[發明專利]一種疾病相關的心電圖特征選擇方法

有效

• 申請號: 201310403000.1
• 申請日: 2013-09-06
• 公開（公告）號: CN103632162A
• 公開（公告）日: 2014-03-12
• 發明（設計）人: 張戰成;董軍
• 申請（專利權）人: 中國科學院蘇州納米技術與納米仿生研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 深圳市科進知識產權代理事務所(普通合伙) 44316
• 代理人: 宋鷹武;沈祖鋒

1.一種疾病相關的心電圖特征選擇方法，其特征在于，包括下述步驟：?

步驟S110：依據AAMI評價標準，將心電圖分為NSVF四類分類系統；?

步驟S120：基于OvO的規則，將所述NSVF四類分類系統分解為NvS，NvV，NvF，SvV，SvF，VvF六個二分類器；?

步驟S130：在上述每個二分類器中，對每個特征按得分高低進行排序；?

步驟S140：上述得分由高到低排序后的所有特征子集形成候選特征集合；?

步驟S150：使用SVM分類器訓練上述每個二分類器，并從每個二分類器選擇最優特征子集；及?

步驟S160：所述最優特征子集對待測心電圖樣本進行預測，得到所述待測心電圖樣的類別。?

2.根據權利要求1所述的心電圖特征選擇方法，其特征在于，步驟S130中，在上述每個二分類器中，對每個特征按得分高低進行排序，具體為，在上述每個二分類器中，采用下述公式對每個特征進行評分，并根據得分高低進行排序，所述公式為：?

其中，n⁺為正類的樣本數，n^-為負類的樣本數，和分別表示第i個正樣本和第j個負樣本的第k個特征，表示正樣本的第k個特征的平均值，表示負樣本的第k個特征的平均值，?是兩類的第k個特征的平均值，F(k)為計算得到的為第k個特征的得分。?

3.根據權利要求1所述的心電圖特征選擇方法，其特征在于，步驟S150中，使用SVM分類器訓練上述每個二分類器，并從每個二分類器選擇最優特征?子集，具體為，以精度為選擇最優特征子集的指標，所述精度最高的特征子集為最優特征子集，所述精度記為Accuracy，?

其中，TP為正類被正確分為正類的樣本數，TN為負類被正確分為負類的數量，FN為正類被錯誤分為負類的數量，FP為負類被錯誤分為正類的數量。?

4.根據權利要求1所述的心電圖特征選擇方法，其特征在于，步驟S150中，使用SVM分類器訓練上述每個二分類器，并從每個二分類器選擇最優特征子集，具體為，以正樣本靈敏度和負樣本靈敏度的幾何平均值為選擇最優特征子集的指標，所述幾何平均值最大的特征子集為最優特征子集，所述正樣本靈敏度記為Se(Pos)，所述負樣本靈敏度記為Se(Neg)，所述幾何平均值記為g-mean，?

其中，TP為正類被正確分為正類的樣本數，TN為負類被正確分為負類的數量，FN為正類被錯誤分為負類的數量，FP為負類被錯誤分為正類的數量。?