[發明專利]基于核函數分類算法的心電電極錯誤放置自動檢測方法有效
| 申請號: | 201410635044.1 | 申請日: | 2014-11-12 |
| 公開(公告)號: | CN104473629A | 公開(公告)日: | 2015-04-01 |
| 發明(設計)人: | 邱磊 | 申請(專利權)人: | 邱磊 |
| 主分類號: | A61B5/0402 | 分類號: | A61B5/0402 |
| 代理公司: | 南京知識律師事務所 32207 | 代理人: | 孫雪 |
| 地址: | 江蘇省南京棲霞區中央門外*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 函數 分類 算法 電極 錯誤 放置 自動檢測 方法 | ||
1.一種基于核函數分類算法的心電電極錯誤放置自動檢測方法,其特征在于,包括如下步驟:
定義常規12導聯心電波形特征向量x=[x1,x2,…x12]T;
根據肢體電極正確放置和可能的六種錯誤放置類別,測量并記錄抽樣樣本的12導聯心電數字信號波形;
根據心電波形特征向量數據集,并依據上述肢體電極正確放置和可能的六種錯誤放置類別,來明確每個心電波形特征向量的類別,將每個心電波形特征向量x及其對應的類別構成輸入輸出對,即樣本點,設共有m個樣本點;
將上述m個樣本點構成訓練數據集,用于訓練基于核函數的七個分類器,上述訓練數據集包括所有七個類別心電信號,每個分類器以參數向量θ標識,θ有m+1個成分,即θ=[θ0?θ1?θ2?…?θm]T;
對于任意未知類別心電向量t,應用上述步驟中得到的七個分類器判別t的類別。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述心電波形特征向量x中的各成分代表:
(1)P波電軸,單位為弧度,若沒有P波則以零值計算,以變量x1表示;
(2)II導聯P波有效幅值,其中P、T波凈幅值為最大正波峰幅值減去最大負波峰幅值的絕對值,單位為毫伏,若沒有P波則以零值計算,以變量x2表示;
(3)V6導聯P波有效幅值,單位為毫伏,若沒有P波則以零值計算,以變量x3表示;
(4)QRS波群電軸,單位為弧度,以變量x4表示;
(5)I導聯QRS波群面積,即QRS波群與基線間的面積,可正可負,單位為毫秒毫米,以變量x5表示;
(6)V6導聯QRS波群面積,單位為毫秒毫米,以變量x6表示;
(7)I導聯QRS波群特征點群幅值,該幅值相對于基線數值可正可負,單位為毫伏,QRS特征點1、2、3幅值分別以變量x7、x8、x9表示,若所述幅值與基線幅值的差值小于0.1mV),則以零值計算;
(8)II導聯T波有效幅值,單位為毫伏,以變量x10表示;
(9)V6導聯T波有效幅值,單位為毫伏,以變量x11表示;
(10)胸導聯V1至V6的R波幅度遞增平均值,即以變量x12表示,其中AmpRi是胸導聯Vi的R波幅度,i=1,2,…,6。
3.根據權利要求1或2所述的方法,其特征是,所述肢體電極正確放置和可能的六種錯誤放置類別具體為:
類別1,正常人心電波形,僅左右手交叉錯誤布放;
類別2:正常人心電波形,左手與左足、右手與右足交叉錯誤布放;
類別3:正常人心電波形,僅左手與左足交叉錯誤布放;
類別4:正常人心電波形,僅右手與左足交叉錯誤布放;
類別5:正常人心電波形,僅左手與右足交叉錯誤布放;
類別6:正常人心電波形,僅右手與右足交叉錯誤布放;
類別7:正常人心電波形,4個手、足電極均正確布放。
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