[发明专利]基于深度学习的心率和血氧饱和度测量设备有效
| 申请号： | 201811150628.4 | 申请日： | 2018-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN109044323B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 张进东;丁立明;崔久莉;刘文江;刘金海 | 申请（专利权）人： | 天津惊帆科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/024 | 分类号： | A61B5/024;A61B5/1455 |
| 代理公司： | 天津滨海科纬知识产权代理有限公司 12211 | 代理人： | 杨慧玲 |
| 地址： | 300384 天津市滨海新区高新区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | PPG即光电容积脉搏波描记法，具体做法为将LED光射向皮肤，用光敏传感器接受经过皮肤组织吸收后被反射回来或透射过去的光，将光敏传感器得到的电信号转化为数字信号就可以得到最终的PPG信号。由于氧合血红蛋白与血红蛋白对光的吸收特性不同，传统方法使用两种波长的光分别测定反射光交流信号的强度，然后根据两种光的吸收特性图计算出氧合血红蛋白与血红蛋白的比例。本发明提出一种基于深度学习和PPG信号的心率和血氧饱和度测量设备，该设备同使用两种光得到两路PPG信号，同时借助设备中的深度学习网络模型处理PPG信号，从而预测人体的心率和血氧饱和度。该设备对噪声有很好的容忍度，在静息状态和运动状态都能够对心率和血氧进行准确测量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 心率 饱和度 测量 设备 | ||
【主权项】：
1.一种心率及血氧饱和度测量设备，所述设备包括PPG信号处理单元，其特征在于，所述信号处理单元中含有深度学习网络模型，深度学习网络模型的输入为PPG信号，输出为心率及血氧饱和度指标。
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