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基于融合心室规则特征与XGBoost的心肌梗死分类方法
- 专利权人:
- 郑州大学;云心电网络科技(上海)有限公司;河南云心电网络科技有限公司
- 发明人:
- 张文志,宋鲲鹏,周兵,于婕,李润川,宋洪军,王宗敏
- 申请号：
- CN202111067176.5
- 公开号：
- CN113749666A
- 申请日:
- 2021.09.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种一种基于融合心室规则特征与XGBoost的心肌梗死分类方法，将采集的12导联心电信号采用小波变换去噪，然后通过墨西哥冒基函数对去噪后的心电信号进行小波分解；将处理后的心电信号进行特征提取，提取Q波、ST‑T段形态特征作为规则特征组，同时提取QT段形态特征作为心室活动特征；将提取到的QT段形态特征采用离散小波变化、主成分分析、局部保留投影三种方式进行压缩变换；将提取的规则特征组、压缩样本中的任一种或两者的融合特征输入到XGBoost模型中进行心电分类；采用本发明体用的方法对心电信号进行心肌梗死分离，准确率达99.6％以上。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
