와높은상관관계가있는제1 신호에존재하는아티팩트성분을추산하는방법이다. PSAA는제1 및제2 신호에서신호샘플윈도우를결정하기위해자기상관및 교차상관계산을이용할수 있다. PSAA는 1차신호및 아티팩트신호사이에서결정된상관관계를기초로하여 1차신호세그먼트의신호아티팩트를추산할수 있다. PSAA는 1차신호로부터추산된신호아티팩트를제거할수 있다. 아티팩트신호의부재시, PSAA는필터를사용하여제1 신호에서아티팩트를추산할수 있다. PSAA는, 체외형자동심세동제거기, 모니터세동제거기, 또는예를들어 ECG 및 CPR 신호와같이높은상관관계가있는신호를검지할수 있는다른장치에서실시될수 있다.
    • 一种使用分段拼接自适应算法(PSAA)来实时过滤从心肺复苏(CPR)引起的信号伪影的方法和装置。 PSAA是估计存在于与第二信号高度相关的第一信号中的伪影分量的方法。 PSAA可以利用自相关和互相关计算来确定第一和第二信号中的信号样本窗口。 PSAA可以基于所确定的主信号和伪像信号之间的相关性来估计主信号段中的信号伪影。 PSAA可以从主信号中去除估计的信号伪影。 在没有伪像信号的情况下,PSAA能够利用滤波器​​来估计第一信号中的伪像。 PSAA可以在自动外部去纤颤器,监视器除颤器或能够感测高度相关的信号(例如ECG和CPR信号)的其它设备中实现。