[发明专利] 一种基于机器学习的非侵入性心脏病诊断方法和装置 – CN114081502A 全文链接一 全文链接二
| 基本信息 | |||
|---|---|---|---|
|
申请号
|
CN202111331695.8 |
申请日
|
20211111 |
|
公开（公告）号
|
CN114081502A |
公开（公告）日
|
20220225 |
|
申请（专利权）人
|
中国科学院深圳先进技术研究院 | ||
|
申请人地址
|
518055 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068号
|
||
|
发明人
|
黄建龙;吴剑煌;谢炜芳 | 专利类型 | 发明专利 |
|
摘要
|
本发明公开了一种基于机器学习的非侵入性心脏病诊断方法和装置。该方法包括：采集目标的心电图信号并检测对应的QRS波群；采集该目标的脉搏波信号；基于所述QRS波群提取心电信号特征，构建为第一特征向量的样本空间；提取所述脉搏波信号的特征，将得到的特征向量矩阵构建为第二特征向量的样本空间；将所述第一特征向量的样本空间和所述第二特征向量的样本空间进行融合，利用融合特征输入到预训练的分类器，获得心脏诊断结果。本发明提高了心脏识别的准确率和效率。 | ||
|
主权项
|
1.一种基于机器学习的非侵入性心脏病诊断方法，包括以下步骤：采集目标的心电图信号并检测对应的QRS波群；采集该目标的脉搏波信号；基于所述QRS波群提取心电图信号特征，构建为第一特征向量的样本空间；提取所述脉搏波信号的特征，将得到的特征向量矩阵构建为第二特征向量的样本空间；将所述第一特征向量的样本空间和所述第二特征向量的样本空间进行融合，利用融合特征输入到预训练的分类器，获得心脏诊断结果。 | ||
|
IPC信息
|
|||
|---|---|---|---|
|
IPC主分类号
|
A61B5/346 | ||
| A 人类生活需要
A61 医学或兽医学；卫生学 A61B 诊断；外科；鉴定 |
|||
|
法律状态信息
|
|||||
|---|---|---|---|---|---|
|
法律状态公告日
|
20220225 |
法律状态
|
公开 | 法律状态信息 |
CN202111331695 20220225 公开 公开
|
|
代理信息
|
|||
|---|---|---|---|
|
代理机构名称
|
北京市诚辉律师事务所 11430 |
代理人姓名
|
耿慧敏;朱伟军 |