[發(fā)明專利]心電圖特征波形識別方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210213062.1
• 申請日: 2012-06-26
• 公開（公告）號: CN102697491A
• 公開（公告）日: 2012-10-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳永健
• 申請（專利權(quán)）人: 海信集團有限公司
• 主分類號: A61B5/0402
• 分類號: A61B5/0402
• 代理公司: 北京市京大律師事務(wù)所 11321
• 代理人: 黃啟行;方曉明

1.一種心電圖特征波形識別系統(tǒng)，包括：

至少兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的特征波形識別算法與其它任一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的特征波形識別算法均不相同，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊用于對輸入的心電圖信號根據(jù)其特征波形識別算法進行運算，從運算出的信號中識別出特征波形進行輸出；

模糊邏輯模式識別模塊，用于接收每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的特征波形，根據(jù)各特征波形與所述心電圖信號之間的差別，分別計算各特征波形的優(yōu)先級；并根據(jù)為各特征波形設(shè)置的病史權(quán)重值，對各特征波形的優(yōu)先級進行加權(quán)運算后，將特征波形與其加權(quán)后的優(yōu)先級進行對應(yīng)輸出。

2.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊具體為兩個；兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中的特征波形識別算法分別為：基于增量學(xué)習(xí)的特征波形識別算法、基于批量學(xué)習(xí)的特征波形識別算法。

3.如權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述病史權(quán)重值是根據(jù)病史情況設(shè)置的。

4.如權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，其特征在于，

所述模糊邏輯模式識別模塊根據(jù)為各特征波形設(shè)置的病史權(quán)重值，對各特征波形的優(yōu)先級進行加權(quán)運算具體為：

所述模糊邏輯模式識別模塊根據(jù)為各特征波形設(shè)置的病史權(quán)重值，確定模糊矩陣：所述模糊矩陣中的各行分別對應(yīng)各特征波形，每行中的所有元素的值為該行對應(yīng)的特征波形的病史權(quán)重值；使用所述模糊矩陣對各特征波形的優(yōu)先級進行加權(quán)運算。

5.一種心電圖特征波形識別方法，包括：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊對輸入的心電圖信號根據(jù)其特征波形識別算法進行運算，從運算出的信號中識別出特征波形進行輸出；其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊至少為兩個，每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的特征波形識別算法與其它任一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的特征波形識別算法均不相同；

模糊邏輯模式識別模塊接收每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的特征波形，根據(jù)各特征波形與所述心電圖信號之間的差別，分別計算各特征波形的優(yōu)先級；并根據(jù)為各特征波形設(shè)置的病史權(quán)重值，對各特征波形的優(yōu)先級進行加權(quán)運算后，將特征波形與其加權(quán)后的優(yōu)先級進行對應(yīng)輸出。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊具體為兩個；兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中的特征波形識別算法分別為：基于增量學(xué)習(xí)的特征波形識別算法、基于批量學(xué)習(xí)的特征波形算法。