[发明专利]一种基于压缩感知检测ICU患者记录中伪像的方法及系统

权利要求书

1.一种基于压缩感知检测ICU患者记录中伪像的方法，包括如下步骤：

（1）对病人进行生理检测得到测试样本，并收集对应标识为0和1的两组训练样本集X₀和X₁；其中，标识0表示病人无需进行重症监护，标识1表示需要进行重症监护；

（2）利用正则化最小二乘法计算测试样本分别关于两组训练样本集的稀疏表示c₀和c₁；

（3）根据稀疏表示c₀和c₁计算测试样本分别归于标识0和1对应的误差函数g₀(y)和g₁(y)。

2.根据权利要求1所述的检测ICU患者记录中伪像的方法，其特征在于：所述的训练样本集为由对应标识下的m个历史样本组成的n×m维矩阵，所述的测试样本和历史样本均为由n个生理指标数据组成的n维向量，所述的稀疏表示c₀和c₁均为m维向量，n和m均为大于1的自然数且m＜n。

3.根据权利要求2所述的检测ICU患者记录中伪像的方法，其特征在于：每个历史样本的标识均由医生诊断确定，每个生理指标数据采用多次测量后的平均数据。

4.根据权利要求1所述的检测ICU患者记录中伪像的方法，其特征在于：所述的步骤（2）中，计算测试样本分别关于两组训练样本集的稀疏表示c₀和c₁的过程如下：

首先，对测试样本和两组训练样本集进行归一化处理；

然后，建立基于Lp范数最小化的目标函数如下：

J(ci,λ)=minci{||xi′ci-y′||2+λ||ci||p}]]>

其中：y′为归一化后的测试样本，X_i′表示对应标识为i归一化后的训练样本集，λ为平衡系数，|| ||₂表示L2范数，|| ||_p表示Lp范数，p为自然数，i=0或1；

最后，对所述的目标函数进行求解得到测试样本分别关于两组训练样本集的稀疏表示c₀和c₁。

5.根据权利要求1所述的检测ICU患者记录中伪像的方法，其特征在于：所述的步骤（3）中，根据以下算式计算测试样本分别归于标识0和1对应的误差函数g₀(y)和g₁(y)：

g_i(y)＝||y′-X_i′c_i||₂

其中：y′为归一化后的测试样本，X_i′表示对应标识为i归一化后的训练样本集，|| ||₂表示L2范数，i=0或1。