[發(fā)明專(zhuān)利]一種異常心電子序列檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010584370.X | 申請(qǐng)日: | 2020-06-24 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN111753718A | 公開(kāi)(公告)日: | 2020-10-09 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 翟波;陳立峰;王巍 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 河北循證醫(yī)療科技股份有限公司 |
| 主分類(lèi)號(hào): | G06K9/00 | 分類(lèi)號(hào): | G06K9/00 |
| 代理公司: | 南京鼎傲知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32327 | 代理人: | 劉藹民 |
| 地址: | 050000 河北省石家莊*** | 國(guó)省代碼: | 河北;13 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 異常 電子 序列 檢測(cè) 算法 設(shè)計(jì) 應(yīng)用 | ||
1.一種異常心電子序列檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用,其特征在于:定義動(dòng)態(tài)時(shí)間片段R,動(dòng)態(tài)時(shí)間片段指用于尋找最相似數(shù)據(jù)點(diǎn)的時(shí)間窗口,為子序列中一個(gè)連續(xù)時(shí)間片段,ts,ts+1,......,te(e≤d,s≥1,s≤e);
定義哈希函數(shù)hash(.);
其中,w是從范圍[1.0/log2(N),1-1.0/log2(N)]中隨機(jī)均勻采樣到的哈希函數(shù)寬度參數(shù),r是從范圍[0,w]內(nèi)隨機(jī)選取參數(shù);
定義如果兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)有相同的哈希值,則說(shuō)明這兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為相似數(shù)據(jù)點(diǎn),通過(guò)哈希函數(shù)可以把d個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)集映射到d個(gè)哈希表中;
定義相似時(shí)間點(diǎn)集合。假設(shè)存在一個(gè)動(dòng)態(tài)時(shí)間片段R=ts,..,tr,...,te和此片段對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集以及需要計(jì)算相似時(shí)間點(diǎn)集合的數(shù)據(jù)點(diǎn)
經(jīng)過(guò)哈希函數(shù)映射的哈希表為
則時(shí)間序列P在時(shí)間tr上的數(shù)據(jù)點(diǎn)pr,在此動(dòng)態(tài)時(shí)間片段上的相似時(shí)間點(diǎn)集合為:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種異常心電子序列檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用,其特征在于,定義真相似關(guān)系:在動(dòng)態(tài)時(shí)間片段R=ts~te內(nèi)是通過(guò)隨機(jī)哈希函數(shù)來(lái)尋找與pr具有相似關(guān)系的時(shí)間點(diǎn)集合N(pr),由于哈希函數(shù)的隨機(jī)性,集合N(pr)可能包含與pr不是真相似關(guān)系的時(shí)間點(diǎn),因此,為每個(gè)動(dòng)態(tài)時(shí)間片段定義了h個(gè)隨機(jī)哈希函數(shù),通過(guò)哈希函數(shù)尋找到的h個(gè)集合N(pr)的交集,即為pr的真相似時(shí)間點(diǎn)集合,如公式所示:
TN(pr)=N1(pr)∩N2(pr)∩.....∩Nh(pr)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種異常心電子序列檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用,其特征在于,定義局部密度:數(shù)據(jù)點(diǎn)qi在時(shí)間點(diǎn)tj的局部密度指在數(shù)據(jù)點(diǎn)集合中和數(shù)據(jù)點(diǎn)qi具有相似關(guān)系的數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量。如公式所示:
定義動(dòng)態(tài)局部密度:動(dòng)態(tài)局部密度是指在包含數(shù)據(jù)點(diǎn)qi對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的動(dòng)態(tài)時(shí)間窗口中評(píng)估數(shù)據(jù)點(diǎn)qi的局部密度;
估計(jì)過(guò)程:尋找片段R=ts~te中時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)與qi存在真相似關(guān)系的時(shí)間點(diǎn)集合,然后用這些時(shí)間點(diǎn)集合對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)計(jì)算qi的動(dòng)態(tài)局部密度,如下:
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種異常心電子序列檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用,其特征在于,定義時(shí)間劃分樹(shù)(Time Split Tree,TSTree):TSTree用于把時(shí)間范圍t1~td隨機(jī)劃分為若干動(dòng)態(tài)時(shí)間片段,每個(gè)時(shí)間片段位于樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn);
TSTree劃分動(dòng)態(tài)時(shí)間片段的過(guò)程如下:在t1到td范圍內(nèi)隨機(jī)選擇時(shí)間點(diǎn)st作為分裂點(diǎn);把在st前面的時(shí)間劃分到Tl,在st后的時(shí)間劃分到Tr;遞歸執(zhí)行上述過(guò)程,直到遇到以下停止條件:
(1)、節(jié)點(diǎn)中包含的時(shí)間片段的長(zhǎng)度小于等于3;
(2)、樹(shù)的深度等于log2(d)。
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G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測(cè)或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
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G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無(wú)須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
- 異常檢測(cè)裝置、異常檢測(cè)方法
- 異常檢測(cè)方法、異常檢測(cè)裝置及異常檢測(cè)系統(tǒng)
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