一种基于机器学习技术的室颤识别方法
- 专利权人:
- 苏州哈特智能医疗科技有限公司
- 发明人:
- 夏鹤年,张雷刚,时海西,周星,何红,刘伍,毕光涛,陈元凤,纪迎兵,朱健
- 申请号：
- CN201910208962.9
- 公开号：
- CN109846476A
- 申请日:
- 2019.19.03
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于机器学习技术的室颤识别方法,包括以下步骤:对原始心电信号进行处理,以提取室颤特征;利用已标记心电数据库训练用于判断各心电图信号是否为室颤的逻辑回归模型;利用训练好的模型求得各心电图信号为室颤的概率。本发明从现有技术提出的各种特征中选取最有效的组合,有效提高了室颤检测算法的性能。同时,本发明将心率特征应用到室颤检测中。为了解决室颤发生时QRS检测困难、心率可能严重不准确的问题,本发明使用信号的质量信息使模型能准确判断在何种情况下应忽略心率信息、何种情况下可以通过心率排除明显非室颤的心电图。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
