[發明專利]基于連續心搏活動序列特征-SVM模型的心搏分類方法

有效

• 申請號: 202010445891.7
• 申請日: 2020-05-22
• 公開（公告）號: CN111568411B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 李潤川;申圣亞;張宏坡;陳剛;王宗敏
• 申請（專利權）人: 鄭州大學
• 主分類號: A61B5/349
• 分類號: A61B5/349
• 代理公司: 鄭州裕晟知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 41142
• 代理人: 徐志威

1.一種基于連續心搏活動序列特征-SVM模型的心搏分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、采用連續小波變化去除心電信號中的噪聲；

S2、對經過步驟S1處理后的心電信號進行分割截取出完整的心搏，然后從截取出的心搏中進行特征提取，并將提取到的特征按類別建立以下數據集：

集合A={470單心搏形態特征}，

集合B={21個連續RR間期}，

集合C={491連續心搏全局序列特征}；

S3、將步驟S2中的數據集中的任一個集合輸入到采用SVM算法模型中進行心搏分類；

所述470單心搏形態特征的提取方法為，利用注釋文件中確定的R峰位置，通過MIT-BIH心律失常數據庫每個記錄中所包含的兩個導聯分別提取R峰附近235個采樣點；

假設線性分類平面的形式為：

（1）；

其中，w是分類權重向量，b是分類閾值，將判別函數進行歸一化處理，使判別函數對于兩類樣本都滿足即，

（2）；

其中y_i是樣本的類別標記，x_i是相應的樣本；

（3）；

求分類間隔Margin=2/（‖w‖）的最大，等價于求最小；

引入拉格朗日乘子a_i，根據Karush-Kuhn-Tucker（KKT）條件，可以轉化為在約束條件（4）下使泛函數w（a）最大化，泛函數w（a）的表達式如（5）所示：

（4）；

（5）；

二次規劃可以求得a_i，將a_i代入（6）求得w；

（6）；

選擇不為零的a_i，代入（7）求得b；

（7）；

通過推導，決策函數變為以下公式：

（8）；

將測試樣本代入式（8）中，如果f（x）=1則屬于該類別，否則不屬于該類別。