重庆医药集团席勒医疗设备有限公司周觅获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉重庆医药集团席勒医疗设备有限公司申请的专利一种基于RF-SVM分类模型的AED除颤节律分类决策方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116186584B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310174994.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于RF-SVM分类模型的AED除颤节律分类决策方法和系统是由周觅;宁恺旺设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于RF-SVM分类模型的AED除颤节律分类决策方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于RF‑SVM分类模型的AED除颤节律分类决策方法和系统，包括以下步骤：S1：获取待处理的ECG数据，并将待处理的ECG数据分拣成N个波形类型；S2：将N个波形类型划分为可除颤波形和不可除颤波形；S3：对可除颤波形和不可除颤波形分别进行预处理得到待提取数据，再对待提取数据进行特征提取；S4：将S3提取的特征输入构建的RF‑SVM分类模型进行训练，完成RF‑SVM分类模型优化；S5：利用优化后RF‑SVM分类模型搭建分类推理函数，输出心电节律分类决策。
本发明授权一种基于RF-SVM分类模型的AED除颤节律分类决策方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于RF-SVM分类模型的AED除颤节律分类决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取待处理的ECG数据，并将待处理的ECG数据分拣成N个波形类型； S2：将N个波形类型划分为可除颤波形和不可除颤波形； S3：对可除颤波形和不可除颤波形分别进行预处理得到待提取数据，再对待提取数据进行特征提取； S4：将S3提取的特征输入构建的RF-SVM分类模型进行训练，完成RF-SVM分类模型优化； S5：利用优化后RF-SVM分类模型搭建分类推理函数，输出心电节律分类决策； 其中，所述S4包括： S4-1：采用RF算法对S3提取的特征进行重要性系数计算，将重要性系数低于预设系数的特征剔除，即保留重要性系数不低于预设系数的特征，得到第一特征组； S4-2：将第一特征组输入SVM进行训练，完成RF-SVM分类模型的优化。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆医药集团席勒医疗设备有限公司，其通讯地址为：400084 重庆市大渡口区翠柏路104号1幢6-1；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励