基于超完备特征的异常心电识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200610118381.9
IPC分类号：A61B5/0472;G06F19/00
申请日期：
2006-11-16
申请人：
上海交通大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于超完备特征的异常心电识别方法
申请号	CN200610118381.9	申请日期	2006-11-16
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2007-04-25	公开/公告号	CN1951320
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	A61B5/0472 ? IPC结构图谱： A 人类生活必需 A6 保健；救生；娱乐 A61 医学或兽医学；卫生学 A61B 诊断；外科；鉴定（分析生物材料入G01N，如G01N33/48） A61B5/00 用于诊断目的的测量（放射诊断入A61B6/00；超声波、声波或次声波诊断入A61B8/00）；人的辨识 A61B5/04 测量人体或人体各部分的生物电信号 A61B5/0402 心电图术，即ECG〔5〕 A61B5/0452 探测心电图周期的特殊参数〔5〕 A61B5/0472 探测异常的QRS复合波〔5〕	IPC分类号	A;6;1;B;5;/;0;4;7;2;;;G;0;6;F;1;9;/;0;0查看分类表>
申请人	上海交通大学	申请人地址	上海市闵行区东川路800号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海交通大学	当前权利人	上海交通大学
发明人	赵启斌;张丽清;蒋星
代理机构	上海交达专利事务所	代理人	王锡麟;张宗明

摘要

一种信号处理技术领域的基于超完备特征的异常心电识别方法。本发明先用二次样条小波对连续的心电数据进行R点检测，根据R点位置对心电数据进行分段和数据预处理，然后分别用独立分量分析方法和离散小波变换方法对每个心跳进行特征提取得到一个超完备的特征集，并利用互信息方法进行特征收缩，最后利用支持向量机方法对提取的特征向量进行训练得到一个支持向量机模型，利用此支持向量机模型对新的心跳数据段进行自动分类识别。

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