摘要
本发明公开了应用于AED装置除颤需求的快速识别方法,属于医疗设备技术领域。本发明通过采集、预处理、特征提取、模式分类、实时分类以及触发除颤操作多个环节协同工作,通过引入先进的信号分类与模式识别技术,在AED装置中实现了高效、准确的心电信号分析,显著提升了急救过程中的响应速度和精确度,提取心电信号的多维特征输入到模式分类模型中,实现心律失常的自动识别,能够准确判断是否需要进行除颤操作,减少误判的可能性,通过动态学习和再训练机制,能够根据新的心电信号数据进行自我优化,提升其对复杂心律模式的适应能力,有效缩短了急救反应时间,保障了患者安全,提升了急救效率和治疗效果。
技术关键词
模式分类模型
快速识别方法
多维特征向量
声光提示功能
心电信号波形
无线传感器
分布特征
心电信号采集系统
实时信号
心电信号特征提取
人体模型
时间域
心电信号预处理
心律
QRS复合波
带通滤波器
心动周期
数据
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多维特征向量
退化特征
监测方法
高斯混合模型
基因调控网络
推断方法
算法
动态权重分配
多维特征向量